Безопасность ИИ

OpenGuardrails是首个完整开源的企业级大模型安全护栏平台，支持119种语言、统一LLM架构、可配置敏感度策略、多云部署。本报告深度解析其核心技术创新、应用场景、部署模式、性能对标与未来发展，为金融、医疗、法律等受管制行业的AI应用提供安全合规指引。通过分析OpenGuardrails的可配置策略、高效模型设计与生产级基础设施，揭示下一代AI安全护栏的发展方向。

Руководители служб безопасности (CSO) столкнулись с беспрецедентной проблемой: системы искусственного интеллекта как усиливают существующие риски, связанные с данными, так и создают совершенно новые угрозы, такие как отравление данных, реинжиниринг моделей и заражение цепочки поставок. Данное руководство опирается на NIST AI Risk Management Framework (AI RMF), Google Secure AI Framework (SAIF) и отраслевые практики, чтобы предоставить CSO действенную систему управления безопасностью данных.

Перспективная архитектура безопасности ИИ - это не только технический вопрос, но и стратегический сдвиг. От "инструментального управления" к "интеллектуальному управлению", от "реагирования после факта" к "управлению до факта", от "искусственной зависимости" к "человеко-машинному сотрудничеству" - эти сдвиги глубоко изменят облик индустрии безопасности. От "ручной зависимости" к "человеко-машинному сотрудничеству" - эти сдвиги коренным образом изменят облик индустрии безопасности.

Те предприятия, которые возьмут на себя инициативу по созданию систем безопасности, основанных на искусственном интеллекте, получат конкурентное преимущество по многим параметрам, таким как обнаружение угроз, операционная эффективность, контроль затрат и удержание талантов. А те предприятия, которые застряли в традиционном нагромождении инструментов и написании правил, в конечном итоге будут вытеснены временем.

Развитие ИИ необратимо. Лица, принимающие решения в сфере безопасности, должны действовать незамедлительно, чтобы воспользоваться этой исторической возможностью, начав создание платформ безопасности ИИ по четырем направлениям: стратегия, организация, технологии и инвестиции.

Strix представляет собой смену парадигмы в области тестирования кибербезопасности - эволюцию от подхода, ориентированного на ручное проникновение, к многоагентной модели совместной автоматизации. Инструмент обеспечивает полное управление жизненным циклом уязвимости (разведка, эксплуатация, проверка) с помощью автономных интеллектов, управляемых LLM, демонстрируя значительные преимущества по стоимости (снижение затрат более чем на 70%) и по времени (циклы тестирования сократились с недель до часов) по сравнению с традиционными инструментами ручного проникновения и пассивного сканирования. Однако не менее очевидны и его ограничения: успешность эксплуатации уязвимостей "нулевого дня" составляет всего 10-12%, возможности обнаружения уязвимостей бизнес-логики крайне недостаточны, а присущие мультиагентным системам риски безопасности (инъекции подсказок, злоупотребление доверием между агентами) требуют структурированной системы управления.

Многие считают, что влияние ИИ на кибербезопасность проявляется в основном в виде "еще одного более умного инструмента". Но после прочтения сборника, посвященного кибербезопасности с использованием ИИ в Азиатско-Тихоокеанском регионе (АТР), можно сделать более основательный вывод: ИИ делает атаки быстрее, дешевле и реалистичнее, а...

По мере эволюции ИИ от простых чатботов до агентного ИИ с автономными возможностями планирования, принятия решений и исполнения, поверхность атаки приложений кардинально изменилась. В отличие от традиционных LLM ...

С широким распространением больших языковых моделей (LLM) и генеративного искусственного интеллекта (GenAI) в корпоративных приложениях традиционная парадигма безопасности программного обеспечения, основанная на детерминированной логике, уже не в состоянии справиться с новыми стохастическими угрозами, такими как инверсия моделей, отравление данных и внедрение слов-ключей. В рамках проекта Secure AI Framework (SAIF), который будет запущен компанией Google в 2023 году, предлагается систематическая архитектура защиты, призванная объединить лучшие практики традиционной кибербезопасности с особенностями систем искусственного интеллекта. Secure AI Framework (SAIF), который будет запущен компанией Google в 2023 году, предлагает системную архитектуру защиты, которая призвана объединить лучшие практики традиционной кибербезопасности со спецификой систем искусственного интеллекта. В этой статье мы проанализируем шесть основных компонентов, механизм экологической синергии и путь эволюции SAIF с точки зрения архитектурного дизайна, предоставив теоретические и практические рекомендации для создания системы безопасности ИИ корпоративного уровня.

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.

2024 Здравоохранение сталкивается с растущими угрозами кибербезопасности, причем новыми мишенями для атак становятся небольшие медицинские учреждения и подключенные технологии. Утечки данных широко распространены и дорогостоящи. Достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МЛ) предоставляют новые инструменты для обнаружения и прогнозирования киберугроз, а системы безопасности с нулевым доверием и технологии блокчейн представляют собой достижения в области защиты. Нормативно-правовая база продолжает развиваться, ставя перед медицинскими организациями новые задачи по обеспечению соответствия, особенно в области телемедицины и управления рисками сторонних поставщиков. Примеры из практики подчеркивают важность принятия проактивной стратегии в отношении обучения персонала, внедрения технологий и соблюдения требований. В дальнейшем отрасль здравоохранения должна будет сохранять бдительность и адаптироваться к угрозам кибербезопасности, чтобы обеспечить безопасное и непрерывное оказание помощи пациентам.