AI在企业的使用给企业数据安全带来的影响既有积极方面,也有消极方面,具体如下:
积极影响
加强访问控制与加密:AI可自动化加强数据加密和访问控制,利用机器学习算法识别潜在安全威胁,实时调整访问权限,确保只有授权用户能访问敏感数据,减少人为错误。
提升异常检测能力:能实时监控数据访问和使用情况,快速识别不符合常规模式的行为,预防数据泄露或网络入侵,及时发现内部违规操作和外部恶意攻击。
助力数据合规管理:随着数据保护法规日益严格,AI可自动对企业数据进行分类,并监控数据处理活动,确保合规性,减轻法务团队负担,降低法律风险。
实现自动化响应与修复:AI系统可以在安全事件发生时自动采取隔离、阻断等措施,并自动修复系统漏洞,从而有效遏制安全事件的影响,降低数据丢失或被破坏的风险。
消极影响
引发数据泄漏风险:员工可能会在不知情或为了方便的情况下,将企业敏感数据输入到AI工具中,导致数据泄露。如三星员工使用ChatGPT导致公司重要资料被录入到其学习资料库中。
带来算法安全问题:AI模型存在“智能体过度共享”“权限漂移”等漏洞,如RAG架构可能忽视原始文档权限,导致核心数据全面暴露。若AI系统的算法存在缺陷或被恶意篡改,可能会产生错误的结果或行为,导致数据被错误处理或泄露。
遭受新型网络攻击:网络犯罪分子利用AI技术创造新的攻击路径和手段,借助AI更加逼真地模仿人类行为,使用深度伪造技术等高级手段进行网络钓鱼和欺诈活动,使得传统的网络安全防御措施难以奏效。
面临数据隐私争议:AI训练需要大量数据,企业在收集和使用数据时可能会涉及个人隐私和商业机密等问题。若企业没有对数据进行严格的脱敏和加密处理,可能会引发数据隐私争议。
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