Изучая фреймворки безопасности, полезно различать безопасность самого ИИ и использования ИИ как инструмента безопасности – эту тему рассматривали более подробно в статье.
Система управления рисками ИИ NIST
Разработанная Национальным институтом стандартов и технологий система управления рисками ИИ обеспечивает добровольный, структурированный подход к управлению рисками, связанными с системами ИИ, на протяжении всего их жизненного цикла. Она построена вокруг четырех основных функций: регулирование, составление топологии, оценка и управление, каждая из которых охватывает определенные категории и подкатегории, помогающие организациям выявлять и уменьшать риски, связанные с искусственным интеллектом.
Безопасная система искусственного интеллекта Google (Secure AI Framework SAIF)
Безопасная система искусственного интеллекта Google (SAIF) содержит шесть основных элементов, предназначенных для повышения безопасности систем искусственного интеллекта:
- Расширенные прочные основы безопасности на экосистеме ИИ
- Комплексные возможности выявления и реагирования, чтобы включить ИИ во вселенную угрозы организации
- Автоматизированная защита, чтобы идти в ногу с существующими и новыми угрозами
- Адаптация средств контроля для перехода от реактивной к проактивной защите
- Гармонизация средств контроля на уровне платформы для обеспечения стабильной безопасности
- Контекстуализация рисков системы ИИ для согласования с организационным управлением рисками
Целью SAIF является решение таких проблем, как кража моделей, отравление данных, инъекция промптов и изъятие конфиденциальной информации из учебных данных.
Framework for AI cybersecurity practices (FAICP)
FAICP, разработанная ENISA, предлагает многоуровневый подход к защите систем ИИ. Она состоит из трех уровней:
- Уровень I – Основы кибербезопасности: Отмечает защиту ICT инфраструктуры, на которой размещены системы ИИ.
- Уровень ІІ – Кибербезопасность специфическая для ИИ: Сосредоточение на уникальных требованиях к безопасности компонентов ИИ на протяжении всего их жизненного цикла.
- Уровень ІІІ – Отраслевая кибербезопасность для ИИ: Рассматривает дополнительные методы кибербезопасности, адаптированные к конкретным отраслям экономики, использующим системы ИИ.
OWASP Топ 10 для LLM
OWASP Top 10 для приложений на больших языковых моделях (LLM) определяет наиболее критические риски для безопасности и конфиденциальности, связанные с LLM. Ключевые уязвимости включают:
- Инъекция промптов: Манипулирование поведением с помощью поддельных входных данных
- Утечка данных: Непреднамеренное разглашение конфиденциальной информации
- Inadequate Sandboxing: недостаточная изоляция, что приводит к несанкционированному исполнению кода
- Чрезмерная зависимость от автогенерируемого контента: доверие к результатам работы искусственного интеллекта без надлежащей проверки
Цель OWASP Top 10 – повысить осведомленность и предложить стратегии исправления для улучшения состояния безопасности LLM-приложений. Чтобы помочь специалистам лучше понять эти риски и ориентироваться в них, Mend предлагает краткий гайд по Топ-10 OWASP 2025 для LLM-приложений, который описывает каждую уязвимость и предлагает практические рекомендации.
Лучшие практики для кибербезопасности ИИ
- Предотвращение предвзятости
Регулировка играет ключевую роль в создании справедливых систем ИИ, а также имеет важное значение для устранения предвзятости и обеспечения соблюдения нормативных требований. Оценка системы искусственного интеллекта на предмет справедливости гарантирует, что их результаты не будут непреднамеренно дискриминационными. Регулярные оценки на этапах обучения и развертывания помогают предотвратить усиление предвзятости.
- Проверка входных данных
Неправильная обработка входных данных открывает двери для таких угроз как инъекция промптов и adversarial manipulation. Следует проверять и чистить все входящие данные, особенно когда модели интегрированы с пользовательскими приложениями. Это имеет решающее значение для предотвращения возможных атак.
- Использование понятного ИИ (explainable AI)
Используйте интерпретированные модели или инструменты, такие как SHAP или LIME для понимания поведения модели. SHAP (SHapley Additive exPlanations) придает каждому признаку значение важности для конкретного прогноза, помогая определить, что повлияло на результат. LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) строит простые локальные суррогатные модели для приближения и объяснения поведения сложных моделей в конкретных сценариях прогнозирования. Оба инструмента помогают выявить скрытые логические ошибки, пристрастные или неожиданные модели принятия решений.
- Четкое документирование процессов разработки моделей ИИ
Документирование наборов данных, параметров обучения, результатов валидации и практик развертывания обеспечивает отслеживание и подотчетность, которые важны для аудитов и реагирования на инциденты.
- Регулярные обновления и управление исправлениями
Как и традиционное программное обеспечение, системы ИИ нуждаются в исправлениях. Следует обновлять библиотеки, фреймворки и модели, чтобы защититься от недавно обнаруженных уязвимостей.
Как Mend AI повышает безопасность искусственного интеллекта
Mend AI создан специально для защиты быстро растущей поверхности атак, связанных с внедрением ИИ. Он устраняет такие угрозы, как раскрытие моделей, инъекции промптов и теневой ИИ – часто игнорируемый риск. Поскольку организации все чаще интегрируют компоненты искусственного интеллекта в свои приложения, обеспечение безопасности этих элементов становится первоочередной задачей. Mend AI предлагает комплексное решение для уникальных проблем, связанных с интеграцией ИИ.
Комплексная видимость компонентов ИИ
Mend AI предоставляет исчерпывающий список моделей и фреймворков ИИ, используемых в приложениях. Это включает выявление «теневого ИИ» – несанкционированных или недокументированных компонентов ИИ, которые могут создавать непредсказуемые уязвимости. Ведя подробную спецификацию ИИ (AI-BoM), организации могут достичь полной прозрачности своих ИИ-активов, что способствует лучшему управлению рисками и соблюдению нормативных требований.
Выявление рисков, связанных с искусственным интеллектом
Помимо простого обнаружения, Mend AI оценивает известные риски, связанные с компонентами искусственного интеллекта, такие как проблемы с лицензированием, публичные уязвимости и потенциальные угрозы от вредоносных пакетов. Такой проактивный подход гарантирует, что организации знают об уязвимости и могут устранить их до того, как они будут использованы.
Анализ поведенческих рисков с помощью red teaming
Mend AI Premium представляет расширенные возможности для моделирования и выявления поведенческих рисков, уникальные для приложений с искусственным интеллектом с помощью тестов red teaming.
Беспрепятственная интеграция и управление
Понимая важность интеграции безопасности в существующие рабочие процессы, Mend AI легко вписывается в современные разработки. Надежный механизм политик и автоматизированные рабочие процессы позволяют организациям управлять компонентами искусственного интеллекта на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения, обеспечивая согласованность практик безопасности без ущерба производительности. Включение Mend Ai в безопасность гарантирует, что компоненты ИИ не только эффективно интегрированы, но и защищены от новых угроз, поддерживая целостность и надежность приложений.
