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人工智能时代的云应用安全:来自 Adob​​e 和 Fortinet 的经验教训(由 Fortinet 赞助).pdf

上传人: 明**** 编号:1012613 2025-12-21 40页 929.34KB

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根据《Cloud Application Security in the AI Era: Lessons from Adobe & Fortinet》的内容,以下是全文关键点的概括: 1. **AI对安全的影响**:AI改变了构建、攻击和防御的方式,引入了新的组件(模型、数据管道、代理、提示),传统“应用边界”不再适用。 2. **安全架构的转变**:AI重新定义了攻击面,从质量到治理,需要重新架构可靠性、规模和安全。 3. **安全新要素**:包括模型验证、安全相关超参数、数据成熟度分级、PII脱敏、数据溯源、敏感数据验证、提示防火墙等。 4. **AI防御AI**:AI成为防御体系的一部分,通过零信任、异常检测、API安全、模型选择、速率限制等手段加强防御。 5. **AI原生安全**:安全素养向AI安全流利度转变,包括自动化红队测试、安全工具解释CVE、政策到代码示例的转换等。 6. **生态系统协作**:通过统一的平台安全管道、共享遥测和AI驱动的可观察性、共同的AI、API和内容安全准则、零信任一致性等实现跨生态系统协作。 7. **未来展望**:攻击速度和信号量要求现在需要AI来提高防御效果,文化和工作力需要转向AI原生,维护溯源,应用LLM和代理特定检查,共享安全适用于AI,利用生态系统遥测确保供应商在新的安全范式下解决AI特定用例。
"AI时代安全新挑战" "AI如何守护AI安全?" "AI原生安全,未来已来?"
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