ИИ быстро развивается, и важно, чтобы вместе с ним развивались и эффективные стратегии управления рисками. Secure AI Framework (SAIF) — это концептуальная основа для безопасных систем ИИ, призванная помочь в достижении этой эволюции.
Поскольку возможности искусственного интеллекта все больше интегрируются в продукты по всему миру, соблюдение смелой и ответственной концепции становится еще более важным.
SAIF разработан, чтобы помочь снизить риски, характерные для систем ИИ, такие как кража модели , отравление данных для обучения , ввод вредоносных данных посредством быстрого внедрения и извлечение конфиденциальной информации из данных для обучения .
Структура SAIF
SAIF состоит из шести основных элементов:
1. Расширьте надежные основы безопасности в экосистеме ИИ
Это включает в себя использование безопасных по умолчанию средств защиты инфраструктуры и опыта , накопленного за последние два десятилетия для защиты систем, приложений и пользователей ИИ. 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, методы внедрения, такие как внедрение SQL, существуют уже некоторое время, и организации могут адаптировать средства защиты, такие как очистка и ограничение ввода, чтобы лучше защищаться от атак в стиле быстрого внедрения.
2. Расширьте возможности обнаружения и реагирования, чтобы включить ИИ во вселенную угроз организации.
Своевременность имеет решающее значение для обнаружения киберинцидентов, связанных с ИИ, и реагирования на них, а распространение информации об угрозах и других возможностей в организации улучшает и то, и другое. Для организаций это включает в себя мониторинг входных и выходных данных генеративных систем искусственного интеллекта для обнаружения аномалий и использования аналитики угроз для прогнозирования атак. Эта работа обычно требует сотрудничества с командами доверия и безопасности, анализа угроз и противодействия злоупотреблениям.
3. Автоматизируйте средства защиты, чтобы не отставать от существующих и новых угроз.
Последние инновации в области искусственного интеллекта могут повысить масштаб и скорость реагирования на инциденты безопасности. Злоумышленники , скорее всего, будут использовать ИИ для масштабирования своего воздействия , поэтому важно использовать ИИ и его текущие и новые возможности , чтобы оставаться гибкими и экономически эффективными при защите от них.
4. Гармонизируйте элементы управления на уровне платформы, чтобы обеспечить единую безопасность во всей организации.
Согласованность между платформами контроля может способствовать снижению рисков ИИ и масштабированию средств защиты на различных платформах и инструментах, чтобы обеспечить доступность наилучших средств защиты для всех приложений ИИ масштабируемым и экономичным образом. В Google это включает расширение защиты по умолчанию на платформы ИИ, 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 воспользоваться современными средствами защиты.
5. Адаптируйте элементы управления, чтобы скорректировать меры по смягчению последствий и создать более быстрые циклы обратной связи для развертывания ИИ.
Постоянное тестирование реализаций посредством непрерывного обучения может гарантировать, что возможности обнаружения и защиты будут соответствовать изменяющейся среде угроз. Это включает в себя такие методы, как обучение с подкреплением, основанное на инцидентах и отзывах пользователей, и включает в себя такие шаги, как обновление наборов обучающих данных, тонкая настройка моделей для стратегического реагирования на атаки и предоставление возможности программному обеспечению, используемому для построения моделей, встраивать дополнительную безопасность в контекст (например, обнаружение аномального поведения). Организации также могут проводить регулярные учения красной команды , чтобы повысить безопасность продуктов и возможностей на базе ИИ.
6. Контекстуализировать риски системы ИИ в окружающих бизнес-процессах
Наконец, проведение сквозных оценок 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 создавать автоматизированные проверки для подтверждения эффективности ИИ.
Дополнительные ресурсы
Практическое руководство по внедрению SAIF. В этом руководстве представлены общие практические соображения о том, как организации могут внедрить подход SAIF в свои существующие или новые внедрения ИИ.
Почему Red Teams играют центральную роль в оказании помощи организациям в обеспечении безопасности систем искусственного интеллекта — это подробный отчет, в котором исследуется одна из важнейших возможностей, развертываемых для поддержки структуры SAIF: Red teaming. Сюда входят три важные области:
- Что такое Red Teaming и почему это важно
- Какие типы атак имитируют красные команды
- Уроки, которые мы извлекли, которыми мы можем поделиться с другими