确保人工智能治理安全：托管文件传输在威胁防范和合规性方面的作用

人工智能治理是指导如何开发、使用和监管人工智能的政策、框架和监督系统。它确保人工智能在各组织、行业和政府间透明、负责和安全地运行。  

保护人工智能系统，使其能够安全、合乎道德和法规地运行，已成为当务之急。如果没有适当的管理，人工智能系统可能会引入偏见、违反监管要求或成为安全隐患。  

例如，根据历史招聘数据训练的人工智能招聘工具可能会在无意中优先考虑某些人口统计数据，从而强化歧视性模式。在医疗保健或金融等行业，在不遵守地区数据保护法的情况下部署人工智能可能会导致违反法规和巨额罚款。 

此外，集成到面向公众的服务中的人工智能模型如果没有适当的威胁预防控制措施，可能会被恶意利用，使组织面临网络攻击和运营中断。 

定义明确的人工智能治理战略包含了一些基本原则，有助于企业保持对人工智能驱动决策的控制。根据Ponemon 研究所的一项调查，54% 的受访者已经采用了人工智能，而 47% 的安全团队对人工智能生成的代码所带来的漏洞表示担忧。 

以下基本原则是有效人工智能治理的核心，有助于降低操作和安全风险： 

结构化的人工智能治理框架可帮助企业了解合规要求、管理风险并将安全措施整合到人工智能系统中。将明确的安全治理模式纳入人工智能风险管理框架，可减少人工智能计划的分散性，并加强合规性。

制定人工智能治理框架需要采取与组织政策和监管标准相一致的战略方法。以下要素是有效框架开发流程的核心组成部分：

人工智能治理不应孤立运作，而应与更广泛的企业网络安全、道德和风险管理政策保持一致。将人工智能政策纳入企业风险管理，可确保人工智能模型符合安全协议和道德准则。  

人工智能审计机制可帮助及早发现治理失误，而合规性跟踪则可让企业在不断变化的法规面前保持领先。与人工智能供应商和安全提供商建立外部合作伙伴关系也能加强治理战略，降低与第三方人工智能解决方案相关的风险。

由于人工智能系统会影响事关重大的决策，各组织必须建立道德准则和问责结构，以确保负责任地使用人工智能。如果没有治理保障措施，人工智能可能会引入偏见、危及安全或在监管边界之外运行。 

合乎道德的人工智能治理注重公平、透明和安全。以下做法对于建立人工智能开发和部署的道德基础至关重要：

• 人工智能伦理原则和标准有助于确保人工智能在可接受的范围内运行，避免意外后果 
• 制定道德规范，使负责任地使用人工智能正规化，为透明度、数据隐私和问责制制定明确的指导方针 

遵守监管框架至关重要，但许多企业却难以跟上不断变化的政策步伐。根据德勤的报告，监管的不确定性是采用人工智能的首要障碍，许多企业都在实施治理结构以应对合规风险。

人工智能治理受特定地区法律的影响，每个地区都有不同的合规要求。下面的例子说明了各主要辖区的法规有哪些不同：

• 欧盟人工智能法》规定了严格的监督，要求对高风险的人工智能应用进行透明度、风险评估和人工监督。根据第 6 条，如果人工智能系统在关键基础设施部门运行，则被视为高风险系统。在欧盟运营的组织必须根据这些指导方针调整其人工智能政策。 
• 美国 SR-11-7为金融机构的人工智能设定了风险管理预期，重点是模型验证、治理和安全控制。各行各业也正在出现类似的针对特定行业的指导方针。 
• 其他国际政策，包括加拿大、新加坡和中国的法规，都强调人工智能的道德使用、消费者保护和企业责任。企业必须跟踪其部署人工智能的地区的监管发展。 

通过将道德准则和问责措施纳入治理框架，企业可以在管理人工智能风险的同时维护信任和合规性。

企业面临着越来越大的压力，需要让人工智能驱动的决策变得可以解释，尤其是在金融、医疗保健和网络安全等高风险应用领域。尽管如此，许多人工智能模型仍然十分复杂，限制了对其运作方式的了解。 

人工智能透明度涉及让利益相关者、监管者和最终用户理解决策过程。以下方法支持人工智能的可解释性，并有助于降低与内部运作不易理解的所谓黑箱人工智能模型相关的风险：

• 有效的沟通战略有助于组织将人工智能决策转化为清晰、可解释的产出。提供文档、模型摘要和影响评估可以提高透明度。 
• 透明度工具和技术可深入了解人工智能模型如何处理数据并产生结果，从而确保可解释的人工智能。人工智能审计工具、可解释性框架和可解释人工智能（XAI）技术有助于减轻人们对黑箱决策的担忧。 

