近半年来，ChatGPT 风靡全球，仅 1 月份的访问量就达到 5.9 亿。AI 绘画、AI 写文案、AI 生产视频…… 甚至 AI 写代码等生成式 AI，也随之爆炸式发展。各行各业厂商纷纷将 AI 应用到自身业务中去，以此塑造竞争优势。
但 AI + 风靡的同时，也暴露出众多安全隐患 ——
01/神话一般的 AI，也有软肋
曾有研究员发现：ChatGPT 存在严重的Web 缓存欺骗漏洞，黑客可利用该漏洞窃取其他用户的 ChatGPT 帐户……
除了存在系统漏洞之外，还有数据泄露风险：今年 3 月 20 日，ChatGPT Plus 用户发现其使用界面上出现了其他用户的敏感信息，包括姓名、电子邮箱、地址和聊天记录等等。经过调查，发现是其客户端开源库出现问题，导致部分用户请求被错误返回给其他用户……
AI 虽然是新兴技术产物，但究其根本，采用的仍旧是传统的开发模式。根据 EndorLabs 上个月发布的《2023 软件依赖管理状态报告》显示：开源在 AI 技术堆栈中发挥着越来越重要的作用，且超过半数的人工智能开源项目，引用了存在安全漏洞的软件包。所以，AI 与其他任何 IT 系统一样，同样也难以避免，会存在开源安全风险。
同时，更值得警惕的是，生成式 AI 如今应用范围之广、与各行业业务运转融合度之强，导致其很大可能性收集到大量敏感隐私信息。一旦被入侵，后果将不堪设想。由此可见，AI 安全风险防范迫在眉睫。
02/如何让 AI “安全” 地助你塑造竞争优势？
1、源代码安全检测
通过自动化检测加人工审查的方式，对 AI 应用中编写和引用的源代码进行全面的检测和分析，发现源代码中的脆弱性并提供修复建议。从代码源头筑牢 AI 应用安全性，降低源代码带来的安全风险。
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2、开源组件成分分析
通过开源组件安全漏洞检测、开源组件使用合规性审计功能、开源组件许可证审计等，全方位识别 AI 应用系统所引用组件存在的安全合规风险，获取改善建议，有效降低软件组件级安全风险，提升 AI 应用系统安全性。
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3、软件安全态势可视化
还原 AI 应用内部成分信息之间层次、依赖关系，以及软件基本信息与安全信息之间的关联关系，绘制可视化关系图表。
采集软件安全分析所需的各类静态和动态数据，对软件资产信息和安全信息进行关联与分析，形成统一的软件资产风险视图。
提高 AI 应用内部组成成分的安全态势可视化、透明程度。协助企业在安全问题来临时，进行安全风险传导路径分析，快速溯源，圈定影响范围。
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