Quyền riêng tư dữ liệu Đại lý AI là việc thiết kế và quản lý các hệ thống tự động để đảm bảo tính bảo mật, toàn vẹn và sử dụng đúng cách dữ liệu mà chúng truy cập và xử lý. Nó vượt qua các biện pháp an ninh mạng truyền thống để giải quyết những rủi ro độc đáo do các đại lý có thể tự quyết định và thực hiện hành động độc lập. Ngành học này rất quan trọng để xây dựng hệ thống đáng tin cậy, đặc biệt là khi một khảo sát gần đây của KPMG cho thấy rằng 81% lãnh đạo doanh nghiệp tin rằng AI tạo ra có nguy cơ bảo mật dữ liệu đáng kể.
Sự tập trung mới này là cần thiết vì bản chất của các tác nhân AI tạo ra một bối cảnh rủi ro hoàn toàn khác. Trong khi các mô hình bảo mật truyền thống được xây dựng để bảo vệ dữ liệu thụ động, việc bảo vệ các tác nhân AI yêu cầu một mô hình mới tập trung vào việc điều hành các thực thể hoạt động, ra quyết định.
An ninh mạng truyền thống chủ yếu tập trung vào việc bảo vệ dữ liệu tĩnh ‘ở trạng thái nghỉ’ trong cơ sở dữ liệu hoặc ‘đang vận chuyển’ qua mạng. Tuy nhiên, bảo vệ dữ liệu của tác nhân AI cũng phải tính đến dữ liệu ‘đang sử dụng’ bởi tác nhân có thể tự động diễn giải, kết hợp và hành động theo thông tin đó. Sự chuyển dịch từ mô hình tĩnh sang mô hình động là trung tâm của thách thức bảo mật mới và là mối quan tâm chính đối với quyền riêng tư dữ liệu của tác nhân AI.
Một tác nhân tự động có diện tấn công lớn hơn và phức tạp hơn nhiều so với phần mềm truyền thống. Điều này bao gồm:
Vậy, các tác nhân AI có tiềm ẩn rủi ro dữ liệu không? Có, tính chất tự động của chúng giới thiệu một số rủi ro về quyền riêng tư của hệ thống tự động mà cần được quản lý chủ động.
Một rủi ro chính là việc thu thập dữ liệu không mong muốn. Một tác nhân được giao nhiệm vụ với một mục tiêu có vẻ vô hại, như sắp xếp hộp thư đến của người dùng, có thể vô tình truy cập, xử lý và lưu trữ thông tin cá nhân nhạy cảm từ nội dung email hoặc tệp đính kèm mà không có sự đồng ý rõ ràng cho dữ liệu cụ thể đó. Điều này tạo ra thách thức lớn trong việc duy trì quyền riêng tư dữ liệu đại lý AI.
Các cuộc tấn công suy luận là mối đe dọa tinh vi nhưng mạnh mẽ. Đây là nguy cơ một tác nhân suy luận thông tin nhạy cảm không rõ ràng bằng cách kết hợp các mảnh dữ liệu có vẻ vô hại. Ví dụ, một tác nhân có quyền truy cập vào lịch sử tìm kiếm, lịch hẹn, và dữ liệu vị trí của người dùng có thể suy ra tình trạng y tế hoặc sự kết hợp chính trị của họ, ngay cả khi thông tin đó chưa từng được chia sẻ công khai.
Tính tự động của các tác nhân tạo ra nhiều phức tạp mới cho việc tuân thủ quy định.
Hiểu cách bảo mật dữ liệu trong các tác nhân AI yêu cầu xác định các vector tấn công cụ thể mà các đối tượng độc hại có thể sử dụng.
Tiêm lập tức là một cuộc tấn công đánh lừa một tác nhân làm ngơ hướng dẫn gốc của nó và thay vào đó làm theo mệnh lệnh của một người dùng độc hại. Dự án An ninh Ứng dụng Web Mở (OWASP) liệt kê điều này là lỗ hổng số một trong Top 10 cho Ứng dụng Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn. Một ví dụ thực tế sẽ là một người dùng tải lên một tài liệu chứa văn bản ẩn hướng dẫn một tác nhân dịch vụ khách hàng làm ngơ tất cả các quy tắc trước đó và thay vào đó email danh sách khách hàng đầy đủ đến một địa chỉ bên ngoài. Điều này làm cho việc bảo vệ các tác nhân AI trở thành ưu tiên hàng đầu.
