摘要

本文介绍了《SecGenAI: Enhancing Security of Cloud-based Generative AI Applications within Australian Critical Technologies of National Interest》这篇论文的核心信息。论文针对澳大利亚国家利益关键技术中的生成式人工智能（GenAI）应用，提出了一个全面的安全框架——SecGenAI。该框架专注于检索增强生成（RAG）系统，解决了功能性、基础设施和治理层面的安全需求，通过端到端的安全分析生成规范，强调数据隐私、安全部署和共享责任模型。SecGenAI与澳大利亚隐私原则、AI伦理原则以及澳大利亚网络安全中心和数字转型机构的指南相一致，旨在缓解数据泄露、对抗性攻击和模型逆向等威胁。该研究为智能系统领域提供了可行的安全实施策略，促进了AI应用的创新，并保护了国家利益。

原理

SecGenAI框架的工作原理基于对GenAI系统安全挑战的深入分析，特别是针对RAG系统的安全需求。该框架通过集成先进的机器学习技术和强大的安全措施，确保了GenAI系统的合规性、可靠性和可信度。具体来说，SecGenAI框架包括以下几个关键组成部分：

1. 功能性安全分析：确保身份和访问管理、数据完整性以及模型安全。
2. 基础设施安全分析：通过沙盒环境、数据库连接安全、网络设置和外部攻击预防等措施，保护云基础设施。
3. 治理框架分析：遵循ISO 38500的评估-指导-监控（EDM）循环，确保AI系统的公平性、责任性、数据保护和隐私、可靠性、透明度和合规性。 这些组成部分共同构成了一个全面的、端到端的安全解决方案，旨在为澳大利亚的关键技术领域提供安全可靠的GenAI应用。

流程

SecGenAI框架的工作流程包括以下几个关键步骤：

1. 需求分析：识别和定义GenAI应用的安全需求，包括功能性、基础设施和治理层面的需求。
2. 设计与实现：根据需求分析结果，设计并实现安全措施，如身份验证机制、数据加密、模型保护等。
3. 部署与监控：在云环境中部署GenAI应用，并实施持续监控以确保安全性和合规性。
4. 评估与改进：定期评估安全措施的有效性，并根据反馈和新兴威胁进行改进。 例如，在部署阶段，SecGenAI框架会使用AWS等云服务提供商的解决方案，通过沙盒环境隔离GenAI应用，确保数据传输和存储的安全性，并通过AWS Firewall Manager等工具预防外部攻击。

应用

SecGenAI框架的应用前景广泛，特别适用于澳大利亚国家利益关键技术领域的GenAI应用。该框架不仅有助于保护敏感数据和防止安全威胁，还能促进AI技术的创新和合规发展。随着GenAI技术的不断进步和应用场景的扩展，SecGenAI框架将继续适应新的安全挑战，为行业提供持续的安全保障。