РЕШЕНИЕ

Модели на AI и ML и сигурност

AI и ML open

нови неизвестни рискове и предизвикателства

  • Изкуственият интелект (AI) и машинното обучение (ML) революционизират начина, по който взаимодействаме със света около нас. Тези технологии, които са в челните редици на новата цифрова ера, са не просто инструменти, а катализатори на промяната, като оказват влияние върху всичко - от ежедневните удобства до сложните процеси на вземане на решения в различни сектори.
  • Способността на изкуствения интелект да анализира огромни количества данни и да извлича прозрения трансформира индустрии като здравеопазването, финансите и транспорта. В областта на здравеопазването алгоритмите с изкуствен интелект могат да предсказват заболявания и да помагат при диагностиката, като внасят ново измерение в грижите за пациентите. В областта на финансите анализите, базирани на изкуствен интелект, позволяват вземането на по-информирани инвестиционни решения и откриването на измами, а в областта на транспорта технологиите за самоуправление обещават по-безопасно и по-ефективно пътуване. Тези постижения обаче са само върхът на айсберга. ИИ и ML са на път да предефинират човешкия опит, създавайки свят, в който машините не само допълват, но и подобряват човешките възможности.
  • Въпреки обещанията, бързият напредък на изкуствения интелект и ML поражда значителни рискове и неизвестни предизвикателства, най-вече по отношение на сигурността и неприкосновеността на личния живот. Тъй като системите с изкуствен интелект стават все по-интегрирани в живота ни, те се превръщат в привлекателна цел за киберзаплахи. Уязвимостите, открити в популярни инструменти за изкуствен интелект и математика, като например рискове от превземане на системата и кражба на чувствителна информация, подчертават спешната необходимост от решаване на тези проблеми със сигурността.
  • Освен това все по-нарастващотоизползване на данни за моделите с изкуствен интелект и математически анализ води до проблеми с неприкосновеността на личния живот. Личните данни, които се въвеждат в алгоритми за обучение, могат да бъдат обект на злоупотреба или неоторизиран достъп, което поражда етични опасения относно нарушаването на неприкосновеността на личния живот. Сложността на алгоритмите за изкуствен интелект и мултимедийно моделиране също така води до предизвикателства при разбирането и прогнозирането на поведението на тези системи, което води до потенциални отклонения и грешки, които могат да имат далечни последици.

справяне с тези проблеми

  • Идентифицирането и справянето с тези проблеми и заплахи изисква многостранен подход. Първо, трябва да има цялостно разбиране на жизнения цикъл на AI/ML - от събирането на данни до внедряването на модели. Разпознаването на уникалните уязвимости на всеки етап е от решаващо значение за прилагането на ефективни мерки за сигурност.
  • Организациите трябва да бъдат проактивни в откриването на заплахи, да подсигуряват поведението на моделите и редовно да оценяват своите системи с изкуствен интелект за потенциални рискове. Това включва проверка на входните данни за аномалии, оценка на резултатите от моделите и разбиране на взаимодействието на моделите с други компоненти на системата. Освен това, тъй като системите за изкуствен интелект/МЛ често се изграждат с помощта на библиотеки с отворен код, е наложително тези библиотеки да бъдат почистени и да се гарантира поверителността, целостта и наличността на данните.
  • За да се защитим от тези рискове и да се предпазим, е жизненоважно да приемем надеждни мерки за сигурност и най-добри практики. Това включва актуализиране на софтуера и хардуера, използване на многофакторна автентикация и гарантиране, че моделните тръбопроводи не са изложени на интернет. Освен това прилагането на усъвършенствани показатели за поверителност може да помогне за защитата на чувствителни данни, използвани в моделите за машинно обучение.
  • Този подход свежда до минимум количеството на шума (или случайността), добавен към данните, като запазва точността на модела и същевременно гарантира неприкосновеността на личния живот. Освен това организациите трябва да насърчават култура на осведоменост за сигурността, като интегрират сигурността на изкуствения интелект в общите си програми за сигурност и гарантират, че екипите, участващи в разработването на AI/ML, са добре запознати с практиките за киберсигурност.
Някой вече работи по него

OWASP top10 и mitre atlas

Светът на

Рискове, свързани с изкуствения интелект и машинното обучение

Тъй като сферата на изкуствения интелект (ИИ) и машинното обучение (МО) продължава да се развива с бързи темпове, става все по-очевидно, че тази технологична траектория е неразривно свързана с възникващите предизвикателства пред сигурността. Тези предизвикателства, както се вижда от рамката MITRE ATLAS и от прозренията на Open Web Application Security Project (OWASP), подчертават сложността и потенциалните рискове, присъщи на технологиите за изкуствен интелект и ML, като ни принуждават да приемем строги мерки за сигурност и етични съображения при тяхното внедряване и управление.

  • Разнообразен пейзаж от заплахи: Рамката на MITRE ATLAS осигурява цялостно разбиране на разнообразния пейзаж на заплахите, пред които са изправени системите за машинно обучение, като включва тактики, техники и казуси от реалния свят.
  • Уязвимости на ИИ: Прозренията на OWASP за уязвимостите на Големия езиков модел (LLM), като например подканващи инжекции, изтичане на данни и прекомерна зависимост от съдържанието, генерирано от LLM, подчертават критичната необходимост от надеждно валидиране на входа, филтриране на изхода и човешки надзор.
  • Рамка за поведението на противника: MITRE ATLAS предлага структурирана рамка за документиране и организиране на поведението на противника, специфично за системите с изкуствен интелект и ML, подобно на рамката MITRE ATT&CK за традиционните киберзаплахи.
  • Проактивни мерки за сигурност: Както MITRE ATLAS, така и OWASP подчертават значението на проактивните мерки за сигурност, включително адекватни пясъчни кутии, подходящ контрол на достъпа и стриктно валидиране на входните данни, за да се намалят заплахите.
  • Проучвания на случаи от реалния свят: Проучванията на реални казуси на MITRE ATLAS предоставят безценна информация за поведението на противника и ефективните техники за атака на системи за машинно обучение, което позволява на организациите да се подготвят по-добре и да се защитят от такива заплахи.
  • Етични съображения: Развиващият се пейзаж на ИИ и МЛ извежда на преден план етични съображения, като прекомерното разчитане на съдържание, генерирано от МЛС, може да доведе до дезинформация и намаляване на човешкия принос в процесите на вземане на решения.
  • Сътрудничество с общността: И двата ресурса насърчават сътрудничеството и приноса на общността. MITRE ATLAS приветства казуси и обратна връзка, а OWASP насърчава колективните усилия за справяне с уязвимостите на LLM и за гарантиране на отговорното използване на технологиите за изкуствен интелект и ML.

В заключение, в този постоянно развиващ се пейзаж на AI и ML разбирането на многостранните заплахи и уязвимости е от решаващо значение. Комбинацията от структурираната рамка на MITRE ATLAS и прозренията на OWASP хвърлят светлина върху предизвикателствата пред сигурността и подчертават наложителната необходимост организациите да прилагат всеобхватни мерки за сигурност и етични предпазни мерки, за да използват потенциала на AI и ML, като същевременно намаляват ефективно рисковете.

SafeWave Ltd.

Улица Złota 59, 00-120 Варшава
VATIN PL9542247262 || KRS 0000192350

Copyright © 2023, SafeWave. Задвижвано от AI.

Дизайн и поддръжка: Студио Графики - Рекламна агенция