РІШЕННЯ

Моделі AI та ML і безпека

ШІ та ML відкриті

нові невідомі ризики та виклики

  • Штучний інтелект (ШІ) та машинне навчання (МН) революціонізують спосіб взаємодії з навколишнім світом. Ці технології, що перебувають на передовій нової цифрової ери, є не просто інструментами, а каталізаторами змін, впливаючи на все - від повсякденних зручностей до складних процесів прийняття рішень у різних галузях.
  • Здатність штучного інтелекту аналізувати величезні обсяги даних і робити висновки трансформує такі галузі, як охорона здоров'я, фінанси і транспорт. У сфері охорони здоров'я алгоритми ШІ можуть передбачати хвороби та допомагати в діагностиці, надаючи новий вимір догляду за пацієнтами. У фінансовій сфері аналітика на основі штучного інтелекту дає змогу приймати більш обґрунтовані інвестиційні рішення та виявляти шахрайство, а в транспорті технологія самокерованого водіння обіцяє майбутнє безпечніших та ефективніших поїздок. Однак ці досягнення - лише верхівка айсберга. ШІ та ML готові переосмислити людський досвід, створюючи світ, де машини не лише доповнюють, але й розширюють людські можливості.
  • Незважаючи на багатообіцяючі перспективи, стрімкий розвиток ШІ та ML несе в собі значні ризики та невідомі виклики, насамперед у сфері безпеки та конфіденційності. Оскільки системи штучного інтелекту все більше інтегруються в наше життя, вони стають привабливими цілями для кіберзагроз. Вразливості, виявлені в популярних інструментах ШІ/МЛ, такі як ризики поглинання системи та крадіжки конфіденційної інформації, підкреслюють нагальність вирішення цих проблем безпеки.
  • Крім того, постійно зростаючазалежність від даних для моделей ШІ/ММстворює проблеми з конфіденційністю. Персональні дані, які використовуються в алгоритмах навчання, можуть стати об'єктом зловживань або несанкціонованого доступу, що викликає етичні проблеми, пов'язані з порушенням приватності. Складність алгоритмів ШІ та ML також створює проблеми з розумінням і прогнозуванням поведінки цих систем, що призводить до потенційних упереджень і помилок, які можуть мати далекосяжні наслідки.

вирішення цих проблем

  • Виявлення та вирішення цих проблем і загроз вимагає багатогранного підходу. По-перше, необхідно мати всебічне розуміння життєвого циклу ШІ/ММ, від збору даних до розгортання моделі. Визнання унікальних вразливостей на кожному етапі має вирішальне значення для впровадження ефективних заходів безпеки.
  • Організації повинні діяти на випередження, виявляючи загрози, забезпечуючи безпеку модельної поведінки та регулярно оцінюючи свої системи штучного інтелекту на предмет потенційних ризиків. Це передбачає ретельну перевірку вхідних даних на наявність аномалій, оцінку результатів моделювання та розуміння того, як моделі взаємодіють з іншими компонентами системи. Більше того, оскільки системи ШІ/МЛ часто будуються з використанням бібліотек з відкритим вихідним кодом, санітарна обробка цих бібліотек і забезпечення конфіденційності, цілісності та доступності даних стає обов'язковою умовою.
  • Щоб захиститися від цих ризиків і захистити себе, життєво важливо вживати надійних заходів безпеки та застосовувати найкращі практики. Це включає в себе постійне оновлення програмного та апаратного забезпечення, використання багатофакторної автентифікації та забезпечення захисту модельних конвеєрів від доступу до Інтернету. Крім того, впровадження розширених метрик конфіденційності може допомогти захистити конфіденційні дані, що використовуються в моделях машинного навчання.
  • Такий підхід мінімізує кількість шуму (або випадковості), що додається до даних, зберігаючи точність моделі та забезпечуючи конфіденційність. Крім того, організаціям необхідно розвивати культуру безпеки, інтегруючи безпеку ШІ в свої загальні програми безпеки та забезпечуючи, щоб команди, які займаються розробкою ШІ/МЛ, були добре обізнані з практиками кібербезпеки.
Хтось вже працює над цим

OWASP топ10 та атлас мітрів

Світ

Ризики штучного інтелекту та машинного навчання

Оскільки сфера штучного інтелекту (ШІ) і машинного навчання (МН) продовжує стрімко розвиватися, стає все більш очевидним, що ця технологічна траєкторія нерозривно пов’язана з новими викликами безпеці. Ці виклики, висвітлені як в рамках MITRE ATLAS, так і в рамках Проекту безпеки відкритих веб-додатків (OWASP), підкреслюють складність і потенційні ризики, притаманні технологіям ШІ та ML, що змушує нас вживати суворих заходів безпеки і враховувати етичні міркування при їх розгортанні та управлінні ними.

  • Різноманітний ландшафт загроз: Структура MITRE ATLAS забезпечує всебічне розуміння різноманітних загроз, з якими стикаються системи машинного навчання, включаючи тактику, методи і реальні приклади з практики.
  • Вразливості ШІ: Дослідження OWASP щодо вразливостей великих мовних моделей (LLM), таких як швидкі ін'єкції, витік даних і надмірна залежність від контенту, створеного LLM, підкреслюють гостру потребу в надійній перевірці вхідних даних, фільтрації вихідних даних і людському нагляді.
  • Структура поведінки супротивника: MITRE ATLAS пропонує структуровану систему для документування та організації поведінки супротивника, характерної для систем ШІ та ML, подібно до системи MITRE ATT&CK для традиційних кіберзагроз.
  • Проактивні заходи безпеки: Як MITRE ATLAS, так і OWASP наголошують на важливості проактивних заходів безпеки, включаючи належну ізоляцію, належний контроль доступу та сувору перевірку вхідних даних для зменшення загроз.
  • Реальні кейси: Реальні кейси MITRE ATLAS надають безцінну інформацію про поведінку супротивника та ефективні методи атак на системи машинного навчання, що дозволяє організаціям краще підготуватися до таких загроз та захиститися від них.
  • Етичні міркування: Розвиток ШІ та ML виводить етичні міркування на перший план, оскільки надмірна залежність від контенту, створеного за допомогою LLM, потенційно може призвести до дезінформації та зменшення людського вкладу в процеси прийняття рішень.
  • Співпраця з громадою: Обидва ресурси заохочують співпрацю та внесок спільноти. MITRE ATLAS вітає тематичні дослідження та відгуки, а OWASP сприяє колективним зусиллям щодо усунення вразливостей LLM та забезпечення відповідального використання технологій штучного інтелекту та ML.

Насамкінець, у цьому постійно мінливому ландшафті ШІ та ML розуміння багатогранних загроз і вразливостей має вирішальне значення. Поєднання структурованої концепції MITRE ATLAS та ідей OWASP проливає світло на проблеми безпеки та підкреслює нагальну потребу організацій впроваджувати комплексні заходи безпеки та етичні гарантії для використання потенціалу штучного інтелекту та боротьби з відмиванням грошей, одночасно ефективно знижуючи ризики.

SafeWave Ltd.

Вулиця Злота 59, 00-120 Варшава
VATIN PL9542247262 || KRS 0000192350

Авторське право © 2023, SafeWave. Працює на штучному інтелекті.

Дизайн та підтримка: Studio Grafiki - Рекламна агенція