企业对生成式人工智能的采用，凸显了制定稳健安全策略的紧迫性

生成式人工智能在企业中的广泛应用引发了网络安全界的警觉，凸显了制定全面安全策略的迫切性。生成式人工智能的快速发展，加上其巨大的潜力和固有的安全风险，导致其使用指南的制定滞后于其广泛应用。.

建立tron生成式人工智能安全策略

对于首席信息安全官 (CISO) 而言，信息很明确：面对日益增长的业务应用，必须立即采取行动，制定强有力的 AI 安全策略，专门应对生成式 AI 带来的独特挑战。与传统 AI 不同，生成式 AI 发展迅速，带来了严重的安全隐患，需要采取积极主动的措施。.

近期调查显示，生成式人工智能（AI）的应用显著增长，79%的公共部门和83%的私营部门机构已将其纳入生产系统。推动其应用的主要因素包括：通过自动化提高生产力、促进创新和激发创意，以及应对网络风险。此外，外部创建的大型语言模型（LLM）的快速普及也引发了人们对第三方风险的担忧，并凸显了制定伦理原则以指导AI和LLM监管的必要性。.

安全策略要务：从影子IT中吸取教训

吸取影子IT带来的挑战教训，各组织应避免拖延，尽快制定生成式人工智能的安全策略。历史数据表明，对新兴技术反应迟缓（正如影子IT的案例所示）会导致难以控制的安全风险。当务之急是在支持创新和降低快速采用生成式人工智能所带来的风险之间取得平衡。.

制定有效的、生成式的 AI 安全策略

首席信息安全官 (CISO) 面临的关键挑战在于制定网络安全策略，这些策略不仅要支持业务采用，还要有效应对风险，同时又不扼杀创新。这些策略应强调自上而下的方法，并与业务目标保持一致，涵盖访问控制、数据加密和主动威胁管理。生成式人工智能的动态特性要求建立持续的反馈机制，以便根据不断变化的业务用例和新出现的风险调整策略。.

将生成式人工智能安全策略与业务需求相匹配既是挑战也是机遇。企业大多选择采购而非自主开发生成式人工智能，这就要求企业全面了解各种业务用例。这种匹配能够从一开始就集成安全控制措施，避免安全策略孤立存在，并确保其适用于各种不同的业务职能。.

用例风险管理：根据业务需求定制策略

鉴于生成式人工智能的应用场景因企业和部门而异，首席信息安全官 (CISO) 应采用细致入微的、针对具体应用场景的风险管理方法。一刀切地禁止人工智能的使用可能会扼杀创新，因此必须深入了解各部门的具体需求。根据信息的敏感程度和监管要求制定差异化的策略至关重要，切忌采用一刀切的解决方案。.

鉴于生成式人工智能 (GI) 的不断发展，首席信息安全官 (CISO) 面临着紧跟技术进步步伐的挑战。考虑到技能短缺问题，CISO 可能需要外部专家的帮助才能主动管理生成式人工智能的安全。同时，企业必须投资于员工培训，以确保员工负责任地使用生成式人工智能，并重点强调相关风险以及企业采用的经过验证的安全方法。.

生成式人工智能政策的关键要素

有效的生成式人工智能安全策略应涵盖数据安全措施，包括加密、匿名化和数据分类。鉴于人工智能系统处理的数据量巨大，必须采取强有力的控制措施，防止未经授权的访问、使用或传输敏感信息。建议首席信息安全官 (CISO) 重点关注新兴的内部风险管理领域，例如数据丢失预防和检测能力，以确保生成式人工智能的安全使用。.

生成式人工智能策略不仅应规范数据输入，还应关注生成内容的可靠性。大型语言模型中可能出现的“幻觉”和错误信息令人担忧，因此必须建立清晰的人工审核流程，确保生成的内容在影响关键业务决策之前经过验证。未经授权的代码执行以及生成式人工智能增强型攻击的可能性也应纳入安全策略的考量范围。.

面向未来的生成式人工智能安全策略

对于各组织而言，制定健全的生成式人工智能安全策略至关重要。首席信息安全官 (CISO) 必须把握不断变化的形势，使策略与业务需求保持一致，并积极应对新出现的威胁。随着生成式人工智能的快速发展，一套涵盖供应链管理和员工培训、沟通顺畅且易于理解的安全策略，对于促进安全负责地应用人工智能至关重要。.