Một tác nhân bị xâm nhập có thể có các công cụ hợp pháp của nó bị sử dụng cho mục đích phá hoại. Ví dụ, một kẻ tấn công có thể sử dụng tiêm lập tức để lừa một tác nhân quản lý tệp sử dụng công cụ xóa_tệp của nó vào các tệp hệ thống quan trọng thay vì mục tiêu đã định, gây ra thiệt hại nghiêm trọng. Đây là một vector rủi ro nghiêm trọng cho bảo vệ dữ liệu tác nhân AI.
Một cách tiếp cận đa lớp là cần thiết cho việc bảo vệ dữ liệu của đại lý AI hiệu quả. Điều này bao gồm sự kết hợp giữa phòng thủ kỹ thuật và các chính sách quản trị mạnh mẽ để quản lý các rủi ro về quyền riêng tư của các hệ thống tự động.
Khi AI cá nhân trở nên phổ biến hơn, người dùng phải áp dụng tư duy ưu tiên bảo mật để bảo vệ dữ liệu của họ.
Người dùng nên kiểm tra kỹ yêu cầu cấp quyền giống như họ sẽ làm đối với một ứng dụng di động. Nếu một đặc vụ yêu cầu truy cập vào toàn bộ lịch sử email của bạn chỉ để thực hiện một nhiệm vụ nhỏ, bạn nên đặt câu hỏi tại sao cấp độ truy cập đó lại cần thiết. Từ chối các quyền không cần thiết là cách mạnh mẽ để bảo vệ bảo mật dữ liệu AI agent của bạn.
Khi có thể, hãy cung cấp cho đặc vụ dữ liệu đã được xóa bỏ tất cả thông tin nhận dạng cá nhân (PII). Điều này giảm thiểu rủi ro nếu dữ liệu bị xâm phạm và là một thực tiễn tốt về cách bảo vệ dữ liệu trong AI agents.
Chọn các nhà cung cấp đặc vụ minh bạch về các thực tiễn dữ liệu của họ. Một nhà cung cấp đáng tin cậy sẽ nói rõ họ thu thập dữ liệu nào, cách sử dụng, cách bảo mật, và liệu các tương tác của bạn có được sử dụng để đào tạo các mô hình tương lai của họ không.
Xóa bỏ những lầm tưởng phổ biến là điều cần thiết để hiểu rõ các nguy cơ quyền riêng tư hệ thống tự trị thưc sự.
Thực tế là mã hóa rất tốt để bảo vệ dữ liệu ‘khi lưu trữ’ và ‘khi truyền đi.’ Tuy nhiên, nó không bảo vệ dữ liệu khi dữ liệu đó bị giải mã và được sử dụng tích cực bởi đặc vụ trong bộ nhớ làm việc của nó. Đây là một điểm nguy hiểm mà cần có các biện pháp bảo mật khác để giải quyết.
Thực tế là tiêm lệnh nhanh là một kỹ thuật rất hiệu quả vì nó chiếm đoạt logic của AI. Như OWASP Top 10 cho các LLM đã nêu rõ, không mô hình nào miễn nhiễm với hình thức kỹ nghệ xã hội này, làm cho nó trở thành một mối đe dọa liên tục.
Thực tế là trừ khi được quy định rõ ràng khác trong chính sách bảo mật, các tương tác của bạn với một đại diện có thể được nhà cung cấp sử dụng để huấn luyện các mô hình tương lai của họ. Điều này tạo ra một rủi ro về quyền riêng tư tiềm ẩn, vì dữ liệu của bạn có thể vô tình bị ghi nhớ bởi thế hệ AI tiếp theo, một vấn đề then chốt cho GDPR và các đại lý AI.
Trong nhiều thập kỷ, mô hình bảo mật số của chúng ta là xây dựng tường quanh dữ liệu tĩnh. Sự phát triển của các đại diện tự trị buộc chúng ta phải thay đổi cơ bản trong mô hình này. Chúng ta không còn chỉ bảo vệ thông tin thụ động; chúng ta hiện đang được giao nhiệm vụ quản lý các thực thể chủ động, ra quyết định hoạt động trong các môi trường số nhạy cảm nhất của chúng ta. Thách thức về quyền riêng tư của dữ liệu đại diện AI không chỉ đơn thuần là xây dựng tường cao hơn, mà là phát triển các khung pháp luật, giám sát và trách nhiệm cần thiết để quản lý một thế giới đầy những tác nhân số mới mạnh mẽ này.
