Безпека штучного інтелекту

Довіра до штучного інтелекту

Повсюдне впровадження штучного інтелекту (ШІ, Artificial Intelligence, AI) породжує серйозні питання безпеки, які раніше здавалися прерогативою письменників-фантастів. 

Наскільки ми можемо бути впевнені в безперебійності та безперервності роботи критично важливих систем, керованих ШІ? Чи можна довірити машині здоров’я й життя людини або хоча б тварини? Чи можемо ми довірити машині бюджет держави або навіть хоча б однієї комерційної або громадської організації? 

Технології ШІ, зокрема, машинного навчання (МН, machine learning, ML) стрімко покращують життя людства — від повсякденних завдань до глобальних бізнес-процесів. Ці технології мають величезний потенціал для автоматизації рутини, підвищення ефективності, генерації ідей, народження інновацій і створення нових можливостей. 

З іншого боку, чи можемо ми бути впевнені, що персональні дані, які використовуються для навчання моделей, залишаться конфіденційними? Як захистити алгоритми від втручання зловмисників, які прагнуть спотворити результати? Усі ці питання підкреслюють необхідність особливої уваги до безпеки під час розроблення та впровадження ШІ.

Крім відповідей на ці нагальні питання, нашою стратегічною метою є підвищення надійності систем, заснованих на ШІ, і періодична оцінка довіри до них в умовах їхнього бурхливого розвитку та поширення. 

У цій статті ми розглянемо найважливіші проблеми безпеки ШІ з акцентами на кібербезпеку, проаналізуємо загрози, ознайомимося з їхніми моделями та запропонуємо практичні керівництва, методи та рекомендації для мінімізації ризиків, пов’язаних із ШІ. 

Стаття буде цікава широкому колу читачів, які цікавляться ШІ, а особливо — фахівцям з безпеки, розробникам і власникам систем ШІ.

Штучний інтелект у реальному світі

Системи ШІ ухвалюють рішення, які зачіпають тисячі та навіть мільйони людей. Причому, далеко не тільки віртуальне життя, а й реальний світ. Наприклад, компанії Zest AI та Ant Financial використовують ML-моделі для оцінки кредитних ризиків, аналізу транзакцій і поведінки користувачів. Інший приклад, камери відеоспостереження з ШІ здатні розпізнавати підозрілу поведінку й автоматично повідомляти служби безпеки, підвищуючи рівень громадської безпеки. 

Маса прикладів використання штучного інтелекту пов’язана з транспортом. Компанії на кшталт Tesla і Waymo активно розробляють і впроваджують безпілотні автомобілі, здатні самостійно пересуватися дорогами загального користування. Впроваджуються світлофори, керовані ШІ, які аналізують щільність руху й оптимізують час сигналів для зниження заторів. 

В аграрному секторі ШІ застосовується для моніторингу стану посівів, оптимізації використання ресурсів і прогнозування врожайності. Дрони з алгоритмами ШІ здатні виявляти захворювання рослин на ранніх стадіях. Це все — тільки мала частина прикладів галузей, де застосовується ШІ.

Машини досить швидко доповнюють людину в галузях, які раніше здавалися неможливими для автоматизації. Останні тести показують, що комп’ютер ставить деякі діагнози у середньому швидше і точніше, ніж лікар. 

Ба більше, ШІ вже застосовується в складних роботизованих хірургічних комплексах. Ці системи дають змогу хірургам виконувати складні операції з високою точністю, мінімізуючи інвазивність і скорочуючи час відновлення пацієнтів. Роботи-хірурги зі ШІ може не тільки виконувати хірургічні завдання, як-от ін’єкції, підняття тканин і накладення швів, а й несподівані нестандартні дії на кшталт підняття предметів, що впали.

З прикладів фізичного застосування систем ШІ очевидно, що вони несуть у собі ризики. Природно, що довіра до цих систем ще дуже обмежена і тільки починає формуватися. Розглянемо причини недовіри трохи детальніше.

