This is the Trace Id: d2f91c7d4c8966c369ebde803011ca11
Перейти до основного
Захисний комплекс Microsoft

Що таке безпека штучного інтелекту?

Дізнайтеся про основи безпеки ШІ та захист систем ШІ від потенційних загроз і вразливостей.

Огляд безпеки ШІ


Безпека ШІ – це галузь кібербезпеки, що стосується систем штучного інтелекту. Це набір процесів, передових практик і технологічних рішень, які захищають системи штучного інтелекту від загроз і вразливостей. 

Основні висновки

  • Безпека ШІ захищає дані штучного інтелекту, підтримує цілісність системи та забезпечує доступність служб штучного інтелекту.
  • До поширених загроз для систем штучного інтелекту належать шкідливі дані, інверсійні атаки моделі та зловмисні атаки.
  • До практичних порад із захисту штучного інтелекту належать шифрування даних, надійне тестування, суворе керування доступом і безперервний моніторинг.
  • Сучасні засоби захисту штучного інтелекту, рішення та інфраструктури допомагають захистити системи штучного інтелекту від загроз, що розвиваються. 

Що таке безпека ШІ?

Штучний інтелект вніс неймовірні інновації у світ у безпрецедентному темпі. На жаль, кіберзлочинці освоїли технологію штучного інтелекту так само швидко, як і решта світу, що створює нові вразливості, загрози та виклики для безпеки.

Безпека ШІ або безпека штучного інтелекту – це заходи та методи захисту систем штучного інтелекту від цих загроз. Так само, як традиційні ІТ-системи потребують захисту від злому, вірусів і несанкціонованого доступу, системи штучного інтелекту потребують власних заходів безпеки, щоб забезпечити їхню функціональність, надійність і захищеність.

Безпека ШІ важлива з кількох причин, зокрема з огляду на нижченаведене.
 
  • Захист делікатних даних. Системи штучного інтелекту обробляють великий обсяг конфіденційних даних, включно з фінансовими, медичними та особистими даними. 
  • Збереження цілісності системи. Неконтрольовані вразливості в системах штучного інтелекту можуть призвести до компрометації моделей, що, у свою чергу, може призвести до неточних або шкідливих результатів.
  • Захист доступності служб штучного інтелекту. Як і будь-яка інша служба, системи штучного інтелекту повинні залишатися доступними й працездатними, особливо з огляду на те, що все більше людей і організацій покладаються на них. Порушення безпеки часто призводять до простою, що може порушити основні служби. 
  • Підзвітність. Для того, щоб ШІ був прийнятий у глобальному масштабі, люди та організації повинні вірити, що системи ШІ є безпечними й надійними.

Ключові поняття в безпеці ШІ

  • Конфіденційність. Забезпечення доступу до конфіденційних даних лише для авторизованих осіб або систем. 
  • Цілісність. Збереження точності та узгодженості систем штучного інтелекту.
  • Доступність. Забезпечення того, щоб системи штучного інтелекту залишалися операційними та доступними. 

  • Підзвітність. Можливість трасувати дії, виконані системами штучного інтелекту.
 

Безпека ШІ та ШІ для кібербезпеки

Важливо розрізняти два пов’язані, але різні поняття: Безпека ШІ та ШІ для кібербезпеки.

Безпека ШІ зосереджена на захисті самих систем ШІ. Безпека ШІ охоплює стратегії, інструменти та практичні поради, спрямовані на захист моделей, даних та алгоритмів ШІ від загроз. Це означає, що система штучного інтелекту функціонує за призначенням, а зловмисники не можуть скористатися вразливостями для маніпулювання результатами або викрадення конфіденційної інформації.

З іншого боку, ШІ для кібербезпеки – це використання інструментів і моделей ШІ для покращення здатності організації виявляти, реагувати та пом’якшувати загрози для всіх своїх технологічних систем. Він допомагає організаціям аналізувати великий обсяг даних про події та виявляти закономірності, які вказують на потенційні загрози. ШІ для кібербезпеки може аналізувати та співвідносити події й дані про кіберзагрози з різних джерел.

Підсумовуючи, можна сказати, що безпека ШІ – це захист систем ШІ, тоді як ШІ для кібербезпеки – це використання систем ШІ для посилення загальної захищеності організації.
Загрози для штучного інтелекту

Поширені загрози безпеці штучного інтелекту

У міру того, як системи штучного інтелекту все ширше використовуються компаніями та приватними особами, вони стають усе більш привабливими цілями для кібератак.

