全球深度伪造攻击激增300%，生成式AI安全形势严峻

随着生成式人工智能技术的快速发展，其潜在风险和安全隐患也渐渐暴露出来，尤其是深度伪造攻击的激增，给全球网络安全带来了严峻挑战。根据最新数据显示，深度伪造攻击在全球范围内同比增长了300%，在即将到来的选举季中，印度等国成为重灾区。这一情况揭示了生成式AI在网络攻击中卷土重来的危机。

深度伪造技术，尽管在娱乐、教育和社交媒体等领域展现出巨大潜力，但其滥用同样引发了人们的担忧。生成式AI被不法分子用于自动化钓鱼攻击，通过定制化的钓鱼邮件生成工具（如FraudGPT）的扩散，使得网络安全形势进一步恶化。开源模型的“越狱”现象屡见不鲜，目前成功率已经高达25%。这些攻击形式的多样化和复杂化，使得企业防御机制面临前所未有的压力。

为了应对这一严峻形势，企业在部署生成式AI时需要重视安全性，特别是提示词注入（Prompt Injection）作为企业面临的头号威胁，亟需加强防范措施。众多企业正在积极寻求解决方案，比如Google的SynthID和Adobe的Content Credentials系统的部署率预计达到40%，以增强内容的可信度和安全性。同时，微软推出的“AI防火墙”Azure AI Shield，能够有效阻断99%的恶意提示词攻击，引领了生成式AI安全方面的新潮流。

在此背景下，企业在确保生成式AI安全时可采取多重措施以降低风险。例如，实时检测恶意提示词，如使用开源工具LLM Guard，以及动态过滤有害输出，如OpenAI的Moderation API，都是较为有效的应对策略。通过注入越狱样本进行对抗性训练（Adversarial Training）和基于人类反馈（RLHF）的微调对齐（Fine-tuning Alignment），可以显著提升AI模型的鲁棒性和决策透明度。

根据CSA的调研数据，目前各企业在生成式AI安全管理上的实施情况不均匀。约15%的企业已经建立起全生命周期的安全管理体系，并嵌入红队测试及实时监控；而大约45%的企业则仅仅部署了基础内容过滤，缺乏深度的对抗性防范；剩下的40%的企业对安全问题依赖供应商的承诺，缺乏自主防护能力。这说明，尽管部分企业已经开始重视生成式AI的安全性，但整体防护能力依然脆弱。

各国在生成式AI安全合规方面的要求也在增加。2024年，企业需遵守《AI法案》和NIST AI RMF框架等，包括高风险场景的禁用规定、内容生成的强制标识和备案等，同时承受着合规成本上升的压力。例如，新加坡IMDA推出的AI Verify工具，帮助企业自检合规情况，显示出对生成式AI安全的重视程度。

在金融和医疗等行业，企业也在积极探索生成式AI的应用及其安全保障措施。摩根大通通过“AI沙盒”来隔离测试生成式AI模型，确保其在投产前经过严谨评估；梅奥诊所则要求所有AI生成的诊断报告需由医生二次确认，保证患者安全。这些措施既体现了对生成式AI潜力的认可，也表明行业对安全隐患的高度警觉。

另一方面，生成式AI在攻击手段上组合使用文本、图像、视频等多模态能力，使得攻击更加复杂。例如，通过伪造会议视频和相应的邮件组合进行欺诈，或者使用3D生成模型进行物理世界的渗透测试，都是当前生成式AI攻击的新趋势。同时，第三方AI插件市场的漏洞也成为供应链攻击的潜在入口，说明生成式AI安全问题的外部性和复杂性。

生成式AI和机器人结合自主决策的趋势，可能导致意想不到的物理伤害。例如，物流机器人因目标冲突优化路径错误，导致事故。这一现象暴露了自我改进代码生成工具（如AutoGPT）可能绕过人类设计的安全护栏的风险，亟需企业对相关技术进行更深入的安全审查与管理。

展望未来，生成式AI安全将成为技术发展不可回避的话题。网信办近期发布政策，要求生成式AI服务提供者在算法及训练数据上进行全面备案。而腾讯、阿里云等企业也纷纷部署“敏感词-图像-视频”三层过滤系统。科大讯飞的星火大模型内置“价值观对齐模块”，保证中文场景下的安全性。

为了应对生成式AI安全的挑战，建议开发“生成式AI安全中间件”，通过建立统一的API拦截层，降低企业的部署成本。在全球范围内，建立“生成式AI全球事件响应网络”将有助于协调国际间的数据流动规则，从而防止技术脱钩导致的风险。

，企业应设立“生成式AI安全官”职务，直接向董事会汇报风险，并定期开展红队演练，以模拟深度伪造等攻击。这将有助于提升组织的安全意识，增强防范能力。

2024年将是生成式AI从“野蛮生长”转向“安全优先”的关键年，但面对的挑战依然严峻。企业需要转变思维，从“被动合规”向“主动免疫”转变，全球合作应成为应对无国界AI威胁的有效策略。