Ризики безпеки ШІ

Помилкові або маніпуляційні рішення, ухвалені системами ШІ, можуть впливати на життя людей і призводити до серйозних наслідків. Це робить безпеку систем ШІ критично важливою. Іноді в новинах з’являються повідомлення про помилки самолікування за допомогою ШІ, небезпечні рецепти, згенеровані ШІ, а також психологічні маніпуляції, пов’язані зі штучним інтелектом.

Деякі моделі машинного навчання, зокрема, глибокі нейронні мережі, можуть генерувати результати, які важко інтерпретувати людині. Це створює труднощі в розумінні процесів прийняття рішень. і нові виклики для забезпечення безпеки та контролю. Наприклад, автономні автомобілі можуть стикатися з непередбачуваними ситуаціями на дорозі, що вимагають миттєвого прийняття важких рішень на кшталт «дилеми вагонетки» — вибору між двома або більше варіантами неминучих жертв. 

Багато моделей МН обробляють величезні обсяги персональних і корпоративних даних. Витік або неправильне використання цієї інформації може призвести до серйозних наслідків для приватності та безпеки. Наприклад, під час інтеграції подібного інструменту в лікарні, фінансові інститути або інші критичні системи, порушення їхньої безпеки може призвести до витоку персональних даних і поставити під загрозу особисту безпеку мільйонів людей.

Швидкий розвиток ШІ/МН створює постійно мінливий ландшафт загроз, що вимагає безперервної адаптації заходів безпеки. Нові загрози та вразливості з’являються часто. При цьому, безпека ШІ включає не тільки технічні аспекти, а й етичні питання, такі як запобігання дискримінації та забезпечення справедливості алгоритмів. Неетичне використання ШІ може призвести до посилення соціальних конфліктів і нерівності.

Нарешті, технології ШІ стають ключовим фактором конкурентоспроможності компаній. Захист інтелектуальної власності та запобігання промисловому шпигунству в цій сфері критично важливі для бізнесу. Конкуренти можуть спробувати вкрасти ваші розробки та технології ШІ, що може серйозно підірвати ваш бізнес.

Знову-таки, наведені приклади — це всього лише окремі випадки в обсягу охоплення проблем. Вони не відображають усієї ширини та глибини ризиків, загроз і вразливостей, пов’язаних із ШІ. Тому давайте підемо іншим шляхом — спробуємо застосувати системний підхід до опису загроз і ризиків ШІ.

Моделі загроз

З чого краще почати системне вивчення загроз кібербезпеки ШІ? Розгляньте класичні моделі загроз інформаційної безпеки, наприклад, STRIDE, DREAD, PASTA або LINDDUN. Вони універсальні та підходять для більшості випадків, коли потрібно вивчити загрози інформаційної безпеки, і незрозуміло, з чого почати.

Потім заглибтеся в спеціалізовані моделі. Наприклад, у роботі «Modeling Threats to AI-ML Systems Using STRIDE» запропоновано методологію STRIDE-AI, яка фокусується на оцінці безпеки активів, пов’язаних із ШІ.

Щоб проілюструвати суть цих моделей, розглянемо основні процеси в системах ШІ та застосуємо до них найпростіший поділ елементарних загроз за ключовими вимогами ІБ — класичною тріадою критеріїв безпеки — конфіденційність, цілісність і доступність.

Конфіденційність даних. Моделі ШІ навчаються на великих обсягах даних, які можуть містити конфіденційну інформацію. Загрози конфіденційності можуть бути такими:

• Атаки на висновки (inference). Вихідні дані моделі можуть бути використані для отримання інформації про вхідні дані або навчальний набір.
• Атаки на моделі. Методи типу інверсії моделі дають змогу відновити вихідні дані з моделі, компрометуючи конфіденційність.
• Витік даних. Зловмисники можуть отримати доступ до навчальних даних або проміжних результатів роботи моделі. Це може призвести до розкриття особистої або комерційної інформації.
• Деанонімізація. У недостатньо якісно анонімізованих даних можна ідентифікувати конкретних людей.

