在人工智能重塑各行各业之际，其数据安全风险已成为不容回避的核心议题。为帮助企业构建真正稳健的AI防线，本期【网安必读】特邀Palo Alto Networks（派拓网络）技术解决方案架构师Christopher Martin与高级产品营销经理Sandy Mathews联袂撰文。他们将结合自身在AI、云安全与产品战略领域的深厚积淀，为您系统剖析AI系统的数据泄露隐患，并揭示构建主动、可见安全能力的实战路径。

毋庸置疑，AI可能在无意中泄露敏感数据。从客户互动到后台自动化，智能系统的部署速度如此之快，以至于数据安全问题已不再是"是否会发生"，而是"何时会发生"。

近期与业内人士的交流表明，安全从事后补救措施，转变为董事会层面的优先事项。各组织正纷纷成立AI治理委员会、制定使用政策，甚至在有些情况下，全面禁用某些应用，以防范潜在的数据泄露风险。

AI数据泄露的现实

AI的智能程度完全取决于其摄取的数据。模型通过海量信息进行训练，其能力源于识别这些数据中的模式。但这种智能也伴随着风险。

现代AI系统不仅依赖于训练数据，它们还能从新的对话和用户输入中学习。这可能导致AI系统"学到"本不应接触的信息。一旦这些信息被吸收，便可能在未来以不可预测且潜在有害的方式出现在模型的回应中。

此类数据暴露可能通过人机交互发生。例如，员工无意中将保密材料粘贴到与AI助手的对话中。也可能通过与企业系统的API集成发生，使得模型能够访问敏感文件、记录或应用程序。在这两种情况下，恶意行为者都可能利用精心设计的提示词，诱导大语言模型泄露其本不应披露的数据。

大多数开源和商业AI系统都包含基础防护措施，即过滤机制，用于阻止明显的滥用行为，例如涉及非法活动或有害语言的提示词。这些保护措施固然重要，但仅能应对通用风险。

更大的威胁在于企业特有的数据。每个企业都拥有远超常识范畴的敏感信息：商业战略、客户记录、财务预测、知识产权等。若缺乏定制化的防护措施，AI系统便可能无意中暴露这些数据。

AI时代的数据保护之道

有效防范AI数据泄露始于可见性。企业需要具备检查输入AI系统的提示词及其返回的响应的能力，以便在敏感信息离开企业之前，实时检测并阻止其外泄。

此外，安全负责人应建立模型扫描与对抗性测试流程，其目的在于模拟攻击者的真实攻击手法，确保AI应用在压力下依然稳固。这种主动出击的方法有助于及早发现弱点，降低意外数据暴露的风险。

这正是Prisma AIRS的用武之地。它提供实时检查、主动测试和企业级防护，让组织能够充满信心地安全扩展AI应用。