Ранее мы писали о том, как искусственный интеллект может быть полезен в области киберзащиты: например, он помогает быстро анализировать терабайты данных, выявлять аномалии и ускорять реагирование на атаки.
Несмотря на это, само использование ИИ в кибербезопасности также может создавать новые уязвимости, которые важно учитывать и заранее предотвращать.
Рассмотрим основные риски.
1️⃣ Промпт-инъекции
Промпт-инъекция – это атака, при которой злоумышленник внедряет в запрос к модели специальные инструкции, заставляющие ее игнорировать правила работы, заданные изначально. В результате система может, например, раскрывать конфиденциальную информацию, выполнить нежелательные действия или изменить логику обработки данных.
2️⃣ Утечка информации
ИИ в киберзащите работает с большим количеством корпоративных данных: логами, пользовательскими запросами, внутренней документацией. Если данные передаются в модель без достаточной защиты или используются сторонние сервисы без строгих политик конфиденциальности, существует риск утечки чувствительной информации. Кроме того, данные могут быть случайно раскрыты и через ответы ИИ.
3️⃣ Отравление модели
Злоумышленники могут внедрять вредоносные или искаженные данные в обучающий датасет. Из-за этого модель начинает делать неправильные выводы: например, пропускать вредоносную активность или, наоборот, генерировать большое количество ложных тревог.
4️⃣ Неправильная конфигурация API или MCP
ИИ-инструменты часто интегрируются с другими системами через API или специальные протоколы взаимодействия моделей с внешними инструментами и источниками данных (например, MCP). Если такие интерфейсы настроены неправильно – например, используются небезопасные ключи, отсутствует ограничение доступа или не настроена аутентификация – злоумышленники могут получить доступ к модели или к данным, которые она обрабатывает.
5️⃣ Пробелы в контроле доступа
В случае, если права доступа настроены неправильно, ИИ-модель может иметь больше полномочий, чем необходимо для ее задач. А это повышает риск того, что при несанкционированном доступе злоумышленник сразу получит доступ к важным сервисам компании.
🔒 Как обезопасить себя от этих рисков
Как правило, многие проблемы возникают еще до полноценного развертывания ИИ для кибербезопасности. Несанкционированный доступ или утечки данных могут произойти из-за неправильно настроенных ключей API, небезопасных интеграций или непроверенных коннекторов между моделями и внутренними системами.
Поэтому важно уделять особое внимание тестированию и аудиту ИИ-систем еще на этапе разработки и внедрения. Для этого можно использовать специализированные инструменты безопасности вроде Xygeni или Wiz, которые помогают анализировать код и безопасность моделей, контролировать используемые датасеты и отслеживать уязвимости в цепочке разработки.
Кроме того, не стоит игнорировать и базовые практики защиты:
• ограничивать доступ моделей к данным по принципу минимальных привилегий;
• регулярно проверять конфигурации API и интеграций;
• использовать фильтрацию и защиту от промпт-инъекций;
• контролировать источники обучающих данных и их качество;
• проводить регулярный аудит ИИ-инфраструктуры.
Еще раз подчеркнем, что использование ИИ требует не меньшего внимания в плане безопасности, чем любые другие корпоративные инструменты. И только при грамотном подходе он станет мощным инструментом киберзащиты.
***
Подписывайтесь на наш Telegram-канал – там вы найдете еще больше полезного контента для бизнеса.
А на сайте SoftAdvisor вас уже ждут обзоры популярных сервисов для бизнеса и мнения экспертов.