AI大模型时代的网络安全挑战
AI大模型的广泛应用带来了新的网络安全挑战。由于大模型的高效内容生成特质，黑客的攻击成本和门槛变低，发动更加密集的攻击变得容易，这可能会助长黑客行为。此外，基于生成式AI在多种语言和信息整合的优势，伪造一个极其逼真的骗局成本和时间降低，网络钓鱼行为的规模范围和实施效率大幅度提升。还有老生常谈的数据泄漏问题，将企业的安全、隐私等置于极大的威胁中。
在AI大模型时代，网络安全威胁的多样性也是一项挑战。例如，大模型的生成能力增强，使得内容安全监测变得复杂。同时，数据安全和网络安全差别很大，数据安全需要对客户业务和场景有着透彻理解，并针对分类分级的标准，动态识别每个数据的分类和分级级别标签。
尽管AI大模型带来了许多便利，但在技术快速发展的同时，安全标准的缺失也是一个问题。例如，大模型本身是一个双刃剑，它既可以引起很多行业问题，同时又可以帮你解决很多问题。因此大模型在赋能各个产业的过程中会引起新的问题，这其中就包含关键的网络安全与适配问题。行业亟需建立相关标准来进行规范，以此确保应用落地时候的安全与稳定。
面对不断涌现的AI技术和复杂多变的安全威胁，网络安全领域需要不断创新。以AI对抗AI正在成为数字化时代下的安全趋势。例如，瑞数信息推出了下一代WAAP平台和新一代数据安全系列产品，从全面覆盖Web、APP、API的全渠道应用安全、业务安全、云安全，走向了更广阔的数据安全防护领域，在技术和业务上实现了全新的蜕变。
综上所述，AI大模型时代的网络安全挑战主要涉及安全风险的增加、安全威胁的多样性、安全标准的缺失以及安全技术的创新等方面。随着AI技术的不断发展，网络安全领域的专家和企业需要共同努力，以应对这些挑战。
