聊天机器人是一种非常流行的软件应用程序类型，用于跨网站和应用程序模拟与用户的对话并提供信息。最近，GenAI 聊天机器人（ChatGPT、Bard）也越来越受欢迎，每天有数百万用户与它们互动。聊天机器人的广泛使用以及与敏感信息和组织系统的接近使它们成为网络安全风险。组织如何确保从聊天机器人的生产力中受益，同时保护自己及其用户？得到下面的答案。
什么是聊天机器人？
聊天机器人是一种软件应用程序，旨在模拟与人类用户的对话。通过使用预编程规则，有时还使用人工智能，聊天机器人可以解释并响应用户消息。聊天机器人用于各种用例，从客户服务和营销到收集用户数据再到充当个人助理。
在其基本形式中，聊天机器人通常依赖于一组预定义的输入和响应。例如，零售网站上的聊天机器人可能会识别“跟踪我的订单”或“退货政策”等短语并提供相应的信息。更先进的聊天机器人使用 AI、ML 和 NLP 来理解和响应各种用户输入，并具有更大的灵活性和对话上下文。他们还可以从互动中学习，随着时间的推移改进他们的反应。
虽然聊天机器人可以提供信息并模拟对话，但它们不具备类似人类的理解或意识。他们的反应是根据算法和数据生成的，而不是个人经验或情感。因此，它们面临某些类型的安全威胁和聊天机器人漏洞，可能使用户和操作聊天机器人的组织面临风险。让我们看看有哪些类型以及如何防范它们。
聊天机器人安全吗？
聊天机器人与个人和机密信息交互，并与组织系统和互联网互连。这使它们成为组织的漏洞点，容易受到安全漏洞的影响。在人工智能聊天机器人上运行的各种实验展示了如何将它们用于提示注入等攻击动作攻击，攻击者正在地下论坛中讨论他们的潜在恶意应用程序。因此，确保其安全对于保护用户和组织都很重要。
聊天机器人安全是指保护聊天机器人和用户免受各种安全威胁和漏洞的措施和实践。这些措施旨在保护它们免受未经授权的访问、数据泄露、被用于聊天机器人 钓鱼以及引发聊天机器人安全问题的其他形式的网络攻击。
聊天机器人安全漏洞
人工智能聊天机器人在组织系统中的使用越来越多，支持创新应用，例如自动化客户服务、增强用户参与度和简化信息检索。然而，不安全和不受监控的使用可能会危及组织的运营及其数据安全。
泄露的敏感业务数据可能被企业的竞争对手或攻击者用于勒索软件等活动。这可能会严重影响组织的业务计划、客户对他们的看法以及法律当局给予他们的信任。
例如，如果即将发布的营销公告被泄露，并且竞争对手决定开展对抗性活动，那么企业可能会失去大量市场份额。如果攻击者的目的是公开泄露客户数据，企业可能会遭受巨额赎金。如果数据泄露，企业可能会被当局处以罚款，并因其他管理不善而受到审查。因此，采取正确的安全措施来防范这些风险非常重要。
企业的聊天机器人安全风险
1. 数据保密性和完整性
数据泄露/数据盗窃/数据泄露
当敏感信息被输入到模型中，然后通过破坏数据库或通过模型的响应而泄露或渗漏时。
信息收集
当攻击者通过提示聊天机器人有关系统、网络组件、编码、安全实践、用户偏好等信息来收集敏感信息时。
传播错误信息
当 ChatGPT 由于幻觉或故意向 ChatGPT 输入虚假信息时，散布虚假错误信息、捏造数据或不准确事实。
捏造和不准确的答案
当错误和误导性的答案被呈现为对提示的事实回答时。
自动宣传
当错误信息被用来通过宣传操纵公众舆论时。
2. 恶意攻击
恶意网络钓鱼电子邮件
当攻击者提示 ChatGPT 使用多种语言编写听起来像是合法且值得信赖的角色的网络钓鱼电子邮件时。
社会工程学攻击
当攻击者提示 ChatGPT 创建令人信服的消息来欺骗受害者时。
模拟
当攻击者提示 ChatGPT 冒充合法用户进行欺诈、社会工程和其他恶意目的时。
绕过内容审核系统
当攻击者提示 ChatGPT 创建绕过内容审核系统的消息并获得对系统的未经授权的访问时。
恶意软件开发和勒索软件
当攻击者提示 ChatGPT 编写恶意软件和勒索软件脚本或帮助调试此类脚本时。
恶意代码生成
当攻击者提示ChatGPT通过代码帮助利用漏洞时。
3. 业务和运营中断
越狱攻击（对 ChatGPT 的攻击）
当攻击者利用 OpenAI 漏洞访问敏感数据或创建伪造内容时。
ChatGPT 隐私漏洞（对 ChatGPT 的攻击）
当 ChatGPT 漏洞通过暴露敏感信息而损害用户隐私时。
知识产权 (IP) 和版权风险
当 ChatGPT 创建的内容与版权资产过于相似时，可能会侵犯知识产权。
知识产权盗窃
当 ChatGPT 向其他用户提供侵犯您 IP 的响应时。
OpenAI 公司政策变更
如果 OpenAI 更改用户隐私准则、数据使用政策或道德框架，则会影响企业确保用户、运营和合规性一致性的连续性的能力。
4. 人工智能的道德、偏见和毒性
模型和输出偏差
