ИИ быстро развивается, и важно, чтобы эффективные стратегии управления рисками развивались вместе с ним. Secure AI Framework (SAIF) — это концептуальная основа для безопасных систем искусственного интеллекта, призванная помочь в достижении этой эволюции.
Поскольку возможности искусственного интеллекта все больше интегрируются в продукты по всему миру, соблюдение смелой и ответственной структуры будет еще более важным.
SAIF разработан, чтобы помочь снизить риски, характерные для систем искусственного интеллекта, такие как кража модели , отравление данных обучения , внедрение вредоносных входных данных посредством быстрого внедрения и извлечение конфиденциальной информации из данных обучения .
Структура SAIF
SAIF имеет шесть основных элементов:
1. Распространить прочные основы безопасности на экосистему ИИ.
Это включает в себя использование средств защиты инфраструктуры, надежных по умолчанию, и опыта, накопленного за последние два десятилетия для защиты систем, приложений и пользователей искусственного интеллекта. В то же время развивайте организационный опыт, чтобы идти в ногу с достижениями в области ИИ, и начните масштабировать и адаптировать средства защиты инфраструктуры в контексте ИИ и развивающихся моделей угроз. Например, уже некоторое время существуют такие методы внедрения, как SQL-инъекция , и организации могут адаптировать меры по смягчению последствий, такие как очистка и ограничение входных данных, чтобы лучше защититься от быстрых атак в стиле внедрения.
2. Расширьте возможности обнаружения и реагирования, чтобы внедрить ИИ во вселенную угроз организации.
Своевременность имеет решающее значение для обнаружения киберинцидентов, связанных с искусственным интеллектом, и реагирования на них, а предоставление организации информации об угрозах и других возможностей улучшает и то, и другое. Для организаций это включает в себя мониторинг входных и выходных данных генеративных систем искусственного интеллекта для обнаружения аномалий и использование аналитики угроз для прогнозирования атак. Эти усилия обычно требуют сотрудничества с командами доверия и безопасности, анализа угроз и борьбы со злоупотреблениями.
3. Автоматизируйте защиту, чтобы идти в ногу с существующими и новыми угрозами.
Последние инновации в области искусственного интеллекта могут улучшить масштаб и скорость реагирования на инциденты безопасности. Злоумышленники , скорее всего, будут использовать ИИ для масштабирования своего воздействия , поэтому важно использовать ИИ, его текущие и новые возможности , чтобы оставаться гибкими и экономически эффективными в защите от них.
4. Гармонизировать средства управления на уровне платформы для обеспечения единообразной безопасности во всей организации.
Согласованность между системами контроля может способствовать снижению рисков ИИ и масштабированию защиты на различных платформах и инструментах, чтобы обеспечить доступность наилучшей защиты для всех приложений ИИ масштабируемым и экономически эффективным способом. В Google это включает в себя распространение защиты по умолчанию на платформы искусственного интеллекта, такие как Vertex AI и Security AI Workbench, а также встраивание средств контроля и защиты в жизненный цикл разработки программного обеспечения. Возможности, предназначенные для общих случаев использования, такие как Perspective API , могут помочь всей организации получить выгоду от современных средств защиты.
5. Адаптируйте элементы управления для корректировки мер по снижению рисков и создания более быстрых циклов обратной связи для развертывания ИИ.
Постоянное тестирование реализаций посредством непрерывного обучения может гарантировать, что возможности обнаружения и защиты будут соответствовать изменяющейся среде угроз. Сюда входят такие методы, как обучение с подкреплением на основе инцидентов и отзывов пользователей, а также такие шаги, как обновление наборов обучающих данных, точная настройка моделей для стратегического реагирования на атаки и разрешение программному обеспечению, которое используется для построения моделей, встраивать дополнительную безопасность в контекст (например, обнаружение аномальное поведение). Организации также могут проводить регулярные учения красной команды , чтобы улучшить обеспечение безопасности продуктов и возможностей на базе искусственного интеллекта.
6. Контекстуализировать риски системы ИИ в окружающих бизнес-процессах.
Наконец, проведение комплексной оценки рисков, связанных с тем, как организации будут развертывать ИИ, может помочь в принятии обоснованных решений. Это включает в себя оценку сквозных бизнес-рисков, таких как происхождение данных, проверка и мониторинг рабочего поведения для определенных типов приложений. Кроме того, организациям следует разработать автоматизированные проверки для проверки эффективности ИИ.
Дополнительные ресурсы
Руководство для практикующего специалиста по внедрению SAIF. В этом руководстве представлены общие практические соображения о том, как организации могут внедрить подход SAIF в существующие или новые внедрения ИИ.
Почему красные команды играют центральную роль в оказании помощи организациям в обеспечении безопасности систем искусственного интеллекта — это подробный отчет, в котором рассматривается одна важнейшая возможность, используемая для поддержки структуры SAIF: красные команды. Сюда входят три важных направления:
- Что такое красная команда и почему это важно
- Какие виды атак симулируют красные команды
- Уроки, которые мы извлекли, которыми мы можем поделиться с другими