Поделиться
«Лаборатория Касперского» представила руководство по безопасной разработке ИИ
«Лаборатория Касперского» представила руководство по безопасной разработке и внедрению систем на основе искусственного интеллекта (ИИ). Цель документа — помочь организациям избежать киберрисков, связанных с применением технологий ИИ. В первую очередь он предназначен для разработчиков, системных администраторов, DevOps-команд: в нем содержатся детальные практические советы о том, как предотвращать или устранять технические недостатки и операционные риски. Об этом CNews сообщили представители «Лаборатории Касперского».
Руководство создано совместно с ведущими научными экспертами. Оно охватывает ключевые аспекты разработки, внедрения и использования систем ИИ, а также предлагает лучшие практики в области безопасности. Это особенно важно для организаций, использующих сторонние модели ИИ и облачные системы: уязвимости в них могут привести к масштабным утечкам данных и нанести ущерб репутации. Рекомендации по безопасной разработке также помогут развертывать ИИ-системы в соответствии с ESG-принципами и международными стандартами.
«Лаборатория Касперского» предлагает следующие принципы для повышения безопасности систем на основе ИИ:
Информирование о киберугрозах и обучение. Руководство организаций должно быть осведомлено об угрозах безопасности, связанных с использованием ИИ, и регулярно проводить специализированное обучение для сотрудников. Люди, работающие в компании, должны знать, какие методы используют злоумышленники для атак на системы ИИ, а обучающие программы необходимо постоянно обновлять, чтобы информация об угрозах была актуальной.
Моделирование угроз и оценка рисков. Моделирование угроз позволит заблаговременно выявлять и снижать риски: с помощью этого инструмента можно находить и устранять уязвимости на ранних этапах ИИ-разработки. «Лаборатория Касперского» предлагает использовать уже принятые методологии оценки рисков (например, STRIDE, OWASP), чтобы обнаруживать угрозы в сфере ИИ, например нецелевое использование моделей, применение нерелевантных данных для обучения модели, системные недостатки.
Безопасность облачной инфраструктуры. Системы ИИ часто развертывают в облачных средах, и это требует строгих защитных мер, таких как шифрование, сегментация сети и двухфакторная аутентификация. «Лаборатория Касперского» предлагает следовать принципу нулевого доверия (то есть по умолчанию не доверять никаким пользователям или устройствам), применять защищенные каналы связи и регулярно обновлять инфраструктуру, чтобы снижать риски взломов.
Защита цепочки поставок и данных. «Лаборатория Касперского» напоминает о рисках, связанных с внешними ИИ-компонентами и моделями, включая утечки данных и их продажу злоумышленниками. Чтобы этого избежать, необходимо строго соблюдать политику конфиденциальности и правила безопасности для всех участников цепочки поставок.
Тестирования и проверки. Регулярные проверки моделей ИИ помогут убедиться в надежности их работы. «Лаборатория Касперского» рекомендует проводить мониторинг их производительности, а также собирать отчеты об уязвимостях. Это позволит вовремя обнаруживать проблемы, связанные с изменением используемых моделью данных, а также атаки злоумышленников. Чтобы снизить риски, важно следить за актуальностью наборов данных и проверять логику принятия решений.
Защита от угроз, специфичных для ИИ-моделей. ИИ-компоненты необходимо защищать от угроз, характерных для ИИ-систем: промпт-инъекций и других вредоносных запросов, отравления учебных данных и так далее. Чтобы снизить риски, можно намеренно включать нерелевантные данные в процессе тренировки модели, чтобы научить ее распознавать их. Кроме того, рекомендуется использовать системы обнаружения аномалий, а также методы дистилляции знаний, которые помогают эффективнее обрабатывать информацию и придают ей большую устойчивость к манипуляциям.
Регулярное обновление. Необходимо часто обновлять ИИ-библиотеки и фреймворки, чтобы вовремя устранять появляющиеся уязвимости. Чтобы повысить устойчивость таких систем, стоит участвовать в программах Bug Bounty, которые предполагают выплату вознаграждения сторонним специалистам за обнаружение уязвимостей, и регулярно обновлять облачные модели ИИ, учитывая их быструю эволюцию.
Соответствие международным стандартам. Следование международным нормам, использование передовых практик, а также проверка ИИ-систем на соответствие законодательству помогут компаниям соблюдать требования в сфере этики и конфиденциальности данных, а следовательно, укрепить доверие и повысить прозрачность бизнеса.
«Растущее использование инструментов на основе искусственного интеллекта делает обеспечение безопасности уже не просто желательным, а обязательным условием. Мы принимаем участие в многостороннем диалоге в этой сфере, чтобы выработать стандарты, которые помогут безопасно внедрять инновации и защититься от новых киберугроз», — сказала Юлия Шлычкова, вице-президент по связям с государственными органами «Лаборатории Касперского».
Поделиться
Короткая ссылка