Цілісність моделей і даних. Цілісність передбачає незмінність і достовірність даних і моделей. Основні загрози:

• Отруєння даних (data poisoning). Впровадження шкідливих даних у навчальний набір може спотворити результати моделі.
• Змагальні атаки (adversarial attacks). Незначні зміни вхідних даних можуть призвести до помилкових висновків моделі.
• Підвищення привілеїв. Несанкціонований доступ до сервісів і систем ШІ може призвести до їхнього повного контролю зловмисниками та можливістю будь-яких маніпуляцій із ними.

Доступність сервісів. Забезпечення безперервної роботи систем ШІ критично для багатьох застосувань. Загрози доступності включають:

• DDoS-атаки та атаки на інфраструктуру. Масовані запити або злом супутніх серверів можуть зробити систему недоступною для користувачів.
• Залежності від зовнішніх сервісів. Як у будь-яких сучасних складних систем, у ШІ існує залежність від постачальників і ризики, пов’язані з використанням сторонніх сервісів або платформ. Збої в сторонніх API або сервісах можуть порушити роботу застосунків ШІ. 

Навички аналізу, синтезу й застосування подібних моделей загроз, їхнє розуміння та вибір відповідних заходів безпеки на всіх етапах життєвого циклу систем ШІ – це ключ до створення й підтримки надійних захищених рішень у сфері ШІ.

Суміжні галузі безпеки ШІ

Ризики ШІ не обмежується лише інформаційною безпекою. Ми не будемо детально зупинятися на цих ризиках, а просто наведемо деякі приклади груп таких ризиків для власників і користувачів ШІ.

Операційні ризики включають проблеми, пов’язані з експлуатацією систем ШІ. Помилки в розгортанні, такі як неправильна конфігурація або інтеграція систем ШІ, можуть призвести до збоїв або вразливостей. Також моделі ШІ мають властивість деградації — зниження продуктивності з часом через зміни в даних або середовищі. 

Правові та нормативні ризики включають можливі проблеми із законом через новизну і несформовану правову практику. Невідповідність нормативним або регуляторним вимогам, наприклад, порушення законів про захист даних (GDPR, CCPA тощо) може призвести до серйозних санкцій. Також власники систем ШІ часто стикаються з позовами в галузі інтелектуальної власності стосовно не тільки технологій ШІ, а й їхніх даних. Хоча правові рамки, такі як закон ЄС про ШІ, починають визначати відповідальність за рішення щодо ШІ, невизначеність залишається, особливо щодо відповідальності в таких важливих сферах, як охорона здоров’я та громадська безпека.

Етичні ризики та упередженість включають порушення прийнятих суспільних норм і утруднення громадського контролю за прийняттям рішень за допомогою ШІ. За алгоритмічної дискримінації моделі ШІ можуть посилювати наявні соціальні забобони й нерівність. Також рішення моделей глибокого навчання мають властивість непрозорості — ці рішення складно пояснити. Нарешті, у будь-якій складній системі можливі зловживання і маніпуляції. Системи ШІ можуть бути приховано використані для впливу на громадську думку або індивідуальну поведінку.

Фреймворки, каталоги, бази даних і репозиторії ризиків ШІ

Незважаючи на новизну галузі та невисоку зрілість її методів безпеки, певного прогресу за останні місяці все ж досягнуто. Продовжуючи визначення проблематики безпеки ШІ, перш за все було б логічно згадати MITRE ATLAS – перший спеціалізований фреймворк із картування загроз безпеці ШІ.

З погляду вразливостей варто навести посилання на AVID – відкриту спеціалізовану базу даних вразливостей ШІ.

Зупинимося докладніше на репозиторію ризиків ШІ Массачусетського Технологічного Інституту.

MIT AI Risk Repository являє собою велику безкоштовну базу даних, що містить понад 700 ризиків, пов’язаних зі ШІ. Цей репозиторій було створено на основі аналізу 43 наявних фреймворків. У базі даних класифіковано ризики за їхніми причинами та галузями застосування. Мета репозиторію — надати дослідникам, розробникам і керівникам єдине джерело інформації для розуміння ризиків, пов’язаних зі ШІ, і для управління ними. 

