SOLUȚIE

Modele AI & ML și securitate

AI și ML deschis

noi riscuri și provocări necunoscute

  • Inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML) revoluționează modul în care interacționăm cu lumea din jurul nostru. Aceste tehnologii, aflate în fruntea unei noi ere digitale, nu sunt doar instrumente, ci și catalizatori ai schimbării, influențând totul, de la facilitățile zilnice până la procesele complexe de luare a deciziilor în diverse sectoare .
  • Capacitatea inteligenței artificiale de a analiza cantități uriașe de date și de a obține informații este în curs de transformare în industrii precum sănătatea, finanțele și transporturile. În domeniul sănătății, algoritmii de inteligență artificială pot prezice boli și pot ajuta la diagnosticare, aducând o nouă dimensiune în îngrijirea pacienților. În domeniul financiar, analizele bazate pe inteligența artificială permit luarea unor decizii de investiții mai bine informate și detectarea fraudelor, în timp ce în domeniul transporturilor, tehnologia de autoconducere promite un viitor cu călătorii mai sigure și mai eficiente. Totuși, aceste progrese reprezintă doar vârful icebergului. Inteligența artificială și ML sunt pregătite să redefinească experiența umană, creând o lume în care mașinile nu doar completează, ci și îmbunătățesc capacitățile umane.
  • În ciuda promisiunilor, progresul rapid al inteligenței artificiale și al ML ridică riscuri semnificative și provocări necunoscute, în primul rând în ceea ce privește securitatea și confidențialitatea. Pe măsură ce sistemele de inteligență artificială se integrează tot mai mult în viața noastră, acestea devin ținte atractive pentru amenințările cibernetice. Vulnerabilitățile descoperite în instrumentele AI/ML populare, cum ar fi riscurile de preluare a controlului sistemului și furtul de informații sensibile, evidențiază urgența de a aborda aceste probleme de securitate.
  • În plus,dependența tot mai mare dedate pentru modelele de inteligență artificială și de automatizare introduce probleme de confidențialitate. Atunci când sunt introduse în algoritmi de învățare, datele personale pot fi susceptibile de utilizare abuzivă sau de acces neautorizat, ceea ce ridică probleme etice legate de încălcarea vieții private. Complexitatea algoritmilor de inteligență artificială și de ML aduce, de asemenea, provocări în ceea ce privește înțelegerea și predicția comportamentului acestor sisteme, ceea ce duce la potențiale prejudecăți și erori care ar putea avea implicații de mare amploare.

abordarea acestor preocupări

  • Identificarea și abordarea acestor probleme și amenințări necesită o abordare multiplă. În primul rând, trebuie să existe o înțelegere cuprinzătoare a ciclului de viață AI/ML, de la colectarea datelor la implementarea modelului. Recunoașterea vulnerabilităților unice din fiecare etapă este crucială pentru implementarea unor măsuri de securitate eficiente.
  • Organizațiile trebuie să fie proactive în ceea ce privește descoperirea amenințărilor, securizarea comportamentului modelului și evaluarea periodică a sistemelor de inteligență artificială pentru riscurile potențiale. Acest lucru implică examinarea datelor de intrare pentru a detecta anomalii, evaluarea rezultatelor modelelor și înțelegerea modului în care modelele interacționează cu alte componente ale sistemului. În plus, deoarece sistemele AI/ML sunt adesea construite folosind biblioteci cu sursă deschisă, este imperativ să se curețe aceste biblioteci și să se asigure confidențialitatea, integritatea și disponibilitatea datelor.
  • Pentru a ne apăra împotriva acestor riscuri și pentru a ne proteja, adoptarea unor măsuri de securitate solide și a celor mai bune practici este vitală. Acest lucru include actualizarea software-ului și a hardware-ului, utilizarea autentificării cu mai mulți factori și asigurarea faptului că modelele de conducte nu sunt expuse la internet. În plus, punerea în aplicare a unor parametri de confidențialitate avansați poate contribui la protejarea datelor sensibile utilizate în modelele de învățare automată .
  • Această abordare reduce la minimum cantitatea de zgomot (sau aleator) adăugată datelor, menținând precizia modelului și asigurând în același timp confidențialitatea. În plus, organizațiile trebuie să promoveze o cultură de conștientizare a securității, integrând securitatea IA în programele lor generale de securitate și asigurându-se că echipele implicate în dezvoltarea IA/ML sunt bine familiarizate cu practicile de securitate cibernetică.
Cineva lucrează deja la asta

