每年1月28日的数据隐私日，都是对数字时代数据安全的一次集体审视。当企业还在为数据库加密、Cookie合规等传统隐私防护议题奔波时，一个全新的隐私盲区已悄然形成。
Akamai大中华区售前高级经理马俊在数据隐私日之际发出警示：“AI时代的数据泄露不再需要暴力破解，攻击者正利用AI‘乐于助人’的特性，通过系统性查询诱导其吐露训练数据中的个人隐私信息（PII）甚至核心算法。” 这一观点揭开了AI时代数据隐私保护的全新挑战。
威胁迭代：AI攻击的隐蔽性与独特性
在传统数据安全场景中，泄露事件多与未经授权访问数据库或文件系统相关，攻击痕迹相对明显。但AI相关的数据泄露彻底打破了这一常规，其核心威胁在于攻击可通过正常的系统交互完成。马俊进一步解释：“AI模型承载着企业宝贵的专有知识和敏感数据集，自然成为攻击者的首要目标。而AI系统的设计初衷就是分享信息、提供有用回复，这就为恶意行为者创造了可乘之机——他们只需通过看似合法、实则经过精心设计的查询，就能实现敏感信息的提取。”
这种攻击的隐蔽性远超传统手段。攻击者无需突破防火墙等常规安全防线，而是以“正常用户”的身份与AI互动，通过反复提问、逐步引导的方式拼凑有价值信息。在单一交互中，这些信息可能毫无异常，但经过多次查询的积累，训练数据中的个人隐私、商业机密甚至核心算法都可能被完整提取，整个过程难以被常规安全检测手段识别。
除了数据泄露，模型窃取已成为另一种极具破坏性的攻击形式。马俊指出，模型窃取的手段主要分为两类：一类是通过系统性查询理解模型工作原理并重建其功能的模型提取技术；另一类则是直接盗取模型文件、参数或训练数据。“复杂AI模型凝聚了企业巨额研发投入，对竞争对手、国家级行为体或犯罪组织而言，窃取模型就意味着直接获取核心竞争优势，其吸引力不言而喻。”
无论是数据泄露还是模型窃取，带来的后果都极为严重。个人身份信息（PII）、客户数据的泄露会直接损害用户信任，而知识产权的流失则可能让企业陷入市场竞争的被动局面。更关键的是，这些行为还会导致企业面临经济损失、监管违规处罚以及潜在的法律诉讼风险，给企业经营带来全方位冲击。
防御升级：构建AI时代的立体防护体系
面对AI带来的全新安全挑战，传统“头痛医头、脚痛医脚”的防护模式已难以为继。马俊强调，企业需要建立覆盖技术、监控、流程的综合防御与缓解策略，才能有效抵御AI相关的隐私威胁。
在基础管控层面，策略制定与技术拦截是第一道防线。“组织必须建立严格的数据分类策略，明确AI应用程序和大型语言模型（LLM）可处理的信息范围。”马俊建议，企业应同步实施实时监控工具，通过输入净化、输出过滤和速率限制等技术手段，从源头防止意外的数据暴露和蓄意的提取尝试。这意味着AI交互的每一个环节都需要设置“安全闸门”，确保敏感信息不会被轻易触发和输出。
进阶监控则需要聚焦行为分析与基线检测。安全团队不能仅依赖常规监控工具，而应部署专门针对AI场景的解决方案，实时识别可疑的提示词模式、异常的数据访问行为和潜在的模型操纵尝试。马俊解释道：“通过行为分析建立正常AI应用使用的基线，当出现偏离基线的异常行为时，系统能及时发出警报，这是发现泄露尝试的关键。” 这种基于行为模式的监控，能有效识别那些伪装成正常交互的恶意攻击。
在组织流程层面，红队演练与审计响应不可或缺。马俊认为，定期开展模拟AI特定攻击场景的红队演练，能帮助企业在恶意行为者发动真实攻击前发现漏洞。同时，企业需保留所有AI交互的详细审计线索，并建立专门的事件响应协议。“当遭遇基于AI的数据窃取企图时，清晰的响应流程能让企业快速处置，最大限度降低损失。”
隐私守护：AI时代的长期命题
数据隐私日的意义，不仅在于提醒企业关注当下的安全风险，更在于推动建立长效的隐私保护机制。在AI技术飞速发展的今天，数据隐私保护不再是单纯的技术问题，而是涉及技术研发、流程管理、人员培训的系统工程。
马俊在数据隐私日呼吁：“AI的核心价值在于为人类提供便利，但这种便利不能以牺牲数据隐私为代价。企业需要将AI隐私保护融入技术部署、日常运营的每一个环节，既要有技术层面的硬防护，也要有流程层面的软保障，更要提升全员的隐私保护意识。”
从传统数据库加密到AI时代的行为监控，数据隐私保护的战场不断转移，攻击手段不断升级。但无论技术如何迭代，隐私保护的核心始终不变——守护每一份数据的安全与尊严。在这个数据驱动的时代，唯有正视AI带来的全新挑战，构建起全方位、多层次的立体防护体系，才能在享受技术红利的同时，筑牢数据隐私的“安全防线”，让AI真正成为推动社会进步的正能量。