Ключові особливості MIT AI Risk Repository:

• База даних ризиків — містить докладні описи ризиків із зазначенням джерел і доказів. Це допомагає впорядковувати інформацію про ризики.
• Класифікація за причинами — ризики класифікуються залежно від їхніх причин. Це допомагає зрозуміти механізми їх виникнення.
• Класифікація за галузями застосування — ризики розподілено за сімома основними галузями та 23 підкатегоріями. Це полегшує їхній пошук і аналіз.

Використання цього репозиторію дає змогу організаціям більш ефективно ідентифікувати ризики, пов’язані з впровадженням ШІ, щоб простіше керувати ними.

Щойно ми визначилися з обсягом охоплення проблем, можна братися за їх розв’язання — опис заходів безпеки, що застосовуються на всіх етапах життєвого циклу розроблення та використання ШІ.

Загальне управління ризиками ШІ

Ми переконалися, що проблематика безпеки ШІ велика і глибока. Без зручних практичних посібників вкрай складно розібратися навіть тільки в наборі проблем. Тим паче для розв’язання проблем безпеки ШІ необхідні сучасні зручні стандарти й керівництва, що оновлюються. І вони з’являються й активно розвиваються.

NIST AI RMF і AI RMF Playbook — це безкоштовні стандарт і посібник, розроблені Національним інститутом стандартів і технологій США (NIST). Вони були випущені на початку 2023 року і постійно підтримуються. 

AI RMF і Playbook побудовані в дусі сучасних стандартів кібербезпеки, таких як NIST Cybersecurity Framework (CSF) та ISO 27001. Стандарт і посібник пропонують організаціям практичні рекомендації з управління ризиками, пов’язаними з ШІ. 

Йдеться про рекомендації, посилання та супутні настанови для досягнення результатів за чотирма функціями: Govern (стратегічне управління), Map (картування), Measure (вимірювання) і Manage (управління). Розглянемо ці функції трохи докладніше.

Функція Govern (стратегічне управління)

Мета цієї функції — створити культуру управління ризиками й забезпечити відповідальний підхід до розробки та впровадження ШІ. Практичне застосування:

• Розробка політик і процедур. Організації повинні встановити чіткі політики, що регулюють розробку й використання ШІ, включно з аспектами етики, конфіденційності та безпеки.
• Навчання співробітників. Проведення регулярних тренінгів для підвищення обізнаності про ризики, пов’язані з ШІ, і способи їх мінімізації.
• Призначення відповідальних осіб. Визначення ролей та обов’язків співробітників, відповідальних за управління ризиками ШІ.

Функція Map (картування)

Ця функція спрямована на ідентифікацію контексту, цілей і зацікавлених сторін системи ШІ. Практичні кроки:

• Аналіз контексту застосування. Визначення сфери застосування ШІ, включно з цілями, завданнями та очікуваними результатами.
• Ідентифікація зацікавлених сторін. Виявлення всіх учасників, на яких може вплинути система ШІ, включно з клієнтами, партнерами та регулюючими органами.
• Оцінка потенційних впливів. Аналіз можливих наслідків використання ШІ для різних груп і процесів.

Функція Measure (вимірювання)

Мета — оцінка ризиків і визначення метрик для моніторингу ефективності системи ШІ. Практичне застосування:

• Розробка метрик. Встановлення показників для оцінювання продуктивності та безпеки системи ШІ.
• Проведення тестування. Регулярне тестування системи на предмет вразливостей і відхилень від очікуваних результатів.
• Моніторинг і звітність. Постійний збір даних про роботу системи та надання звітів зацікавленим сторонам.

Функція Manage (управління)

Ця функція спрямована на розроблення та впровадження заходів зниження ризиків і забезпечення надійності системи. Практичні кроки включають:

• Розроблення плану управління ризиками. Створення плану дій для зниження виявлених ризиків, включно із заходами щодо запобігання інцидентів і реагування на них.
• Впровадження заходів безпеки. Реалізація технічних та організаційних заходів для захисту системи ШІ від загроз.
• Постійне поліпшення. Регулярний перегляд і оновлення процесів управління ризиками на основі отриманого досвіду і змін у технології.