Кілька ключових загроз становлять ризики для безпеки систем штучного інтелекту: 

Зараження даних

Зараження даних відбувається, коли зловмисники вводять зловмисні або оманливі дані в навчальний набір системи штучного інтелекту. Оскільки моделі штучного інтелекту хороші настільки, наскільки хороші дані, на яких вони навчаються, пошкодження цих даних може призвести до неточних або шкідливих результатів. 

Атаки на інверсію моделей

В інверсійних атаках на моделі зловмисники використовують прогнози моделі ШІ для зворотного інжинірингу конфіденційної інформації, на якій ця модель навчалася. Це може призвести до витоку конфіденційних даних, таких як особиста інформація, які не призначалися для публічного доступу. Ці атаки становлять значний ризик, особливо коли йдеться про моделі ШІ, які обробляють конфіденційну інформацію.

Атаки зловмисників

Атаки зловмисників передбачають створення оманливих вхідних даних, які змушують моделі ШІ робити неправильні прогнози або класифікації. У цих атаках, здавалося б, нешкідливі вхідні дані, такі як змінені зображення або аудіокліпи, змушують модель ШІ поводитися непередбачувано. На реальному прикладі дослідники продемонстрували, як ледь помітні зміни на зображеннях можуть обдурити системи розпізнавання облич і помилково ідентифікувати людей.

Проблеми з конфіденційністю 

Системи штучного інтелекту часто покладаються на великі масиви даних, багато з яких містять особисту або конфіденційну інформацію. Забезпечення конфіденційності осіб, чиї дані використовуються в навчанні ШІ, є критично важливим аспектом безпеки ШІ. Порушення конфіденційності може статися, коли дані неналежним чином обробляються, зберігаються або використовуються в спосіб, що порушує згоду користувача.

 Поспішне розгортання 

Компанії часто стикаються з інтенсивним тиском, щоб швидко впроваджувати інновації, що може призвести до неналежного тестування, розгортання та недостатньої перевірки безпеки. Таке збільшення темпів розробки іноді залишає критичні вразливості без уваги, створюючи ризики для безпеки після того, як система штучного інтелекту запрацює.

Вразливості ланцюжка постачання 

Ланцюжок постачання ШІ – це складна екосистема, яка представляє потенційні вразливості, які можуть поставити під загрозу цілісність і безпеку систем штучного інтелекту. Вразливості в сторонніх бібліотеках або моделях іноді роблять системи ШІ вразливими до експлуатації. 

Неправильна конфігурація ШІ

Під час розробки та розгортання програм ШІ неправильні конфігурації можуть наражати організації на прямі ризики, наприклад, нездатність впровадити керування ідентифікацією для ресурсів ШІ, а також на непрямі ризики, такі як вразливість віртуальної машини, підключеної до Інтернету, що може дозволити зловмиснику отримати доступ до ресурсу ШІ. 

 Введення запитів 

 Під час атаки оперативного внесення хакер маскує зловмисний ввід як звичайний запит, що спричиняє ненавмисні дії системи штучного інтелекту. Використовуючи шахрайські запити, зловмисники обманним шляхом доводять моделі штучного інтелекту до створення вихідних даних із конфіденційною інформацією. 

Найкращі поради щодо захисту систем штучного інтелекту

Забезпечення захисту систем штучного інтелекту вимагає комплексного підходу, який вирішує як технічні, так і операційні проблеми. Нижче наведено кілька порад із захисту систем штучного інтелекту.

Безпека даних

Щоб забезпечити цілісність і конфіденційність даних, які використовуються для навчання моделей ШІ, організації повинні впроваджувати надійні заходи безпеки даних, які включають нижченаведене. 

  • Шифрування конфіденційних даних для запобігання несанкціонованому доступу до наборів даних для навчання ШІ.
  • Перевірка джерел даних: важливо переконатися, що дані, які використовуються для навчання, надходять із надійних і перевірених джерел, що знижує ризик зараження даних.
  • Регулярне очищення даних для видалення будь-яких зловмисних або небажаних елементів може допомогти знизити ризики для безпеки ШІ.

Безпека моделі

Захист моделей ШІ від атак так само важливий, як і захист даних. Серед ключових методів забезпечення захисту моделі виділяють наведені нижче.

