14、不断演变的身份安全威胁

不断演变的身份安全威胁

1. 网络安全基础与保险趋势

定期评估并更新安全措施至关重要。实施强大的认证协议和加密方法，能够保护敏感数据，防止未经授权的访问。

网络保险已经经历了重大改革，以适应不断变化的威胁形势。随着生成式人工智能和量子计算的出现，网络保险政策面临新的挑战，未来也将持续发展。

2. 生成式人工智能的风险与应对

2.1 生成式人工智能概述

2020年代初，生成式人工智能逐渐走向主流。它基于OpenAI开发的革命性语言模型，可用于回答问题、撰写信件和文章，甚至生成软件源代码。用户能用自然语言与模型交互，并获得自然语言的响应，包括格式正确的源代码。

2.2 生成式人工智能的风险

• 代码安全风险 ：生成式人工智能生成的代码可能存在安全漏洞，且无法判断代码是否无缺陷或是否侵犯他人知识产权。即使代码功能正常、结构正确，也可能被威胁行为者利用。因此，所有由生成式人工智能开发的源代码都应经过全面检查、审查和测试。
• 个人身份信息风险 ：与生成式人工智能交互时，如果输入包含个人身份信息（PII），这些信息可能会成为公共领域的内容，有潜在的数据泄露风险。例如，请求生成包含特定服务器名称、IP地址和机密信息的配置文件或源代码，可能导致数据泄露。

2.3 应对措施

为降低使用生成式人工智能带来的风险，在软件开发或其他业务场景中，应采取以下预防措施：
- 绝不认为生成式人工智能输出的源代码无漏洞或无风险。
- 切勿输