随着企业开始拥抱生成式人工智能的变革潜力，首席执行官和首席财务官对其能够显著提高员工生产力并实现“少花钱多办事”这一备受期待的目标的能力尤为热切。

　　首席信息安全官(CISO)理所当然地对采用这些先进的人工智能工具所带来的一个关键问题敲响了警钟：员工“数据泄露”的风险加剧。虽然生成式人工智能为增长和效率提供了前所未有的机会，但它也为数据泄露、未经授权的访问和敏感信息的潜在滥用开辟了新的途径。

　　CISO敏锐地意识到，在利用人工智能获得巨大利益与保护组织免受数据安全受损可能造成的潜在损害之间，需要取得微妙的平衡。他们的重点是驾驭复杂的人工智能集成格局，确保提高生产力不会以牺牲组织最宝贵的资产——数据为代价。

　　如何降低ChatGPT数据泄露风险

　　不断扩大的人工智能威胁形势

　　报告显示，2023年，超过20万个被盗的ChatGPT凭证在暗网市场上出售。这些凭证是通过LummaC2、Raccoon和RedLine等恶意软件泄露的，这表明人工智能工具被恶意滥用的情况显著增加。被盗凭证的激增凸显了与人工智能工具相关的严重漏洞以及对强大安全措施日益增长的需求。员工经常出于工作目的在聊天机器人中输入机密信息或专有代码，这可能会在不知情的情况下让不法分子获取敏感情报。

　　制定全面的安全策略

　　鉴于这些见解，企业领导者必须优先制定和实施全面的安全战略，以应对人工智能工具带来的独特挑战。从高层次来看，全面的人工智能数据安全策略应包括：

　　技术措施

　　数据加密：

　　传输中加密：使用TLS/SSL协议加密数据传输，确保数据在网络传输过程中不被窃听或篡改。

　　存储中加密：对存储在磁盘上的数据进行加密，防止未经授权的访问。

　　访问控制：

　　最小权限原则：仅授予用户和应用完成其任务所需的最低权限。

　　身份验证和授权：使用强身份验证机制（如多因素认证）和细粒度的授权策略，确保只有经过授权的用户可以访问敏感数据。

　　监控和审计：

　　实施日志记录和监控，跟踪对数据的访问和操作，及时发现和响应异常行为。

　　定期审计访问日志和系统配置，确保符合安全策略。

　　数据匿名化和去标识化：

　　对敏感数据进行匿名化或去标识化处理，降低数据泄露后对用户隐私的影响。

　　数据分区：

　　将敏感数据与其他数据分开存储，并使用不同的安全策略进行保护。

　　管理和政策措施

　　制定和实施数据安全政策：

　　制定明确的数据安全政策，规定数据的收集、处理、存储和销毁的标准和流程。

　　定期更新和审核数据安全政策，以应对新的安全威胁和合规要求。

　　员工培训：

　　定期开展数据安全培训，提高员工的安全意识和技能，防范社会工程攻击和内部威胁。

　　供应链管理：

　　评估和管理第三方供应商和合作伙伴的安全风险，确保他们遵守同样的数据安全标准。

　　合规性管理：

　　确保符合相关的数据保护法律和法规（如GDPR、CCPA），并进行定期的合规性审查。

　　应急响应措施

　　制定数据泄露响应计划：

　　制定和演练数据泄露响应计划，确保在发生数据泄露事件时能够快速有效地应对和恢复。

　　包括事件检测、通报、隔离、修复和后续调查等步骤。

　　数据备份和恢复：

　　定期备份关键数据，并测试备份恢复过程，确保在数据泄露或丢失的情况下能够迅速恢复。

　　具体应用到ChatGPT

　　输入数据的预处理：

　　在数据输入前，尽量避免输入包含敏感信息的数据，或者在输入数据前进行脱敏处理。

　　实施严格的数据输入检查，防止用户意外输入敏感数据。

　　模型输出的监控：

　　实时监控和过滤模型输出，防止敏感信息通过模型输出泄露。

　　使用安全网关或代理对ChatGPT的输入和输出进行审查和控制。

　　通过结合以上技术、管理和政策措施，可以有效降低ChatGPT数据泄露的风险，保护用户隐私和数据安全。