  • Регулярне тестування моделей штучного інтелекту для виявлення потенційних вразливостей до ворожих атак має вирішальне значення для підтримки безпеки.
  • Використання диференційованої конфіденційності для запобігання зловмисникам від зворотного інжинірингу конфіденційної інформації з моделей ШІ.
  • Впровадження змагального навчання, яке тренує моделі ШІ на алгоритмах, що імітують атаки, щоб допомогти їм швидше ідентифікувати реальні атаки. 

Керування доступом

Упровадження надійних механізмів контролю доступу гарантує, що тільки вповноважені особи взаємодіють із системами ШІ або модифікують їх. Організаціям слід дотримуватися нижченаведеного. 

  • Використовувати рольовий контроль доступу, щоб обмежити доступ до систем штучного інтелекту на основі ролей користувачів.
  • Упровадити багатофакторну автентифікацію, щоб забезпечити додатковий рівень захисту для доступу до моделей і даних ШІ.
  • Відстежувати й реєструвати всі спроби доступу, щоб забезпечити швидке виявлення та усунення несанкціонованого доступу.

Регулярні аудити та моніторинг

Постійний моніторинг та аудит систем штучного інтелекту мають важливе значення для виявлення та реагування на потенційні загрози безпеці. Організаціям слід дотримуватися нижченаведеного. 

  • Регулярно проводьте аудит систем штучного інтелекту, щоб виявити вразливості або порушення в роботі системи. 
  • Використовуйте автоматизовані інструменти моніторингу для виявлення незвичної поведінки або шаблонів доступу в режимі реального часу. 
  • Регулярно оновлюйте моделі ШІ, щоб усунути вразливості та підвищити стійкість до нових загроз. 

Покращте безпеку ШІ за допомогою відповідних інструментів

Існує кілька інструментів і технологій, які можуть допомогти підвищити безпеку систем штучного інтелекту. До них належать інфраструктури безпеки, методи шифрування та спеціалізовані засоби захисту ШІ.

Системи стандартів безпеки

Такі системи стандартів, як NIST AI Risk Management Framework, надають організаціям рекомендації щодо керування ризиками, пов’язаними зі штучним інтелектом, та їхнього зменшення. Ці системи стандартів пропонують найкращі практичні поради для захисту систем штучного інтелекту, виявлення потенційних ризиків і забезпечення надійності моделей штучного інтелекту.

Методи шифрування 

Використання методів шифрування допомагає захистити як дані, так і моделі ШІ. Шифруючи конфіденційні дані, організації можуть зменшити ризик витоку інформації та гарантувати, що навіть якщо зловмисники отримають доступ до даних, вони залишаться непридатними для використання.

Інструменти захисту ШІ

Для захисту програм штучного інтелекту розроблено різні інструменти та платформи. Ці інструменти допомагають організаціям виявляти вразливості, відстежувати системи штучного інтелекту на наявність потенційних атак і застосовувати протоколи безпеки. 

Рішення для безпеки ШІ

Оскільки проблеми безпеки ШІ продовжують розвиватися, організації повинні залишатися проактивними в адаптації своїх стратегій безпеки до мінливого ландшафту загроз, щоб забезпечити захист і надійність своїх систем ШІ. Ключові стратегії включають впровадження комплексних систем безпеки, інвестиції в технології шифрування та контролю доступу, а також постійне інформування про нові загрози та нові рішення.

Сучасні рішення для безпеки штучного інтелекту, які захищають ШІ та керують ним, значно підвищують захист організації від цих нових загроз. Інтегрувавши ці потужні рішення для захисту ШІ, організації можуть краще захистити свої конфіденційні дані, забезпечити дотримання нормативних вимог і стійкість своїх середовищ ШІ до майбутніх загроз.

Запитання й відповіді

  • Серед основних ризиків, від яких допомагає захиститися безпека ШІ, – витік даних, маніпуляції з моделями, ворожі атаки та зловживання штучним інтелектом у зловмисних цілях, як-от фішинг.
  • Захист ШІ передбачає захист даних, моделей і систем штучного інтелекту від кібератак за допомогою шифрування, регулярного тестування, моніторингу та людського контролю.
  • Безпека ШІ зосереджена на захисті самих систем ШІ. Вона охоплює стратегії, інструменти та практичні поради, спрямовані на захист моделей, даних та алгоритмів ШІ від загроз. ШІ для кібербезпеки – це використання інструментів і моделей ШІ для покращення здатності організації виявляти, реагувати та пом’якшувати загрози для всіх своїх технологічних систем.

Підпишіться на новини про Захисний комплекс Microsoft