小白：大东，这AI安全的书真是晦涩难懂，我都快看晕了。

大东：哈哈，小白，别急，AI安全确实复杂，但咱们可以从实际案例聊起。

小白：哦？比如什么案例？

大东：最近有个有趣的事件，网友随手一撬，Manus AI被破解，被称为AI界的“门没锁”乌龙。

小白：这听起来挺有意思，快给我讲讲！

大东：事情是这样的，Manus AI是中国新推出的AI代理，目前处于封闭测试阶段，只有受邀用户才能使用。

小白：嗯，封闭测试，应该很难进入吧？

大东：理论上是这样，但有网友发现，邀请代码在二手交易平台上被公开出售，有的甚至只要1到2元人民币。

小白：这么便宜？那岂不是谁都能买到？

大东：是的，这就像家里的门虽然装了锁，但钥匙随处可得，形同虚设。

小白：那这对Manus AI有什么影响？

大东：首先，未经授权的用户可能会滥用AI资源，导致服务器过载，影响正常用户的体验。

小白：确实，如果大家都能轻易进入，系统负荷会大增。

大东：其次，未经筛选的用户可能会利用AI进行恶意操作，甚至可能导致数据泄露等安全问题。

小白：这可不妙，看来安全措施不到位，后果很严重。

大东：没错，这次事件暴露了AI系统在访问控制与权限管理上的漏洞。比如：访问控制失效、身份验证薄弱、数据保护不足。

小白：那开发方怎么会允许这样的漏洞存在呢？

大东：这其实反映出一个常见的问题，很多新兴技术在推广初期，往往过于注重功能的展示和用户体验，忽视安全隐患。比如、系统负载管理缺失、漏洞管理滞后。

小白：哦，原来如此。那如果系统被非法访问了，会有什么直接的后果？

大东：直接后果可能会包括系统性能的下降。大量未经授权的访问会占用过多的计算资源，导致正常用户无法顺利使用系统，甚至可能出现数据丢失和应用崩溃的情况。

小白：而且一旦滥用被扩展，可能连AI本身的算法都受到影响，对吧？

大东：对的。如果未经授权的用户在系统中进行不当操作，甚至修改了AI的训练数据或模型参数，可能会导致AI判断出错，甚至出现误导性的输出。这种漏洞被攻击者利用的话，后果会更加严重。

小白：那如果真的有重要的数据泄露，开发方应该如何补救？

大东：补救非常困难。通常数据一旦泄露，很难完全恢复，甚至可能会被永久性地传播。对于开发方来说，最好的方法是提前做好防护措施，比如加密存储、设定严格的权限控制、加强用户认证等等。

小白：听起来，这不仅仅是一个技术问题，更是管理和制度的问题。

大东：完全正确。技术本身只是工具，如何有效地管理和监控这些工具的使用，才是确保系统安全的关键。这次Manus AI事件虽然发生在封闭测试阶段，但它暴露出的漏洞和教训，对于任何开发者和公司来说，都值得深刻反思。

小白：那这种事件能否通过一些技术手段来完全避免？

大东：技术手段可以大大减少这种事件发生的概率，但不能完全消除。例如，可以通过多因素身份验证、权限分层、加密通信等措施来强化访问控制，但最终，人员管理和操作的规范化同样重要。

小白：那开发团队应该怎么做才能有效地防止类似事件？

大东：首先，开发团队应该对安全风险有足够的重视，避免安全成为产品开发过程中的“副产品”。其次，要设立专门的安全团队，负责定期进行安全审计和漏洞扫描，尽早发现并修复潜在的安全隐患。此外，产品发布之前，应做好充分的压力测试和负载测试，模拟可能的攻击场景，以便及时发现问题。

小白：这些措施都很有道理，但如果只是通过技术手段来防范，是否还有一个更重要的层面被忽视了呢？

大东：是的，除了技术层面的防护外，还需要加强对用户的安全教育。无论是开发者还是普通用户，都需要具备一定的安全意识。很多时候，安全问题的产生并不是技术本身出了问题，而是人们在使用过程中的疏忽或不当操作。

小白：说得好，安全防护不仅仅是程序员的责任，也是每个人的责任。通过提升安全意识，才能从源头上减少问题。

大东：没错，安全是一个系统工程，需要全员参与，才能达到最佳的防护效果。而AI技术的复杂性和迅猛发展，也要求我们不断更新我们的安全防范措施，才能应对不断变化的威胁。

小白：看来，要做好AI安全，真的是一项长期的、持续的工作。

大东：没错，任何时候，安全都不应该是“事后补救”的工作，而应该是从设计到运营的全过程中，始终贯穿始终的核心内容。

小白：嗯，听了大东的分析，我对这个事件有了更加深刻的理解，也认识到AI安全的重要性。希望以后能看到更多企业加强对安全的重视，避免像Manus AI那样的“门没锁”事件再次发生。

