資安破口 可能藏在向量資料庫和LLM工具

隨著人工智慧平台的廣泛使用，數據安全問題日益嚴重。近期調查顯示，這些平台存在多個漏洞，可能導致敏感資料外洩或遭到惡意使用。

編譯／Cynthia

在現代企業中，人工智慧（AI）平台已成關鍵工具。人工智慧技術應用於大型語言模型（LLMs）和機器學習營運（MLOps），能自動化各種任務、管理數據和提升客戶互動，進而提高企業效率和創新能力。隨著人工智慧平台的廣泛使用，數據安全問題日益嚴重。近期調查顯示，這些平台存在多個漏洞，可能導致敏感資料外洩或遭到惡意使用。這提醒企業在運用人工智慧技術時，必須加強數據保護和網路安全措施。

向量資料庫與大型語言模型工具的安全風險

本次調查報告深入分析了人工智慧平台中的兩大高風險領域，向量資料庫和大型語言模型工具。向量資料庫在人工智慧系統中至關重要，儲存數據以多維向量形式存在，這對人工智慧應用如檢索增強生成（RAG）系統的外部數據檢索至關重要。這些資料庫的公開訪問性大幅增加數據洩漏的風險。研究發現，若未妥善保護這些系統，將對企業帶來嚴重的安全風險，影響數據安全和整體營運。

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向量資料庫的安全風險

向量資料庫的主要風險來自未經授權的訪問。許多資料庫在設置時缺乏有效的身份驗證，讓任何人都能未經許可進入系統，進而存取或操控敏感數據，如個人識別資訊（PII）、醫療記錄和私密通訊等。調查發現，數據洩漏和數據污染是常見的安全問題。數據污染是指攻擊者將惡意數據插入系統，破壞數據完整性，影響人工智慧模型的準確度和可靠性。這些風險顯示加強資料庫保護措施的重要性。

實際案例揭示數據洩漏風險

調查中，研究人員發現約30個伺服器暴露在公共網絡上，存有大量敏感數據，包括公司電子郵件、顧客個人識別資訊、產品序列號、財務紀錄及應徵者的履歷等。在一個案例中，一家工程服務公司的Weaviate資料庫內含私人電子郵件；另一個案例是一家工業設備公司的Qdrant資料庫存有客戶詳細資訊。這些實例顯示數據洩漏的普遍性，也暴露向量資料庫及大型語言模型工具在數據保護上的不足和風險。

大型語言模型工具的安全挑戰

大型語言模型工具的普及讓無程式碼和低程式碼自動化平台（如Flowise）成為企業優化人工智慧工作流程的熱門選擇，若未妥善保護，這些工具可能引發數據洩漏風險。調查報告指出，Flowise 存在重大漏洞（CVE-2024-31621），此漏洞允許攻擊者通過簡單的超連結操作繞過身份驗證，進而獲取系統的控制權。這類漏洞的存在大幅增加數據洩漏的風險，尤其當企業對這些工具的安全配置和管理不佳時，情況會更加嚴峻。

API密鑰洩漏帶來的風險

研究發現，大量公開的API密鑰和訪問令牌，包括OpenAI API密鑰、Pinecone API 密鑰和 GitHub 訪問令牌等，存在安全問題。這些密鑰洩漏後，攻擊者可以輕易利用這些資源進行非法操作或發動進一步攻擊。若這些漏洞未能及時修補和保護，可能引發重大數據洩漏事件，對企業的聲譽和客戶信任造成無法彌補的損失。

強化數據安全以應對人工智慧風險

在人工智慧技術廣泛應用的今日，數據安全和隱私保護已成為企業的重要議題。為了有效應對潛在風險，企業需採取多層次的防護措施，例如強化身份驗證和授權協議、定期更新軟體，並進行安全審查和滲透測試。此外，加強員工對數據保護的培訓，提升他們的安全認知，也能有效降低風險。研究結果顯示，企業在推進數位轉型的同時，必須重視風險管理，確保人工智慧技術在提升效率的同時，也能保障數據安全，從而在競爭中保持領先地位。

資料來源：Cyber Security News

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