По мере роста Gen AI, организации сталкиваются с новыми рисками безопасности. Специалисты компании DST Global расскажут в этой статье, как защищать свои системы ИИ от быстрого взлома и других возникающих угроз.
Быстрое принятие генеративных AI (Gen AI) и крупных языковых моделей (LLMS) преобразует отрасли в беспрецедентных темпах. Почти 90% организаций активно внедряют или изучают варианты использования LLM, стремясь использовать силу этих революционных технологий. Тем не менее, этот энтузиазм сочетается с отсутствием готовности к безопасности . Недавний отчет о готовности к Gen AI, проведенный Lakera, показывает, что только около 5% организаций уверены в своих рамках безопасности Gen AI.
Это явное несоответствие между усыновлением и готовностью безопасности поднимает критический вопрос: подготовлен ли рынок к потенциальным рискам безопасности Gen AI?
Рост быстрого взлома
С широко распространенным внедрением Gen AI появляется новая и потенциально разрушительная угроза: быстрый взлом. В отличие от традиционных методов взлома, которые требуют обширных знаний о кодировании, быстро взломать демократизирующие способность использовать системы ИИ. С несколькими хорошо продуманными словами, даже новичок может манипулировать моделями искусственного интеллекта, что приводит к непреднамеренным действиям и потенциальным нарушениям данных.
Lakera's Gandalf, бесплатная игра с взломами LLM, Starkly иллюстрирует эту угрозу. Из одного миллиона игроков Gandalf и 50 миллионов общих подсказок и догадок зарегистрировались на сегодняшний день, тревожные 200 000 успешно пробились по всей игре. Эта демонстрация того, насколько легко можно манипулировать Gen AI, должна служить тревожным вызовом для организаций, стремящихся реализовать эти технологии без адекватных мер безопасности.
Готовность к безопасности Gen AI
Отчет о готовности к Gen AI о Lakera, сочетающий данные о моделировании Gandalf с результатами обследования более 1000 участников, рисует картину текущего состояния безопасности Gen AI:
- Высокое принятие, низкая достоверность: в то время как 42% респондентов уже активно используют Gen AI и внедряют LLMS, только 5% уверены в своих мерах безопасности искусственного интеллекта.
- Недостаток моделирования угроз, специфичного для искусственного интеллекта: только 22% приняли ИИ-специфическое моделирование угроз, чтобы подготовиться к угрозам, специфичным для Gen AI.
- Различные методы безопасности: в то время как 61% организаций внедрили механизмы контроля доступа, только 37% используют тестирование на проникновение, а всего 22% используют моделирование AI-специфической угрозы.
- Медленный ответ на уязвимости: 20% организаций, которые столкнулись с уязвимостью Gen AI, сообщили, что эти проблемы все еще не были полностью решены.
Эти результаты подчеркивают критический разрыв в готовности к безопасности, что делает многие системы Gen AI, которые очень подвержены злонамеренным манипуляциям и злоупотреблениям.
Понимание рисков
Риски безопасности, связанные с Gen AI, выходят за рамки только нарушений данных. Некоторые из ключевых уязвимостей, выявленных в отчете, включают в себя:
- Предвзятые результаты: 47% организаций, которые испытывали уязвимости, сообщили о проблемах с предвзятыми результатами ИИ.
- Утечка данных: 42% столкнулись с проблемами с разоблачением конфиденциальных данных с помощью взаимодействий искусственного интеллекта.
- Неправильное использование результатов ИИ: 38% сообщили о случаях, когда информация, сгенерированная AI, была неправильно использована.
- Манипуляция по модели: 34% испытали попытки изменить или вмешиваться в их модели искусственного интеллекта.
- Несанкционированный доступ: 19% сталкивались с проблемами с несанкционированными людьми, получающими доступ к системам Gen AI.
Последствия этих уязвимостей могут быть далеко идущими, от незначительных операционных сбоев до серьезных нарушений данных и правовых последствий.
