Риски безопасности искусственного интеллекта

Критические уровни (6): введение подсказок, введение подсказок при побеге из тюрьмы, компрометация цепочки поставок ИИ, отравление обучающих данных, инверсия модели, глубокая подделка
Продвинутые (10): неправомерное использование модели, теневая подсказка, обфускация подсказок, цепочка подсказок противника, внутреннее неправомерное использование, несоблюдение нормативных требований, социальная инженерия ИИ, человеческие ошибки, обход водяных знаков, алгоритмическая предвзятость
Промежуточные (4): утечка данных, ущерб бренду, DoS-атака, отсутствие возможности аудита
Низкий уровень (1): несоответствие между моделями

В 2026 году ландшафт безопасности ИИ претерпит фундаментальную перестройку. В ответ на глобальную нехватку кадров в области кибербезопасности, которая составляет до 4,8 миллиона человек, организации массово внедряют интеллектуальные системы ИИ с высокими привилегиями, работающие круглосуточно и без выходных, и становятся мишенью для злоумышленников. Однако эти автономные системы также быстро становятся объектом внимания злоумышленников. По прогнозам ведущих организаций по безопасности, таких как Palo Alto Networks, Moody's и CrowdStrike, к 2026 году интеллектуальные системы искусственного интеллекта станут самой большой внутренней угрозой, с которой столкнутся предприятия. Традиционные системы защиты дают сбой, поэтому возникла необходимость в новых системах управления и архитектурах защиты.

Этот отчет основан на пяти основных поверхностях атак, состоящих из критически важных звеньев ИИ - помощников ИИ, агентов, инструментов, моделей и хранилищ - с целевыми рисками безопасности, архитектурами защиты и решениями.