生成式AI(Generative AI Risks)的資安風險

生成式AI（Generative AI）是一種利用機器學習技術來生成新的內容的人工智能技術。這些內容包括文字、圖像、聲音、影片等等。生成式AI模型，例如生成對抗網絡（GANs）和變分自編碼器（VAEs），通過學習大量的訓練數據來創建與訓練數據相似但全新的內容。這樣的技術，對資安卻帶來新的風險。

生成式AI的資安風險

1. 假信息和深偽技術（Deepfakes）：
   • 生成式AI可以創建極具說服力的假信息，包括逼真的圖像、聲音、影片等等，這些內容可能被用來進行網絡詐欺、誤導公眾或進行其他惡意活動。深偽技術可以偽造身份、創造虛假的證據，對個人和組織造成嚴重的信任和安全問題。目前，諸多銀行、重大系統使用的影像辨識系統，即有被此類AI技術繞過的風險。
2. 釣魚攻擊（Phishing）及社交工程：
   • 生成式AI可以用來創建更為逼真的釣魚郵件和訊息，增加攻擊成功的可能性。AI生成的文本可以模仿特定個人的語氣和風格，使得釣魚攻擊更難以識別。
3. 自動化攻擊：
   • 攻擊者可以使用生成式AI自動生成惡意代碼或腳本來進行網絡攻擊，例如DDoS攻擊或SQL注入攻擊。這些自動化工具可以快速生成大量的變種，繞過傳統的防禦措施。
4. 資料洩露和隱私問題：
   • AI模型在訓練過程中可能會暴露訓練數據中的敏感資訊，導致隱私洩露。如果生成式AI被用來重建或推斷原始數據中的敏感資訊，可能會對個人隱私和數據安全造成威脅。
5. 偽造身份和欺詐：
   • 生成式AI可以用來生成偽造的身份文件、證書和其他身份證明，進行身份欺詐。這些偽造文件可能用於開設銀行賬戶、申請貸款或進行其他非法活動。

新的AI科技帶來了便利性，但相對的，它也帶來了新的資安威脅。如何正確防禦此類新型態的攻擊，將是大家必須嚴正關注的要事!