Искусственный интеллект (ИИ) быстро стал краеугольным камнем технологических и бизнес-инноваций, проникая во все отрасли и фундаментально меняя способы нашего взаимодействия с миром. Инструменты искусственного интеллекта теперь упрощают принятие решений, оптимизируют операции и обеспечивают новый персонализированный опыт.
Однако такое быстрое расширение влечет за собой сложную и растущую картину угроз, которая сочетает в себе традиционные риски кибербезопасности с уникальными уязвимостями, специфичными для ИИ. Эти новые риски могут включать манипулирование данными, состязательные атаки и использование моделей машинного обучения, каждый из которых может иметь серьезные потенциальные последствия для конфиденциальности, безопасности и доверия.
Поскольку ИИ все больше интегрируется в критически важную инфраструктуру, от здравоохранения до финансов и национальной безопасности, для организаций крайне важно принять упреждающую, многоуровневую стратегию защиты. Сохраняя бдительность и постоянно выявляя и устраняя эти уязвимости, компании могут защитить не только свои системы искусственного интеллекта, но также целостность и устойчивость всей цифровой среды.
Ведущий исследователь безопасности в HiddenLayer.
Новые угрозы моделям ИИ и пользователям
По мере расширения использования ИИ растет и сложность угроз, с которыми он сталкивается. Наиболее серьезные угрозы включают доверие к цифровому контенту, бэкдоры, намеренно или непреднамеренно встроенные в модели, традиционные уязвимости, используемые злоумышленниками, и новые методы, которые ловко обходят существующие средства защиты. Кроме того, рост дипфейков и синтетических медиа еще больше усложняет ситуацию и создает проблемы при проверке подлинности и целостности контента, созданного ИИ.
Доверяйте цифровому контенту: Поскольку контент, созданный искусственным интеллектом, становится неотличимым от реальных изображений, компании создают средства защиты, чтобы остановить распространение дезинформации. Что произойдет, если в одной из этих средств защиты будет обнаружена уязвимость? Например, манипулируя водяными знаками, злоумышленники могут манипулировать подлинностью изображений, созданных моделями ИИ. Этот метод может добавлять или удалять невидимые водяные знаки, которые помечают контент как созданный искусственным интеллектом, тем самым подрывая доверие к контенту и способствуя распространению дезинформации — сценарий, который может иметь серьезные социальные последствия.
Задние двери в моделях: Из-за открытого исходного кода моделей ИИ на таких сайтах, как Hugging Face, широко используемая модель, содержащая бэкдор, может иметь серьезные последствия для цепочки поставок. Передовой метод под названием «ShadowLogic», разработанный нашей командой Synaptic Adversarial Intelligence (SAI), позволяет злоумышленникам внедрять скрытые бэкдоры без кода в модели нейронных сетей во всех модальностях. Манипулируя вычислительным графом модели, злоумышленники могут незаметно поставить под угрозу ее целостность и сохранить бэкдор, даже если модель точно настроена.
Интеграция ИИ в высокоэффективные технологии: Модели искусственного интеллекта, такие как Gemini от Google, оказались уязвимыми для непрямых атак с быстрым внедрением. При определенных условиях злоумышленники могут манипулировать этими моделями, чтобы вызвать вводящие в заблуждение или вредоносные реакции, и даже заставить их вызывать API, подчеркивая постоянную необходимость в бдительной защите.
Традиционные уязвимости безопасности: Распространенные уязвимости и уязвимости (CVE) в инфраструктуре искусственного интеллекта продолжают преследовать организации. Злоумышленники часто используют уязвимости в платформах с открытым исходным кодом. Поэтому важно активно выявлять и устранять эти уязвимости.
Новые методы атаки: Хотя традиционные уязвимости по-прежнему представляют серьезную угрозу для экосистемы ИИ, новые методы атак встречаются практически ежедневно. Такие методы, как подсказка, ориентированная на возврат знаний (KROP), разработанная командой HiddenLayer SAI, представляют собой серьезную проблему для безопасности ИИ. Эти новые методы позволяют злоумышленникам обходить традиционные меры безопасности, встроенные в большие языковые модели (LLM), открывая дверь. к непредвиденным последствиям.
