奇安信攻防社区-同态加密来袭！Javelin为AI嵌入向量穿上“安全铠甲”

同态加密来袭！Javelin为AI嵌入向量穿上“安全铠甲”

在数字化时代，人工智能（AI）和机器学习（ML）正深刻改变着我们的生活和工作方式。其中，向量嵌入（vector embeddings）作为现代算法的核心概念，正扮演着至关重要的角色。它将抽象数据（如文本、图像或分类标签）转化为数值向量，让机器学习模型能够处理和理解复杂的数据。然而，随着AI的广泛应用，数据安全和隐私保护问题也日益凸显。今天，我们就来聊聊如何用同态加密（Homomorphic Encryption, HE）技术来守护AI嵌入的安全。

一、向量嵌入：AI的“秘密武器”
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向量嵌入在自然语言处理（NLP）领域尤为常见。它将单词、短语或整篇文档转化为实数向量，捕捉语义、关系和上下文信息，从而让AI应用或AI代理能够像人类一样对文本数据进行推理。例如，通过计算单词向量之间的“距离”，我们可以量化单词之间的相似性。

这些嵌入向量往往包含了从海量数据中提炼出的洞察，包括个人用户信息、敏感数据、企业机密信息等。然而，这也带来了巨大的风险。

二、当前面临的挑战
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### （一）数据易受攻击

如果嵌入向量在存储或处理过程中未加密，它们将容易受到未经授权的访问和网络攻击。这可能导致个人数据泄露或商业机密被盗。

### （二）隐私风险

在许多应用中，嵌入向量可能会无意中泄露本应保密的个人信息。例如，在个性化推荐系统或预测性输入中使用的嵌入向量，可能会暴露用户的偏好、健康状况或其他个人属性。一旦这些嵌入向量被泄露或滥用，将严重侵犯用户隐私。

### （三）合规性问题

全球数据保护法规（如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR））要求对个人数据进行严格处理和保护。任何能够直接或间接追溯到个人的数据，都必须得到充分保护，防止被滥用和未经授权的访问。未加密的嵌入向量如果包含或能够泄露个人信息，可能会导致企业面临合规风险和巨额罚款。

### （四）对抗性逆向攻击

嵌入向量可能会被逆向攻击，从而解码回原始数据。这种攻击可能会提取关于源数据的信息，推断句子作者身份，甚至从嵌入模型中提取训练数据，而无需了解模型的任何信息。如果企业不加密嵌入向量，可能会在其安全框架中留下一个巨大的漏洞。

### （五）知识产权泄露

对于企业来说，嵌入向量可能封装了专有算法或商业智能的核心部分。如果竞争对手能够访问这些未加密的嵌入向量，可能会导致企业失去竞争优势，甚至可能面临法律挑战，因为专有信息被反向工程。

三、什么是同态加密？
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同态加密是一种加密方法，允许用户在不先解密的情况下对加密数据进行数学运算。数据可以在加密状态下被处理，从而在整个计算过程中保护底层信息的安全。

四、Javelin如何用同态加密保护嵌入向量
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Javelin是一家专注于AI安全的公司，它使用同态加密技术来提供强大的安全保障。这种加密技术允许嵌入向量在加密状态下进行操作，产生的结果与在明文向量上进行操作的结果相同。Javelin宣布了其同态加密技术，结合其隐私保护技术，旨在大规模保护企业级嵌入向量。

### （一）将同态加密应用于AI向量嵌入

以检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）为例，嵌入向量通常存储在向量数据库（如Pinecone）中，您可以在这里执行相似性匹配算法，如k-最近邻（k-nearest neighbors, KNN）或余弦相似度，用于语义搜索。

为了与现有的向量数据库生态系统和AI工作流程保持兼容，并提供一种几乎不需要更改代码的“即插即用”能力，Javelin设计了一种加密算法，允许语义搜索算法透明地工作。