OWASP top10 și mitre atlas

Lumea de

Riscuri legate de inteligența artificială și învățarea automată

Pe măsură ce domeniul inteligenței artificiale (AI) și al învățării automate (ML) își continuă expansiunea rapidă, devine din ce în ce mai evident faptul că această traiectorie tehnologică este legată în mod intrinsec de provocările de securitate emergente. Aceste provocări, evidențiate atât de cadrul MITRE ATLAS, cât și de informațiile furnizate de Open Web Application Security Project (OWASP), subliniază complexitatea și riscurile potențiale inerente tehnologiilor de inteligență artificială și de ML, ceea ce ne obligă să adoptăm măsuri de securitate riguroase și considerații etice în ceea ce privește implementarea și gestionarea acestora.

  • Peisaj divers de amenințări: Cadrul MITRE ATLAS oferă o înțelegere cuprinzătoare a peisajului divers al amenințărilor cu care se confruntă sistemele de învățare automată, cuprinzând tactici, tehnici și studii de caz din lumea reală.
  • Vulnerabilitățile AI: Perspectivele OWASP privind vulnerabilitățile Large Language Model (LLM), cum ar fi injecțiile prompte, scurgerile de date și încrederea excesivă în conținutul generat de LLM, evidențiază nevoia critică de validare robustă a intrărilor, de filtrare a ieșirilor și de supraveghere umană.
  • Cadrul pentru comportamente adverse: MITRE ATLAS oferă un cadru structurat pentru documentarea și organizarea comportamentelor adversarului specifice sistemelor de inteligență artificială și ML, asemănător cadrului MITRE ATT&CK pentru amenințările cibernetice tradiționale.
  • Măsuri proactive de securitate: Atât MITRE ATLAS, cât și OWASP subliniază importanța măsurilor de securitate proactive, inclusiv a sandboxing-ului adecvat, a controalelor de acces adecvate și a validării stricte a intrărilor pentru a reduce amenințările.
  • Studii de caz din lumea reală: Studiile de caz din lumea reală ale MITRE ATLAS oferă o perspectivă neprețuită asupra comportamentelor adversarilor și a tehnicilor de atac eficiente asupra sistemelor de învățare automată, permițând organizațiilor să se pregătească și să se apere mai bine împotriva acestor amenințări.
  • Considerații etice: Evoluția peisajului AI și ML aduce în prim-plan considerații etice, încrederea excesivă în conținutul generat de LLM putând duce la dezinformare și la reducerea aportului uman în procesele decizionale.
  • Colaborarea cu comunitatea: Ambele resurse încurajează colaborarea și contribuțiile comunității. MITRE ATLAS salută studiile de caz și feedback-ul, în timp ce OWASP promovează eforturile colective pentru a aborda vulnerabilitățile LLM și pentru a asigura utilizarea responsabilă a tehnologiilor AI și ML.

În concluzie, în acest peisaj în continuă evoluție al inteligenței artificiale și al ML, înțelegerea amenințărilor și vulnerabilităților cu multiple fațete este crucială. Combinația dintre cadrul structurat al MITRE ATLAS și perspectivele OWASP aruncă lumină asupra provocărilor de securitate și subliniază necesitatea imperativă ca organizațiile să implementeze măsuri de securitate cuprinzătoare și garanții etice pentru a valorifica potențialul inteligenței artificiale și al ML, atenuând în același timp riscurile în mod eficient.

SafeWave Ltd.

Strada Złota 59, 00-120 Varșovia
VATIN PL9542247262 || KRS 0000192350

Drepturi de autor © 2023, SafeWave. Acționat de AI.

Proiectare și asistență: Studio Grafiki - Agenție de publicitate