Выявляйте уязвимости до того, как это сделают оппоненты
Чтобы бороться с этими угрозами, исследователи должны быть на шаг впереди и предвидеть методы, которые могут использовать злоумышленники, часто еще до того, как злоумышленники осознают потенциальное воздействие. Сочетая упреждающие исследования с инновационными автоматизированными инструментами, предназначенными для обнаружения скрытых уязвимостей в средах искусственного интеллекта, исследователи могут обнаруживать и раскрывать новые распространенные уязвимости и уязвимости (CVE). Такой ответственный подход к раскрытию уязвимостей не только укрепляет отдельные системы ИИ, но и укрепляет всю отрасль за счет повышения осведомленности и создания необходимых средств защиты для борьбы с известными и новыми угрозами.
Выявление уязвимостей — это только первый шаг. Не менее важно превратить академические исследования в практические, готовые к развертыванию решения, которые эффективно работают в реальных производственных средах. Этот мост от теории к применению иллюстрируется проектами, в которых команда SAI HiddenLayer адаптировала научные идеи для устранения реальных угроз безопасности. Была подчеркнута важность придания исследовательской деятельности практического характера и обеспечения того, чтобы средства защиты были надежными, масштабируемыми и адаптируемыми к развивающимся угрозам. Преобразуя фундаментальные исследования в оперативную защиту, отрасль не только защищает системы искусственного интеллекта, но также повышает устойчивость и доверие к инновациям на основе искусственного интеллекта, защищая как пользователей, так и организации от быстро меняющегося ландшафта угроз. Этот упреждающий многоуровневый подход необходим для создания безопасных и надежных приложений искусственного интеллекта, способных противостоять как текущим, так и будущим методам атак.
Инновации для более безопасных систем искусственного интеллекта
Безопасность систем искусственного интеллекта больше не может быть второстепенной задачей; Его необходимо интегрировать в структуру инноваций в области искусственного интеллекта. По мере того как технологии искусственного интеллекта продолжают развиваться, меняются и методы и мотивы злоумышленников. Злоумышленники все больше внимания уделяют использованию конкретных уязвимостей моделей искусственного интеллекта: от состязательных атак, которые манипулируют результатами модели, до методов заражения данных, которые ставят под угрозу точность модели. Чтобы устранить эти риски, отрасль переходит к внедрению безопасности непосредственно на этапах разработки и развертывания ИИ, что делает ее неотъемлемой частью жизненного цикла ИИ. Такой упреждающий подход способствует созданию более безопасной среды для ИИ и снижает риски до того, как они проявятся, снижая вероятность неожиданных сбоев.
И исследователи, и лидеры отрасли наращивают усилия по выявлению и устранению развивающихся уязвимостей. По мере того как исследования ИИ переходят от теоретических исследований к практическому применению, новые методы атак быстро переходят из академического дискурса в практическую реализацию. Принятие принципов «Безопасность по дизайну» имеет важное значение для формирования мышления, ориентированного на безопасность, которое, хотя и не является надежным, но повышает базовую защиту систем искусственного интеллекта и отраслей, которые от них зависят. Поскольку искусственный интеллект производит революцию в отраслях от здравоохранения до финансов, внедрение надежных мер безопасности имеет решающее значение для поддержки устойчивого роста и повышения доверия к этим преобразующим технологиям. Если рассматривать безопасность не как барьер, а как катализатор ответственного прогресса, то системы ИИ будут устойчивыми, надежными и оснащены для борьбы с динамическими и сложными угрозами, с которыми они сталкиваются, прокладывая путь для будущего прогресса, который будет одновременно инновационным и безопасным.
Мы составили список лучшего программного обеспечения для управления идентификацией.
Эта статья была создана в рамках канала Expert Insights от TechRadarPro, где мы рассказываем о лучших и ярких умах в области технологий сегодня. Мнения, выраженные здесь, принадлежат автору и не обязательно принадлежат TechRadarPro или Future plc. Если вы заинтересованы в участии, узнайте больше здесь:
