戴尔科技强调，企业在引入人工智能(AI)的过程中，安全不应是“事后检查”，而应从“设计阶段”就予以纳入。分析指出，随着数据管道、模型训练环境、账户权限体系乃至供应链等整个AI基础设施成为新的攻击面，仅靠现有的安全体系已难以应对。
AI扩散导致企业安全空白扩大
戴尔科技产品组合营销部门高级网络安全传播者史蒂夫·凯尼斯顿近日在“与戴尔科技和英特尔共同确保AI工厂安全”活动的采访中表示，AI的引入正在从根本上改变企业的安全格局。
他解释说，如果说传统应用程序的入口点相对有限，那么所谓的“AI工厂”基础设施则同时面临着更广泛、更复杂的脆弱点，例如模型推理、模型训练数据、提示注入、代理型工作流程等。再加上身份管理和访问权限控制问题交织其中，攻击面因此大幅扩展。
凯尼斯顿表示：“AI改变了所有游戏的规则。每当有新的应用程序诞生，新的攻击面也会随之出现。”
85~90%的AI项目因安全问题中断
在实际现场，这一问题也表现得非常明显。据戴尔科技称，目前企业约85~90%的AI项目在构建过程中因安全审查问题而中断。这意味着，由于在初始设计阶段安全团队没有参与，很多案例都在开发取得相当进展后才被叫停。
凯尼斯顿指出，这表明安全仍然被当作“事后添加的要素”。他解释说，当项目接近尾声时，安全组织要求“审查尚未完成”并叫停项目，时间与成本负担必然会急剧增加。
这表明企业在集中精力快速引入AI的同时，却将安全设计推后了。特别是随着生成式AI和代理型系统的普及，仅靠简单的网络防御已不够用。
戴尔强调从供应链到终端的整合安全
戴尔科技解释称，应将AI工厂视为一个统一的安全表面，而非个别设备的组合。其逻辑是，在计算、网络、存储和数据等各个层面同步进行安全验证，才能减少可能发生入侵的“缝隙”。
供应链安全的重要性也在迅速增长。据凯尼斯顿称，在客户简报会上，关于供应链完整性的提问在两年前大约是20场中才有1次，而现在几乎每次会议都会出现。这意味着从芯片阶段到实际交付给客户的设备，全过程的可靠性已成为核心检查项目。
在此过程中，戴尔方面也强调了“零信任”战略。这是一种方法，即不局限于以防火墙为中心的防御，而是对谁、何时、何地、以何种权限访问系统进行精细控制。
“AI工厂”时代，安全内嵌是关键
此番言论表明，随着企业AI转型全面加速，安全不应被视为成本项目，而应成为基础设施设计的核心要素。AI工厂可以提高生产力和自动化水平，但同时，由于其数据、模型、权限管理和供应链是一个紧密相连的结构，一个点的漏洞可能会演变成整个系统的风险。
最终有评价认为，企业AI引入的成功与否，与其说取决于单纯的模型性能，不如说更依赖于能在多早期将安全内嵌其中。AI引入速度越快，“事后补救的安全”带来更大成本和延迟的可能性就越大。
TP AI注意事项 本文基于TokenPost.ai语言模型进行摘要。可能存在遗漏主要内容或与事实不符的情况。