РЕШЕНИЕ

Модели AI & ML и безопасность

ИИ и ML открыты

новые неизвестные риски и проблемы

  • Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) совершают революцию в том, как мы взаимодействуем с окружающим миром. Эти технологии, находящиеся в авангарде новой цифровой эры, являются не просто инструментами, а катализаторами перемен, влияя на всё - от повседневных удобств до сложных процессов принятия решений в различных отраслях .
  • Способность ИИ анализировать огромные объёмы данных и извлекать глубокие выводы трансформирует такие отрасли, как здравоохранение, финансы и транспорт. В здравоохранении алгоритмы ИИ могут предсказывать заболевания и помогать в диагностике, привнося новое измерение в уход за пациентами. В финансовой сфере аналитика на основе ИИ позволяет принимать более взвешенные инвестиционные решения и выявлять мошенничество, а в транспортной сфере технология самостоятельного вождения обещает будущее более безопасных и эффективных поездок. Однако эти достижения - лишь верхушка айсберга. ИИ и ML способны переосмыслить человеческий опыт, создав мир, в котором машины не только дополняют, но и усиливают человеческие возможности.
  • Несмотря на многообещающие перспективы, стремительное развитие ИИ и МЛ порождает значительные риски и неизвестные проблемы, в первую очередь касающиеся безопасности и конфиденциальности. По мере того как системы искусственного интеллекта всё больше интегрируются в нашу жизнь, они становятся привлекательными целями для киберугроз. Обнаруженные в популярных AI/ML-инструментах уязвимости, такие как риск захвата системы и кража конфиденциальной информации, подчеркивают актуальность решения этих проблем безопасности.
  • Более того, постоянно растущаязависимость от данных для моделей AI/ML вносит проблемы с конфиденциальностью. Личные данные, попадая в алгоритмы обучения, могут быть подвержены неправильному использованию или несанкционированному доступу, что вызывает этические опасения по поводу нарушения неприкосновенности частной жизни. Сложность алгоритмов ИИ и ML также порождает проблемы в понимании и прогнозировании поведения этих систем, что приводит к потенциальным предубеждениям и ошибкам, которые могут иметь далеко идущие последствия.

решение этих проблем

  • Выявление и устранение этих проблем и угроз требует многогранного подхода. Во-первых, должно быть полное понимание жизненного цикла AI/ML, начиная со сбора данных и заканчивая развертыванием модели. Признание уникальных уязвимостей на каждом этапе имеет решающее значение для реализации эффективных мер безопасности.
  • Организации должны быть проактивными в обнаружении угроз, обеспечении безопасности модельного поведения и регулярной оценке своих систем ИИ на предмет потенциальных рисков. Это включает в себя тщательное изучение входных данных на предмет аномалий, оценку выходных данных модели и понимание того, как модели взаимодействуют с другими компонентами системы. Более того, поскольку системы AI/ML часто строятся с использованием библиотек с открытым исходным кодом, санитарная обработка этих библиотек и обеспечение конфиденциальности, целостности и доступности данных становятся настоятельной необходимостью.
  • Чтобы защититься от этих рисков и обезопасить себя, принятие надёжных мер безопасности и лучших практик жизненно необходимо. Это включает в себя поддержание программного и аппаратного обеспечения в актуальном состоянии, использование многофакторной аутентификации и обеспечение того, чтобы конвейеры моделей не подвергались воздействию интернета. Кроме того, реализация продвинутых метрик конфиденциальности может помочь в защите конфиденциальных данных, используемых в моделях машинного обучения .
  • Такой подход минимизирует количество шума (или случайности), добавляемого к данным, сохраняя точность модели при обеспечении конфиденциальности. Кроме того, организациям необходимо формировать культуру осознания безопасности, интегрируя безопасность ИИ в общие программы безопасности и обеспечивая, чтобы команды, занимающиеся разработкой ИИ/МЛ, были хорошо знакомы с практиками кибербезопасности.
Кто-то уже работает над этим

OWASP top10 и mitre atlas

World of

Риски, связанные с искусственным интеллектом и машинным обучением

По мере того как сфера искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) продолжает своё стремительное расширение, становится всё более очевидным, что эта технологическая траектория неразрывно связана с возникающими проблемами безопасности. Эти проблемы, освещённые как рамками MITRE ATLAS, так и соображениями Open Web Application Security Project (OWASP), подчёркивают сложность и потенциальные риски, присущие технологиям AI и ML, заставляя нас принимать строгие меры безопасности и учитывать этические аспекты при их внедрении и управлении.

  • Разнообразный ландшафт угроз: Концепция MITRE ATLAS обеспечивает комплексное понимание разнообразного ландшафта угроз, с которыми сталкиваются системы машинного обучения, охватывая тактики, техники и реальные примеры из практики.
  • Уязвимости искусственного интеллекта: Данные OWASP об уязвимостях Large Language Model (LLM), таких как инъекции подсказок, утечка данных и чрезмерная зависимость от LLM-генерируемого контента, подчеркивают острую необходимость в надежной проверке входных данных, фильтрации выходных данных и человеческом контроле.
  • Структура поведения противника: MITRE ATLAS предлагает структурированную структуру для документирования и организации поведения противника, характерного для систем ИИ и МЛ, схожую со структурой MITRE ATT&CK для традиционных киберугроз.
  • Проактивные меры безопасности: И MITRE ATLAS, и OWASP подчеркивают важность проактивных мер безопасности, включая адекватную "песочницу", надлежащий контроль доступа и строгую проверку ввода данных для смягчения угроз.
  • Реальные примеры из практики: Реальные примеры из практики MITRE ATLAS дают неоценимое представление о поведении противника и эффективных методах атаки на системы машинного обучения, позволяя организациям лучше подготовиться к таким угрозам и защититься от них.
  • Этические соображения: Развивающийся ландшафт ИИ и МЛ выводит этические аспекты на передний план, поскольку чрезмерное доверие к контенту, создаваемому МЛ, потенциально может привести к дезинформации и снижению человеческого вклада в процесс принятия решений.
  • Сотрудничество с сообществом: Оба ресурса поощряют сотрудничество и вклад сообщества. MITRE ATLAS приветствует изучение конкретных примеров и обратную связь, а OWASP способствует коллективным усилиям по устранению уязвимостей LLM и обеспечению ответственного использования технологий AI и ML.

В заключение хочу сказать, что в этом постоянно развивающемся ландшафте ИИ и МЛ понимание многогранных угроз и уязвимостей имеет решающее значение. Сочетание структурированной системы MITRE ATLAS и знаний OWASP проливает свет на проблемы безопасности и подчёркивает настоятельную необходимость для организаций внедрять комплексные меры безопасности и этические гарантии, чтобы использовать потенциал AI и ML и при этом эффективно снижать риски.

SafeWave Ltd.

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

Copyright © 2023, SafeWave. Работает на основе искусственного интеллекта.

Дизайн и поддержка: Студия "Графики" - рекламное агентство