当 ChatGPT 响应因训练数据偏差、训练不准确或缺乏护栏而出现偏差时。
减少偏见
当偏见得不到解决时，就会导致歧视性做法或产出。
消费者保护风险
当企业无意中共享敏感客户数据或向客户提供不道德的输出时。
ChatGPT 安全
ChatGPT 是最流行的人工智能聊天机器人之一，它是 OpenAI 开发的在线 GenAI 应用程序。 ChatGPT 旨在根据收到的输入生成类似人类的文本，从而实现对话、内容创建和信息合成用例的广泛用途。
ChatGPT 上下文中的安全性涉及多个层面来克服聊天机器人安全风险：
- 保护用户数据免遭未经授权的访问。
- 保护模型免受旨在操纵或提取敏感信息的对抗性攻击。
- 确保托管人工智能模型的基础设施的安全，包括防御黑客和 DDoS 攻击等网络威胁。
- 遵守 GDPR 等法律框架，确保尊重用户同意和数据权利，使人工智能系统符合道德准则。
- 监控和过滤输入，以防止人工智能模型接触有害、非法或不道德的内容或从中学习。
- 输出控制和审核，以防止人工智能模型生成有害或有偏见的内容。
- 解决模型训练中的潜在偏差。
- 教育用户有关人工智能的安全和适当使用，包括其局限性和交互最佳实践。
- 此外， ChatGPT DLP 解决方案可以保护敏感数据免遭泄露，而不会影响用户体验。这是通过阻止组织数据粘贴到 ChatGPT 或限制员工可以插入的数据类型来完成的。
巴德安全
Bard 是另一个流行的 GenAI 聊天机器人，由 Google 开发。提高 Bard AI 聊天机器人的安全性与 ChatGPT 安全性相同。这包括实施加密、访问控制和防火墙等强大安全措施来保护数据的策略，使用机器学习算法监控人工智能聊天机器人的异常活动，教育用户了解与人工智能聊天机器人相关的固有风险，制定并遵守创建人工智能聊天机器人的道德准则。以及人工智能聊天机器人的使用等等。
企业聊天机器人安全清单
保护人工智能聊天机器人的安全有助于降低困扰聊天机器人使用的威胁和漏洞的风险。实施的最佳实践包括：
数据加密
确保与聊天机器人之间传输的数据经过加密。这不仅包括消息，还包括聊天机器人存储的任何用户数据。利用 HTTPS 和 SSL/TLS 等协议进行数据传输。
访问控制和身份验证
落实有力 认证 防止未经授权访问聊天机器人管理功能的方法。这可能涉及多因素身份验证或安全令牌的使用。
定期安全审计和渗透测试
定期进行安全审计和渗透测试，以识别和修复漏洞。
数据最小化和隐私
遵循数据最小化原则。仅收集聊天机器人功能绝对必需的数据。这降低了数据泄露的风险。
遵守数据保护法规
确保遵守相关数据保护法，如 GDPR、HIPAA 等。这包括获得用户对数据收集的同意，并为用户提供访问或删除其数据的选项。
用户输入验证
清理用户输入以防止注入攻击。这意味着检查用户输入的数据并确保其不包含恶意代码或脚本。
保护后端基础设施
保护聊天机器人运行的服务器和数据库。这包括定期更新、补丁管理以及使用防火墙和入侵检测系统。
监控和事件响应
持续监控聊天机器人是否有可疑活动。制定事件响应计划，以防发生安全漏洞。
人工智能特定威胁
解决人工智能特定的威胁，例如模型中毒或对抗性攻击，其中恶意输入旨在迷惑人工智能模型。
用户意识和培训
教育用户如何与聊天机器人进行安全交互。这可能涉及除非绝对必要否则不得共享敏感信息的准则。
使用安全浏览器扩展
使用 安全浏览器扩展 保护敏感的组织数据免遭聊天机器人网站的暴露。映射并定义需要保护的数据，例如源代码、业务计划和知识产权。扩展程序提供各种控制选项，例如弹出警告或完全阻止，可以在使用聊天机器人或尝试粘贴或输入其界面时激活这些选项。这使得能够利用聊天机器人的生产力潜力，同时防止意外的敏感数据泄露。
安全和 IT 团队的后续步骤：您的 5 步骤计划
随着自有聊天机器人和 GenAI 聊天机器人的使用激增，组织需要在其整体安全和 IT 计划中解决聊天机器人安全问题。为此，请按照下列步骤操作：
- 评估风险 – 聊天机器人与哪些类型的敏感数据交互？对于自有聊天机器人 - 分析攻击者如何针对您的聊天机器人。
- 最大限度地减少数据暴露 – 绘制聊天机器人可以收集的数据类型。确保它只是必要的数据。对于自有的聊天机器人，验证安全通信通道、数据存储和处理机制。
- 实施安全控制 – 身份验证和授权、加密输入验证和 ChatGPT DLP。
- 测试和监控 – 监控哪些数据用户试图公开以及您的解决方案在这些情况下的表现，阻止或警告风险。对于自有的聊天机器人，进行渗透测试以识别和解决漏洞。
- 培训和意识 – 定期对聊天机器人的员工和用户进行安全最佳实践以及限制向聊天机器人暴露的数据的必要性培训。
要查看 LayerX 的 ChatGPT DLP 的实际应用， 请点击这里。