Застосування NIST AI RMF і його Playbook дає змогу організаціям систематично підходити до управління ризиками, пов’язаними зі ШІ, забезпечуючи надійність, безпеку та відповідність нормативним вимогам.

Таким чином, ми познайомилися з висоти «пташиного польоту» з ризиками ШІ та верхньорівневими методами управління ними для широкого кола організацій. Продовжимо заглиблюватися в «океан» безпеки ШІ для тих, хто хоче детальніше познайомитися з управлінням безпекою ШІ.

Управління ризиками життєвого циклу ШІ

Зупинимося докладніше на управлінні ризиками систем ШІ в контексті життєвого циклу цих систем. Це особливо важливо для розробників і власників систем ШІ. Для цього познайомимося з принципами та методами безпеки, застосовуваними на етапах проєктування, розроблення, тестування, упровадження та використання систем ШІ.

Безпечне проєктування систем ШІ

Проєктування — початковий і критично важливий етап у життєвому циклі систем ШІ. Саме тут закладаються основи архітектури, які визначатимуть безпеку та надійність системи протягом усього її існування. Розгляньмо деякі ключові питання, які потребують уваги на цьому етапі.

Безпека під час розроблення архітектури

Для мінімізації потенційного збитку в разі компрометації застосовується поділ компонентів системи на ізольовані модулі. Для забезпечення додаткового рівня ізоляції використовується контейнеризація і віртуалізація.

Як і у всіх класичних системах безпеки, у безпеці ШІ важливо надавати мінімальні права доступу, які необхідні для виконання функцій. Необхідний регулярний аудит і перегляд прав доступу.

Механізми шифрування захищають дані в стані спокою і під час передачі. Також проєктуються методи анонімізації та псевдонімізації для захисту конфіденційної інформації.

Для відстеження аномалій у роботі моделей ШІ передбачається система журналювання та моніторингу. Впровадження надійних механізмів логування потрібне для забезпечення аудиту та розслідування інцидентів.

Архітектура ШІ проєктується з урахуванням можливих збоїв і атак. Потрібно враховувати механізми автоматичного відновлення і резервного копіювання.

Для взаємодії з моделями ШІ передбачаються безпечні API. Для контролю доступу до API впроваджуються механізми аутентифікації та авторизації.

Вибір безпечних алгоритмів і методів машинного навчання

Безпека має бути одним із ключових критеріїв також і під час вибору алгоритмів і методів машинного навчання. Слід ретельно оцінювати кожен алгоритм не тільки з погляду його продуктивності, а й з урахуванням потенційних ризиків безпеки.

Необхідно вибирати методи, здатні протистояти маніпуляціям із вхідними даними. Це особливо важливо в таких галузях, як комп’ютерний зір або обробка природної мови, де зловмисники можуть спробувати обдурити вашу модель.

Вивчіть можливості застосування методів диференційної приватності (додавання контрольованого шуму в дані) або федеративного навчання, де моделі навчаються на розподілених даних без їх централізації. Хоча такі методи, як гомоморфне шифрування, K-анонімність і L-різноманітність, можуть підвищити конфіденційність даних, вони мають обмеження в практичному застосуванні, особливо при роботі з великими наборами даних, типовими для проектів ШІ. Ці підходи допоможуть вам захистити конфіденційність навчальних даних і мінімізувати ризики витоку інформації.

Забезпечте робастність моделей. Вибирайте алгоритми, здатні справлятися з шумом і варіаціями в даних. Це не тільки підвищить якість прогнозів, а й зробить вашу модель стійкішою до потенційних атак.

Застосовуйте ансамблі моделей. Цей підхід не тільки може підвищити точність передбачень, а й додати додатковий рівень захисту від атак завдяки можливості перевірки узгодженості рішень різних моделей.

Вибирайте алгоритми з урахуванням їхньої обчислювальної складності та вимог до ресурсів. Це допоможе вам не тільки оптимізувати витрати на інфраструктуру, а й запобігти потенційним атакам на відмову в обслуговуванні на вашу систему.

