Вивчаючи фреймворки безпеки, корисно розрізняти безпеку самого ШІ та використання ШІ як інструменту безпеки – цю тему розглядали детальніше в статті.
Система управління ризиками ШІ NIST
Розроблена Національним інститутом стандартів і технологій, система управління ризиками ШІ забезпечує добровільний, структурований підхід до управління ризиками, пов’язаними з системами ШІ, протягом усього їхнього життєвого циклу. Вона побудована навколо чотирьох основних функцій: регулювання, мапування, оцінка та керування, кожна з яких охоплює певні категорії та підкатегорії, що допомагають організаціям виявляти та зменшувати ризики, пов’язані зі штучним інтелектом.
Безпечна система штучного інтелекту Google (Secure AI Framework (SAIF)
Безпечна система штучного інтелекту Google (SAIF) містить шість основних елементів, призначених для підвищення безпеки систем штучного інтелекту:
- Розширені міцні основи безпеки на екосистему ШІ.
- Комплексні можливості виявлення та реагування, щоб включити ШІ у всесвіт загроз організації.
- Автоматизований захист, щоб йти в ногу з існуючими та новими загрозами.
- Адаптація засобів контролю для переходу від реактивного до проактивного захисту.
- Гармонізація засобів контролю на рівні платформи для забезпечення стабільної безпеки.
- Контекстуалізація ризиків системи ШІ для узгодження з організаційним управлінням ризиками.
SAIF має на меті розв’язувати такі проблеми, як крадіжка моделей, отруєння даних, ін’єкція промптів та вилучення конфіденційної інформації з навчальних даних.
Framework for AI cybersecurity practices (FAICP)
FAICP, розроблена ENISA пропонує багаторівневий підхід до захисту систем ШІ. Вона складається з трьох рівнів:
- Рівень І – Основи кібербезпеки: Наголошує на захисті ІСТ інфраструктури, на якій розміщені системи ШІ.
- Рівень ІІ – Кібербезпека специфічна для ШІ: Зосередження на унікальних вимогах до безпеки компонентів ШІ протягом усього їхнього життєвого циклу.
- Рівень ІІІ – Галузева кібербезпека для ШІ: Розглядає додаткові методи кібербезпеки, адаптовані до конкретних галузей економіки, що використовують системи ШІ.
OWASP Топ 10 для LLM
OWASP Toп 10 для додатків на великих мовних моделях (LLM) визначає найбільш критичні ризики для безпеки та конфіденційності, пов’язані з LLM. Ключові вразливості включають:
- Ін’єкція промптів: Маніпулювання поведінкою за допомогою підроблених вхідних даних.
- Витік даних: Ненавмисне розголошення конфіденційної інформації.
- Inadequate Sandboxing: недостатня ізоляція, що призводить до несанкціонованого виконання коду.
- Надмірна залежність від автогенерованого контенту: довіра до результатів роботи штучного інтелекту без належної перевірки.
Топ 10 OWASP має на меті підвищити обізнаність та запропонувати стратегії виправлення для покращення стану безпеки LLM-додатків. Щоб допомогти фахівцям краще зрозуміти ці ризики та орієнтуватися в них, Mend пропонує короткий гайд по Топ-10 OWASP 2025 для LLM-додатків, який описує кожну вразливість і пропонує практичні рекомендації.
Найкращі практики для кібербезпеки ШІ
- Запобігання упередженості
Регулювання відіграє ключову роль у створенні справедливих систем ШІ. та має важливе значення для усунення упередженості та забезпечення дотримання нормативних вимог. Оцінка системи штучного інтелекту на предмет справедливості гарантує, що їхні результати не будуть ненавмисно дискримінаційними. Регулярні оцінки на етапах навчання та розгортання допомагають запобігти посиленню упередженості.
- Перевірка вхідних даних
Неправильна обробка вхідних даних відкриває двері для таких загроз, як ін’єкція промптів та adversarial manipulation . Варто перевіряти та чистити всі вхідні дані, особливо коли моделі інтегровані з додатками, призначеними для користувача. Це має вирішальне значення для запобігання можливим атакам.
- Використання зрозумілого ШІ (explainable AI)
Використовуйте інтерпретовані моделі або інструменти, такі як SHAP або LIME, щоб зрозуміти поведінку моделі. SHAP (SHapley Additive exPlanations) присвоює кожній ознаці значення важливості для конкретного прогнозу, допомагаючи визначити, що вплинуло на результат. LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) будує прості, локальні сурогатні моделі для наближення та пояснення поведінки складних моделей у конкретних сценаріях прогнозування. Обидва інструменти допомагають виявити приховані логічні помилки, упереджені або неочікувані моделі прийняття рішень.
- Чітке документування процесів розробки моделей ШІ
Документування наборів даних, параметрів навчання, результатів валідації та практик розгортання забезпечує відстеження та підзвітність, які є важливими для аудитів та реагування на інциденти.
- Регулярні оновлення та управління виправленнями
Як і традиційне програмне забезпечення, системи ШІ потребують виправлень. Варто оновлювати бібліотеки, фреймворки та моделі, щоб захиститися від нещодавно виявлених вразливостей.
Як Mend AI підвищує безпеку штучного інтелекту
Mend AI створений спеціально для захисту швидко зростаючої поверхні атак, пов’язаних із впровадженням ШІ. Він усуває такі загрози, як розкриття моделей, ін’єкції промптів та тіньовий ШІ – ризик, який часто ігнорують. Оскільки організації все частіше інтегрують компоненти штучного інтелекту в свої додатки, забезпечення безпеки цих елементів стає першочерговим завданням. Mend AI пропонує комплексне рішення для розв’язання унікальних проблем, пов’язаних з інтеграцією ШІ.
Комплексна видимість компонентів ШІ
Mend AI надає вичерпний перелік моделей і фреймворків ШІ, що використовуються в додатках. Це включає виявлення «тіньового ШІ» – несанкціонований або недокументованих компонентів ШІ, які можуть створювати непередбачувані вразливості. Ведучи детальну специфікацію ШІ (AI-BoM), організації можуть досягти повної прозорості своїх ШІ-активів, що сприяє кращому управлінню ризиками та дотриманню нормативних вимог.
Виявлення ризиків, пов’язаних зі штучним інтелектом
Окрім простого виявлення, Mend AI оцінює відомі ризики, пов’язані з компонентами штучного інтелекту, такі як проблеми з ліцензуванням, публічні вразливості та потенційні загрози від шкідливих пакетів. Такий проактивний підхід гарантує, що організації знають про вразливості та можуть усунути їх до того, як вони будуть використані.
Аналіз поведінкових ризиків за допомогою red teaming
Mend AI Premium представляє розширені можливості для моделювання та виявлення поведінкових ризиків, унікальні для додатків зі штучним інтелектом, за допомогою тестів red teaming.
Безперешкодна інтеграція та управління
Розуміючи важливість інтеграції безпеки в існуючі робочі процеси, Mend AI легко вписується в сучасні середовища розробки. Надійний механізм політик та автоматизовані робочі процеси дозволяють організаціям керувати компонентами штучного інтелекту протягом усього життєвого циклу розробки програмного забезпечення, забезпечуючи узгодженість практик безпеки без шкоди для продуктивності. Включення Mend Ai у стратегію безпеки гарантує, що компоненти ШІ не тільки ефективно інтегровані, але й захищені від нових загроз, підтримуючи цілісність і надійність додатків.
