Защита искусственного интеллекта на глубине: объяснение структуры безопасности искусственного интеллекта Google SAIF

I. Введение: смена парадигмы от безопасности программного обеспечения к безопасности модели

Традиционные системы информационной безопасности (триада CIA) строятся в основном на уверенности в коде и логике. Однако внедрение систем искусственного интеллекта привело к существенному изменению поверхности атаки: угрозы больше не ограничиваются уязвимостями кода, а распространяются на целостность цепочки передачи данных и неинтерпретируемость модельных рассуждений. В июне 2023 года компания Google, основываясь на более чем десятилетнем внутреннем опыте защиты от искусственного интеллекта, официально выпустилаСАИФФреймворк - это не набор инструментов. Фреймворк - это не набор инструментов, а методология, охватывающая весь жизненный цикл модели (MLOps + DevSecOps), направленная на решение двойной задачи: "как защитить ИИ" и "как защититься с помощью ИИ".

II. Ядро архитектуры: углубленная деконструкция шести основных принципов SAIF

Философия разработки SAIF заключается в том, чтобы не изобретать велосипед, а отдавать предпочтение "адаптивным расширениям" существующих систем безопасности. Его архитектура состоит из шести взаимозависимых компонентов:

1. Сильные основы безопасности (SSF)

Это основа физического и логического уровней системы защиты. SAIF выступает за распространение традиционных средств контроля безопасности инфраструктуры на экосистему ИИ:

• Целостность цепи поставок: Убедитесь, что данные для обучения модели, код и конфигурационные файлы доверены источнику и защищены от несанкционированного доступа, используя структуру SLSA (уровни цепочки поставок для программных артефактов). Это требует строгого управления SBOM набором данных для обучения.

• Архитектура безопасности по умолчаниюОбеспечение соблюдения принципа наименьших привилегий (PoLP) и архитектуры нулевого доверия в средах обучения и вывода моделей для предотвращения латерального перемещения к основным ресурсам данных через интерфейсы моделей.

2. обобщенное обнаружение и реагирование (расширенное обнаружение и реагирование)

Перед лицом угроз, характерных для ИИ (например, кража моделей, атаки на вывод членства), традиционные средства обнаружения, основанные на кодах признаков, оказываются неэффективными. В рамках этого направления особое внимание уделяется:

• полносвязная телеметрия: Создайте механизм мониторинга входов модели (Prompts), выходов (Outputs) и состояния активации среднего слоя.

• Анализ аномального поведенияВыявление нетипичных моделей рассуждений, таких как всплески длинных последовательных запросов или специфические особенности вражеских образцов, и включение их в существующий поток данных об угрозах SOC (Security Operations Centre) организации.

3. автоматизированные системы защиты (AD)

Учитывая масштаб и автоматизированный характер атак ИИ (например, автоматическое создание образцов противника), защита должна быть столь же быстрой:

• ИИ против ИИ: Используйте модели машинного обучения для автоматической генерации исправлений уязвимостей, выявления фишинговых атак или фильтрации вредоносных слов.

• динамическое расширение: Убедитесь, что защитные механизмы масштабируются линейно в зависимости от роста числа обращений к модели, чтобы избежать сбоев в системе безопасности из-за DDOS-атак.

4. Синергия управления на уровне платформ (гармонизация управления платформами)

В ответ на феномен "теневого ИИ" в компаниях SAIF выступает за:

• Единая плоскость управленияСтандартизация платформ разработки ИИ (например, Vertex AI, TensorFlow Extended) на организационном уровне, чтобы избежать разрозненных политик безопасности из-за фрагментации инструментария.

• Наглядность активовСоздание единого хранилища активов моделей ИИ для обеспечения контролируемого управления конфигурацией всех развернутых моделей.

5. механизмы адаптивного управления (Adapt Controls)

Недетерминированный характер систем искусственного интеллекта требует, чтобы средства контроля безопасности могли динамически адаптироваться:

• Замкнутая петля обратной связиОсновываясь на концепции обучения с усилением (RLHF), результаты испытаний на безопасность (например, учения "красной команды") возвращаются в процесс тонкой настройки модели в режиме реального времени, благодаря чему модель приобретает "эндогенный иммунитет".

• Проверка на устойчивостьПроводите регулярные испытания на состязательность для проверки устойчивости модели при возмущениях, а не концентрируйтесь только на функциональной точности.

6. Контекстуализация рисков

Откажитесь от универсальных стратегий соответствия и сделайте акцент на оценке рисков, основанной на бизнес-сценариях:

• Дифференциация доменовИИ для медицинской диагностики и ИИ для генерации кодов имеют совершенно разный уровень риска (в первом случае речь идет о конфиденциальности, во втором - о целостности). SAIF призывает разработать модели оценки рисков на основе сценариев, чтобы избежать чрезмерной защиты, препятствующей инновациям в бизнесе.