Вибір безпечних алгоритмів і методів машинного навчання — це не разова дія, а безперервний процес. У міру розвитку технологій і появи нових загроз вам доведеться регулярно переглядати й оновлювати свій підхід до безпеки систем ШІ.

Захист вихідного коду та інтелектуальної власності

Коли ви розробляєте моделі ШІ, ви створюєте цінну інтелектуальну власність. Захист цих активів критично важливий для вашого бізнесу. Почніть із впровадження суворих політик контролю доступу до вихідного коду. Використовуйте системи контролю версій із шифруванням і двофакторною аутентифікацією.

Розгляньте можливість обмеження доступу до критичних частин коду, особливо тих, які містять унікальні алгоритми або бізнес-логіку. Однак пам’ятайте, що обмеження доступу ускладнить підтримку та налагодження для ваших розробників.

Оформіть патенти на ключові інновації та використовуйте угоди про нерозголошення зі співробітниками та підрядниками. Це створить додатковий рівень захисту вашої інтелектуальної власності.

Безпечні практики DevSecOps у проєктах ШІ

DevSecOps — це підхід, що інтегрує безпеку в процеси розроблення та експлуатації. У контексті проєктів ШІ це особливо важливо. Почніть із впровадження автоматизованих перевірок безпеки у ваш процес безперервної інтеграції та доставки (CI/CD). Це може включати сканування коду на наявність вразливостей, перевірку залежностей від відомих проблем безпеки та автоматичне тестування на стійкість до атак.

Навчіть ваших розробників принципів безпечного кодування, специфічних для ШІ. Це може включати правильне поводження з конфіденційними даними, захист від витоків моделі та запобігання атакам через вхідні дані.

Запровадьте практику регулярних перевірок коду з фокусом на безпеку. Це допоможе виявляти потенційні проблеми на ранніх стадіях і поширить знання про безпеку серед команди розробників.

Етичні аспекти та оцінювання упередженості систем ШІ

Упередженість моделей ШІ — серйозна етична проблема, здатна призвести до дискримінації та несправедливих рішень. Сучасні методи оцінки та усунення упередженості включають:

• аналіз навчальних даних на наявність історичних упереджень;
• тестування моделей на різних демографічних групах;
• застосування технік дебіасингу для балансування результатів;
• постійний моніторинг і коригування моделей у процесі експлуатації.

Своєчасне виявлення та усунення дискримінаційних патернів не тільки підвищує етичність рішень ШІ, а й знижує репутаційні та юридичні ризики для компанії.

Здатність пояснити рішення вашої моделі може стати ключовим фактором довіри до неї. Такі методи, як LIME і SHAP, можуть допомогти в інтерпретації рішень моделі, хоча вони можуть спричинити обчислювальні витрати і не можуть повністю відобразити складність моделей глибокого навчання.

Створення справедливих та етичних систем ШІ вимагає комплексного підходу. Розгляньте такі кроки:

• Розробка чітких етичних принципів і керівництва для проєктів ШІ.
• Впровадження процесів етичної оцінки на всіх етапах життєвого циклу ШІ.
• Навчання команд розробників принципам етичного ШІ.
• Залучення експертів з етики та представників зацікавлених сторін.

Забезпечення справедливості та етичності ШІ не тільки відповідає соціальним очікуванням, а й створює довгострокову конкурентну перевагу, підвищуючи довіру клієнтів і партнерів до ваших рішень ШІ.

Таким чином, ми розглянули питання безпеки під час проєктування систем ШІ. Очевидно, що ці питання вкрай складні та глибокі. 

Оцінювання та тестування безпеки ШІ

Після того, як модель ШІ розроблено, важливо провести ретельне оцінювання і тестування її безпеки. Це допоможе виявити й усунути потенційні вразливості до того, як модель буде розгорнуто у виробничому середовищі.

Оцінювання та аудит безпеки моделей ШІ

Почніть із проведення тестування на проникнення, специфічного для систем ШІ. Це може включати спроби обдурити модель за допомогою змагальних (adversarial) прийомів, тестування на стійкість до атак сторонніми каналами та перевірку на можливість вилучення конфіденційної інформації з моделі.