Реализация моделирования угроз, специфичных для ИИ
Организации должны принять методы моделирования угроз, специфичную для ИИ, для решения уникальных проблем безопасности, связанных с Gen AI. Этот подход включает в себя:
- Определение AI-специфических активов: распознайте уникальные компоненты вашей системы ИИ, включая данные обучения, архитектуру модели и конечные точки вывода.
- Сопоставление поверхности атаки: Понимайте, как противники могут попытаться манипулировать вашей системой ИИ, в том числе посредством отравления входными данными, атаки инверсии модели или быстрого инъекции.
- Анализ потенциальных угроз: рассмотрим традиционные угрозы кибербезопасности и специфичные для искусственного интеллекта, такие как кража модели или манипуляция с выходом.
- Реализация стратегий смягчения последствий: разработка и развертывание мер безопасности, адаптированные к системам искусственного интеллекта, такие как надежная проверка ввода, выходная фильтрация и непрерывный мониторинг модели.
- Регулярное тестирование и обновление: провести постоянные оценки безопасности и обновить ваши модели угроз в качестве новых уязвимостей и векторов атаки.
Лучшие практики от специалистов DST Global
Чтобы преодолеть разрыв между внедрением Gen AI и безопасностью, организации должны рассмотреть следующие лучшие практики:
- Реализовать сильные элементы управления доступом: чтобы ограничить потенциальные векторы атаки, использовать контроль доступа на основе ролей и принцип наименьшей привилегии.
- Зашифруйте конфиденциальные данные: убедитесь, что все данные обучения и вывода искусственного интеллекта надлежащим образом зашифрованы как в транзите, так и в состоянии покоя.
- Проведите регулярные аудиты безопасности: выполните внутренние и внешние аудиты безопасности для устойчивого выявления и решения уязвимостей.
- Используйте тестирование на проникновение: регулярно проверяйте свои системы ИИ на протяжении потенциальных атак, чтобы раскрыть слабые стороны, прежде чем они будут эксплуатироваться.
- Разработка безопасных практик искусственного интеллекта: интегрируйте соображения безопасности на протяжении всего жизненного цикла разработки искусственного интеллекта, от сбора данных до моделирования развертывания.
- Оставайтесь в курсе: Будьте в курсе последних угроз безопасности и лучших практик в области искусственного искусства через отраслевые форумы, консультации по безопасности и сотрудничество с исследователями.
- Создание формальных политик безопасности ИИ: разработка и обеспечение комплексных политик безопасности, специфичных для систем искусственного интеллекта в вашей организации.
- Инвестируйте в экспертизу безопасности искусственного интеллекта: создать или приобретать команды со специализированными знаниями в области безопасности искусственного интеллекта для решения уникальных проблем этих систем.
В заключении
Поскольку Gen AI продолжает революционизировать отрасли, важность надежных мер безопасности не может быть переоценена. Организации должны преодолеть разрыв между усыновлением и безопасностью, чтобы полностью реализовать преимущества этих мощных технологий, смягчая связанные с ними риски.
Внедряя моделирование угроз, специфичное для ИИ, приняв передовую практику для безопасности Gen AI и способствуя культуре непрерывного обучения и адаптации, организации могут создать прочную основу для безопасных инноваций ИИ. Когда мы ориентируемся на эту новую границу, ключ к успеху заключается в том, чтобы добиться правильного баланса между использованием преобразующей силы Gen AI и обеспечением безопасности и целостности наших систем ИИ .
Революция Gen AI здесь, и настало время, чтобы наши методы безопасности развивались вместе с ней. Готовы ли вы обеспечить свое будущее ИИ?
#dst #dstglobal #дст #дстглобал #генеративныйии #Защита систем #искусственныйинтеллект #ии #защита #безопасность #genai #LLM #Starkly #взлом #уязвимости #технологии
Источник: https://dstglobal.ru/club/1004-zaschita-sistem-v-epohu-generativnogo-ii