III. Экология безопасности SAIF и процесс стандартизации

SAIF - это не частная территория Google, а краеугольный камень построения открытой экосистемы безопасности. Его экологическая эволюция демонстрирует значительную тенденцию к "децентрализации" и "стандартизации".

• CoSAIи вклад в создание открытых источников:
  В сентябре 2025 года компания Google передала основные данные и методологию SAIF Коалиции за безопасный искусственный интеллект (CoSAI), входящей в OASIS Open, которая включает в себяCoSКартирование рисков с помощью искусственного интеллекта(Карта рисков CoSAI). Эта инициатива превращает SAIF из внутренней корпоративной структуры в общий стандарт с открытым исходным кодом для отрасли, помогая всем сторонам создать единый язык для классификации угроз ИИ.

• выравнивание по международному стандарту:
  Дизайн SAIF - это глубокая посадкаNIST AI Risk Management Framework (AI RMF) и ISO/IEC 42001Стандарты. Объединив инженерную практику SAIF с системой менеджмента ISO, организации могут более легко проходить соответствующие сертификации (например, соответствие закону ЕС об искусственном интеллекте).

IV. Цепочка инструментов и практические ресурсы

Чтобы довести SAIF до ума, Google и сообщество предоставляют ряд инженерных ресурсов:

1. Красная команда ИИМеханизм учений (AI Red Team):
   Компания Google внедрила методику тестирования "красной команды" специально для систем ИИ, которая имитирует реальные атаки противника (например.Инъекция слова(извлечение обучающих данных). Регулярно публикуемый отчет AI Red Team Report стал для индустрии важным источником информации для выявления новых векторов атак.

1. Модель брони:
   Model Armor, являясь воплощением SAIF в Google Cloud, обеспечивает независимый от базовой модели уровень фильтров безопасности, способный перехватывать вредоносные входы и выходы в режиме реального времени и защищать от широкого спектра атак, включая Jailbreak.

2. Инструмент оценки рисков SAIF:
   Предоставляет структурированный список для самопроверки, чтобы помочь организациям выявить недостатки существующих систем искусственного интеллекта с точки зрения конфиденциальности данных, надежности моделей и безопасности цепочки поставок.

V. Эволюция и перспективы

Оглядываясь назад, можно сказать, что GoogleБезопасность ИИРазвитие этой области наглядно показывает ее эволюцию от "принципов" к "инженерии":

• 2018: Опубликуйте принципы ИИ (AI Principles), чтобы установить этические границы.

• 2023Была официально представлена рамочная программа SAIF, которая не только фокусируется на "безопасности самого ИИ", но и включает в себя "безопасность с ИИ".

• 2025: Открытый исходный код и стандартизация системы через CoSAI для продвижения глобальногоБезопасность ИИФормирование консенсуса.

Ожидается, что в будущем, с развитием агентного ИИ, SAIF будет развиваться в направлении "безопасности автономных систем", фокусируясь на контроле авторизации и поведенческих границах агентов ИИ в автономных процессах принятия решений.

Концепция Google Secure AI Framework (SAIF) представляет собой обобщение передового опыта и практических достижений в области защиты систем искусственного интеллекта. Благодаря систематическому построению структуры, всестороннему составу элементов и четкому пути реализации SAIF представляет собой практическое руководство по защите безопасности для всех типов организаций.

Что еще более важно, идеи, воплощенные в SAIF, - от реактивного к проактивному, от технологии к управлению и от единой организации к экологии - отражают постоянное углубление и сублимацию понимания защиты безопасности. В условиях стремительного развития генеративного ИИ создание научной, систематической и устойчивой системы защиты безопасности является неотложной задачей, и SAIF, несомненно, оказывает мощную поддержку в решении этой задачи.

С дальнейшим развитием технологий искусственного интеллекта и углублением их применения сама система SAIF будет постоянно развиваться и совершенствоваться. Однако заложенное в ней фундаментальное понимание того, что защита безопасности требует всестороннего рассмотрения множества аспектов, таких как стратегия, организация и технология, несомненно, окажет глубокое влияние на долгосрочное развитие отрасли.

библиография

Google. (2023). Secure AI Framework (SAIF). Центр безопасности Google. https://safety.google/intl/zh-HK_ALL/safety/saif/​
Google. (2025). Google передает данные Secure AI Framework (SAIF) Коалиции за безопасный искусственный интеллект. OASIS Open.​
Google AI Red Team.(2023). Отчет Google AI Red Team: этичные хакеры делают ИИ более безопасным.​
Google Cloud. (2021). Google представляет систему SLSA. Блог Google Cloud.​
Национальный институт стандартов и технологий (NIST). (2023). Система управления рисками ИИ (AI RMF 1.0).​