Проведіть аналіз чутливості моделі до варіацій у вхідних даних. Це допоможе виявити потенційні слабкі місця, які можуть бути використані зловмисниками.

Не забудьте про формальну верифікацію, якщо це може бути застосовано до вашої моделі. Хоча це може бути складно для багатьох сучасних нейронних мереж, для деяких критично важливих компонентів формальна верифікація може забезпечити високий рівень гарантії безпеки.

Тестування безпеки мовних моделей

Мовні моделі (LLM) особливо вразливі до різних типів атак через їхню здатність генерувати людиноподібний текст. Розглянемо ключові аспекти тестування їхньої безпеки.

Тестування на наявність змагальніх атак

• Тестування генерації шкідливого вмісту. Розробіть систематичний підхід до перевірки здатності моделі генерувати шкідливий вміст. Створіть контрольовані тестові сценарії, які ставлять під сумнів межі генерації контенту в моделі. Встановіть чіткі метрики для оцінки потенційних рівнів ризику.
• Оцінка вразливості до маніпулювання контекстом. Створіть тестові кейси, які вводять навмисно оманливу або неправдиву контекстну інформацію. Оцініть чутливість моделі до тонких контекстних змін. Проаналізуйте, як зміни контексту можуть вплинути на вихідні дані або міркування моделі.

Тестування на експрес-ін’єкції

• Оперативна оцінка вразливості до ін’єкцій. Розробіть багатоступеневі методи ін’єкції. Протестуйте механізми санітарної обробки вхідних даних. Оцініть стійкість моделі до тонких модифікацій інструкцій, спроб непрямого маніпулювання, контекстного перенаправлення поведінки моделі.

Тестування етичних обмежень

• Створіть сценарії, які перевіряють здатність моделі підтримувати етичні межі, стійкість до маніпуляцій з основними етичними принципами та послідовність у роботі з етично складними сценаріями.

Оцінка та тестування безпеки LLM — це безперервний процес. У міру розвитку ваших моделей і появи нових технік атак вам потрібно буде робити переоцінку безпеки, а також постійно адаптувати та покращувати ваші методи тестування й захисту.

Безпека під час впровадження та використання систем ШІ

Захист розгорнутих ШІ систем так само важливий, як і їх розробка та тестування. Розглянемо ключові питання безпеки під час впровадження та експлуатації систем ШІ.

Захист інфраструктури та каналів передавання даних

Безпека систем ШІ не обмежується тільки моделями. Важливо забезпечити захист всієї інфраструктури. 

Необхідна правильна реалізація і підтримка заходів безпеки, спроєктованих на етапі розроблення архітектури безпеки: сегментації мережі та ізоляції критичних компонентів, шифрування даних під час зберігання та передання, суворого контролю доступу й автентифікації, регулярних оновлень і латочок систем безпеки тощо.

Комплексний підхід до захисту інфраструктури мінімізує ризики несанкціонованого доступу та компрометації систем ШІ.

Моніторинг та аналіз безпеки в режимі реального часу

Для оперативного виявлення загроз і їх усунення необхідне впровадження систем моніторингу та реагування:

• Системи SIEM для аналізу журналів і виявлення аномалій.
• Аналіз поведінки користувачів і сутностей (UEBA).
• Автоматизоване реагування на інциденти (SOAR).
• Автоматизація оновлень політик і патчів безпеки.

Використання ШІ для моніторингу безпеки популярне останніми роками. Це дає змогу обробляти величезні обсяги даних і виявляти складні багатоступеневі атаки, які можуть залишитися непоміченими за традиційного підходу. Зупинимося на цьому докладніше.

Застосування спеціальної системи ШІ для захисту основної

Технології ШІ можуть бути потужним інструментом для забезпечення безпеки самих систем ШІ або взагалі будь-яких систем чи інфраструктур ІТ. Розгляньте можливість впровадження систем виявлення аномалій на основі машинного навчання. Такі системи можуть аналізувати патерни використання вашої моделі ШІ та виявляти підозрілу активність, яка може вказувати на спроби атак.

Ви також можете використовувати ШІ для аналізу вхідних даних на предмет потенційних змагальних атак. Навчіть окрему модель розпізнавати характерні ознаки маніпуляційних вхідних даних.

Розгляньте можливість використання ШІ для постійного моніторингу продуктивності та поведінки вашої моделі. Раптові зміни в розподілі передбачень або несподівані патерни у вихідних даних можуть бути ранніми індикаторами проблем безпеки.

Впровадження комплексних заходів безпеки на всіх етапах життєвого циклу систем ШІ — від розроблення до експлуатації — критично важливе для забезпечення їхньої надійності та захищеності. 

Навчання та підвищення обізнаності в галузі безпеки ШІ

Людський фактор відіграє ключову роль у забезпеченні безпеки систем ШІ. Розглянемо, як навчання та обізнаність можуть допомогти в цьому.

Ефективні програми навчання охоплюють курси з безпечного розроблення, оцінювання та тестування моделей ШІ, тренінги з етичних аспектів ШІ, практичні заняття з виявлення атак на системи ШІ та запобігання цим атакам, а також навчання роботі з інструментами безпеки та моніторингу. Регулярне навчання допомагає командам залишатися в курсі останніх загроз і найкращих практик безпеки.

Також важливо створювати та підтримувати культуру безпеки. Для цього необхідно, щоб вище керівництво організації підтримувало ініціативи безпеки. Потрібно інтегрувати питання безпеки в процеси розроблення та експлуатації, заохочувати співробітників за виявлення проблем безпеки та повідомлення про них, а також регулярно моделювати інциденти та навчання з реагування на атаки. Культура безпеки сприяє проактивному підходу до захисту систем ШІ на всіх рівнях організації.

Сервісний підхід до безпеки ШІ

Захист систем машинного навчання та штучного інтелекту вимагає комплексних, багатогранних підходів. Для оптимізації цих ресурсів розгляньте залучення фахівців до окремих завдань безпеки МН:

• Оцінка та аудит безпеки ML-моделей.
• Управління ризиками та відповідність вимогам.
• Захист від атак на моделі.
• Інтеграція безпечних практик у життєвий цикл МН.
• Розгортання інструментів ШІ для безпеки ML.

Приклади послуг безпеки великих мовних моделей (LLM) включають:

• Тестування на протидію змагальним атакам.
• Тестування на введення небажаних промтів.
• Оцінювання упередженості та справедливості.
• Оцінювання вразливостей безпеки.
• Етичний і комплаєнс-аудит.

Залучення зовнішніх фахівців, наприклад, h-x.technology, дає змогу оптимізувати бюджет і гнучко користуватися нашими готовими знаннями, досвідом і ресурсами замість пошуку та найму співробітників у штат, а також інвестування у внутрішні компетенції, які можуть виявитися або недостатніми, або надлишковими.

Висновки

Безпека систем ШІ — це безперервний комплексний процес, що вимагає уваги до всіх граней та стадій життя систем ШІ: від проєктування і розроблення до впровадження та експлуатації. 

Ключові моменти, які необхідно враховувати, охоплюють управління ризиками та відповідність нормативним вимогам, етичні аспекти та боротьбу з упередженістю моделей, забезпечення конфіденційності даних, оцінювання та тестування безпеки, навчання персоналу, створення культури безпеки та захист від атак.

Робота з експертами в галузі безпеки ШІ, такими як H-X Technologies, дає змогу організаціям ефективно вирішувати ці складні завдання, забезпечуючи надійність, етичність і безпеку рішень ШІ.

Безпека систем ШІ — це не просто технічне завдання, а стратегічний імператив для сучасного бізнесу. Тому ми проводимо безкоштовні консультації з безпеки систем ШІ.Не чекайте, поки проблеми безпеки ШІ стануть критичними. Зв’яжіться з нашими експертами сьогодні та отримайте безкоштовну консультацію, щоб забезпечити надійний, безпечний та етичний розвиток ваших проєктів ШІ.