通过优先考虑透明度，企业可以改善监管一致性，降低与偏见相关的风险，并建立对人工智能应用的信任。

人工智能治理是一个持续的过程，需要持续监控、风险评估和完善，以确保安全性和合规性。随着人工智能驱动的系统处理越来越多的敏感数据，企业必须建立安全的工作流程，以防止未经授权的访问和违反法规的行为。  

托管文件传输解决方案在人工智能政策执行、保持可审计性和降低人工智能数据交换的合规风险方面发挥着至关重要的作用。

跟踪人工智能系统的性能对于确保可靠性、安全性和合规性至关重要。以下做法有助于实现稳健的监控和适应性治理：

• Secure 数据工作流程可防止未经授权的访问，并确保人工智能驱动的数据交换严格遵守安全策略。OPSWAT的MetaDefender Managed File Transfer™ 使企业能够实施加密、访问控制和自动合规性监控，从而降低数据暴露的风险。 
• Adaptive 治理机制允许人工智能模型根据持续反馈完善决策，同时保持严格的安全和合规措施。人工智能驱动的安全解决方案（如Managed File Transfer 平台）有助于实时对敏感数据进行分类，确保遵守不断变化的监管要求。 

MetaDefender Managed File Transfer 通过提供以下功能，在人工智能安全治理中发挥着至关重要的作用：

• 政策强制文件传输可自动应用安全控制，例如访问限制、加密要求和合规性验证 
• 通过分层检测，识别并拦截恶意软件、勒索软件、嵌入式脚本以及人工智能生成的攻击中常用的其他基于文件的威胁，从而实现高级威胁防护 
• 合规驱动的安全措施，通过集成审计日志、基于角色的访问控制和可定制的策略执行，支持包括 GDPR、PCI DSS 和 NIS2 在内的监管要求 
• Secure、可管理的数据工作流程，确保人工智能驱动的文件传输经过加密（AES-256、TLS 1.3）、完整性验证，并在整个交换过程中防止操纵或注入恶意有效载荷 
• 通过将Multiscanning 与启发式和机器学习引擎、Deep CDR 和人工智能驱动的沙箱技术相结合，MetaDefender Managed File Transfer 可保护人工智能生成的数据免受不断演变的网络威胁，同时确保遵守人工智能治理法规。 

人工智能模型依赖于经常在多个系统之间移动的大量数据，因此数据传输的安全性至关重要。如果没有适当的控制，人工智能生成的数据和人工智能处理的数据很容易被篡改、未经授权的访问或违反合规性。 

MetaDefender Managed File Transfer 可确保人工智能驱动的数据工作流程始终受到保护：

• 使用 AES-256 和 TLS 1.3 进行端到端加密，确保数据在传输和静止时的安全 
• 通过集成 Active Directory、SSO（单点登录）和 MFA（多因素身份验证）实现严格的身份验证和访问控制，防止未经授权的数据交换 
• 通过校验和验证进行数据完整性验证，确保人工智能生成的文件在传输过程中不被篡改 

通过执行这些安全措施，企业可以安全地将人工智能驱动的流程集成到现有基础设施中，而不会将敏感数据暴露在风险中。

人工智能生成的内容带来了新的安全挑战，包括对抗性人工智能攻击、嵌入式恶意软件和基于文件的漏洞。MetaDefender Managed File Transfer 通过多层保护来加强安全性，在人工智能驱动的网络攻击到达关键系统之前就加以防范。

人工智能生成的数据受到严格的监管，要求企业实施安全策略，确保符合不断发展的法律框架。MetaDefender Managed File Transfer 通过在每次文件传输中集成主动合规性控制，帮助企业满足这些要求：

• 主动式 DLP™扫描人工智能生成的文件中的敏感内容，防止未经授权的数据泄露，确保遵守 GDPR、PCI DSS 和 NIS2 等法规 
• 全面的审计日志和合规性报告可提供人工智能相关文件传输的可见性，使企业能够跟踪访问、修改和策略执行情况 
• RBAC（基于角色的访问控制）执行细粒度权限，确保只有获得授权的用户才能按照管理政策访问或传输与人工智能相关的文件 

凭借这些治理功能，MetaDefender Managed File Transfer 不仅能确保人工智能数据的安全，还能帮助企业符合监管要求，降低与人工智能驱动流程相关的法律和运营风险。