### （二）在生产环境中实现这些技术

实现过程非常简单，以下是开发人员熟悉的步骤：

#### 步骤1：初始化应用程序以使用Javelin

```python
import os
from azure_openai import AzureOpenAI, AzureChatOpenAI

# API密钥和头部信息
javelin_api_key = os.getenv("JAVELIN_API_KEY")
llm_api_key = os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY")

# LLM和嵌入的头部信息
javelin_headers_llm = {"x-api-key": javelin_api_key, "x-javelin-route": "azureopenai"}
javelin_headers_embeddings = {
    "x-api-key": javelin_api_key,
    "x-javelin-route": "azureopenaiembeddings",
}

# 初始化Azure OpenAI客户端以获取嵌入
azure_openai_client = AzureOpenAI(
    api_key=llm_api_key,
    base_url="https://api-dev.javelin.live/v1/query",
    default_headers=javelin_headers_embeddings,
    api_version="2023-05-15",
)

# 初始化Azure OpenAI聊天客户端以检索
llm = AzureChatOpenAI(
    api_key=llm_api_key,
    azure_deployment="gpt35",
    openai_api_version="2024-02-15-preview",
    model_kwargs={"extra_headers": javelin_headers_llm}
)
```

#### 步骤2：嵌入文本块

Javelin会透明地对嵌入向量进行同态加密：

```python
from chromadb import Chroma
from text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# 创建自定义嵌入类以与Chroma一起使用
class CustomEmbeddings:
    def __init__(self, client):
        self.client = client

def embed_documents(self, texts):
        response = self.client.embeddings.create(
            input=texts,
            model="text-embedding-3-small"
        )
        return [item.embedding for item in response.data]

def embed_query(self, text):
        response = self.client.embeddings.create(
            input=[text],
            model="text-embedding-3-small"
        )
        return response.data[0].embedding

# 初始化自定义嵌入
custom_embeddings = CustomEmbeddings(azure_openai_client)

# 创建向量存储，使用较小的块大小
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
split_texts = text_splitter.split_text("\n\n".join(sample_texts))

# 创建嵌入
vectorstore = Chroma.from_texts(
    texts=split_texts,
    embedding=custom_embeddings
)
```

#### 步骤3：无需解密！

您的现有代码用于检索和语义搜索无需任何更改。只需确保您存储在向量数据库中的嵌入向量和查询本身都已加密。正如您所见，整个过程中没有任何解密操作——这意味着嵌入向量在传输过程中和存储在向量数据库中时都是加密的。所有语义操作都可以在向量数据库中的加密向量上继续进行。

五、加密配置与安全优势
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### （一）加密配置

Javelin提供了多种配置选项，以满足企业对加密的不同需求：

- **企业级安全加密**：Javelin确保加密密钥直接映射到特定客户。支持“自带密钥”（BYOK）和集中密钥管理，您可以配置自定义密钥，并将其应用于同态加密方案，以保护嵌入向量。
- **应用特定加密**：您可以配置Javelin进行应用特定的加密，这样相同的文本可以使用不同的应用特定密钥进行加密，根据使用信息的应用程序产生不同的输出。

### （二）安全优势

对于向量嵌入，同态加密允许机器学习模型在不访问原始明文数据的情况下执行必要的计算，如距离测量、聚类和最近邻搜索。这对于涉及敏感信息的应用程序至关重要，因为隐私和安全是首要考虑因素。

- **传输加密与静态加密**：同态加密技术有效地闭环了嵌入向量的安全性，确保嵌入向量在传输过程中和静态状态下都得到加密。这可以防止企业数据被泄露或遭受中间人攻击，这些攻击可能会提取包含机密信息的嵌入向量。
- **保护隐私**：通过使用同态加密，即使在分析或处理过程中，嵌入向量所代表的数据隐私也能得到保护。这在医疗保健等领域尤为重要，因为即使在进行预测分析时，也必须保护患者数据的保密性。
- **安全开发**：组织可以在不泄露数据安全的情况下，为开发人员或团队管理数据处理任务。由于可以在加密数据上执行计算，因此各个团队无需访问原始嵌入向量，从而降低了数据泄露的风险。
- **合规性**：这种方法还有助于遵守严格的数据保护法规，因为数据在其整个生命周期中都保持加密状态，确保在处理过程中不会暴露个人或敏感数据。

六、总结
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随着AI和机器学习的广泛应用，数据安全和隐私保护成为至关重要的问题。同态加密技术为保护AI嵌入向量提供了一种强大的解决方案。通过使用Javelin的同态加密技术，企业可以在不泄露敏感信息的情况下，安全地处理和分析嵌入向量，从而在享受AI带来的便利的同时，确保数据的安全和隐私。

发表于 2025-04-18 09:41:05
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分类：漏洞分析

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