大东：安全是技术发展的基石，只有在确保安全的基础上，技术才能真正为社会带来价值。希望未来每一个AI系统都能在“门”锁好、窗户关严的情况下，安稳运行。

小白：大东，这让我想起以前的2010年的震网病毒事件，你能给我讲讲吗？

大东：当然。该病毒就是利用了多个零日漏洞，对伊朗的核设施进行了攻击。

小白：零日漏洞？那是什么？

大东：零日漏洞是指尚未被公开披露或修复的安全漏洞，攻击者可以在开发者知晓并修复之前加以利用。它的危险在于，攻击者在漏洞被发现之前，可以利用它对系统进行攻击。

小白：明白了，这种漏洞对安全构成了巨大的威胁。还有其他类似的事件吗？

大东：当然，另一个著名的安全事件发生在2014年，那就是“心脏出血”漏洞（Heartbleed）。它是OpenSSL中的一个严重漏洞，可能导致敏感信息泄露。

小白：这听起来很严重，影响范围广吗？

大东：是的，影响范围非常广，几乎所有使用OpenSSL库的服务器都受到了影响。这个漏洞不仅让攻击者能够读取内存中的敏感信息，还可能导致密码和私钥泄露，暴露了互联网安全的脆弱性。

小白：那这些事件有什么共同点吗？

大东：它们的共同点在于，都涉及到系统的漏洞利用，导致了数据泄露或系统被攻破。这些事件反映了安全防护的重要性，也揭示了技术在不断发展的过程中，系统安全性的薄弱。

小白：对，看来系统漏洞无时无刻不在威胁着我们的安全。那么，我们该如何预防类似的事件呢？

大东：首先，开发者应及时修复已知漏洞，确保系统和应用更新到最新版本。漏洞一旦被披露，开发团队就应该迅速发布补丁，防止漏洞被恶意利用。

小白：这就需要定期进行安全审计和漏洞扫描吧？

大东：没错，定期的安全审计和漏洞扫描是预防安全事件的关键。通过扫描和检测系统中的潜在安全漏洞，能够提前发现并修复安全隐患。此外，企业还应加强安全事件的响应能力，确保一旦发生安全问题，可以及时进行修复和恢复。

小白：那除了这些技术手段，系统的整体安全性是否还需要加强其他措施呢？

大东：当然。比如，采用强密码策略和多因素认证可以大大提高系统的安全性。强密码能够防止密码被破解，而多因素认证则增加了安全层级，即使密码泄露，攻击者仍然无法轻易突破安全防线。

小白：多因素认证听起来很有效，但对于一些AI系统，它们的防护措施是否有所不同呢？

大东：对于AI系统来说，除了加强传统的访问控制和密码管理，还需要特别注重数据的保护。AI系统通常处理大量敏感数据，因此需要确保只有授权的用户才能访问这些数据，同时要加强对数据流动的监控。异常行为检测可以及时发现潜在的安全威胁，确保在攻击者还未成功入侵之前就能察觉。

小白：听起来，AI系统的安全防护确实需要更多的措施，尤其是在数据保护方面。那我们能不能通过一些技术手段来防范AI被滥用或攻击？

大东：除了严格的访问控制和多层次身份验证，AI系统还需要不断进行安全测试。例如，进行抗攻击性测试，模拟不同类型的攻击，评估AI系统在面对攻击时的表现。此外，还可以通过加密算法确保数据在存储和传输过程中不会被篡改或泄露。

小白：这些技术手段无疑能增强AI系统的安全性，但安全问题似乎不仅仅是技术层面的问题吧？

大东：完全正确。安全防护不仅仅是技术的问题，更是管理和制度的问题。安全的设计和实施需要开发者、用户和管理者的共同努力。比如，企业需要建立完善的安全管理机制，对内部员工进行定期的安全培训和意识教育，避免由于操作失误或疏忽导致的安全事故。

小白：这就像说，安全是一项系统工程，所有环节都需要配合好，才能达到最佳效果。

大东：没错，安全不仅仅是一个技术层面的问题，更是一个整体的管理问题。它需要整个团队、整个组织的共同努力，才能确保系统的安全性。在AI和数字化时代，安全防护的工作更不能松懈，随着技术的不断发展，新的安全威胁也会不断出现，因此我们需要不断更新我们的安全防护策略。

小白：看来，安全工作是一个永无止境的过程。只有始终保持警惕，才能确保系统不会被攻击。

大东：没错，AI系统的安全防护不仅需要不断创新的技术手段，更需要不断更新的管理理念。只有技术和管理相辅相成，才能打造出一个真正安全的系统。对于所有依赖技术的企业和个人来说，安全防护永远都是最重要的基石。

小白：今天和大东的对话让我明白，AI技术的发展给我们带来了便利，但也伴随着安全风险。从Manus AI的“门没锁”乌龙，到震网病毒、心脏出血等重大安全事件，无不提醒我们，安全防护不能掉以轻心。作为用户，我们应提高安全意识，遵循安全规范；作为开发者，更应肩负起责任，构建安全可靠的系统。只有这样，我们才能在享受技术红利的同时，保障自身和社会的安全。

来源: CCF科普