Безопасность искусственного интеллекта

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.

OpenGuardrails - это первая полная платформа безопасности с открытым исходным кодом корпоративного уровня, поддерживающая 119 языков, унифицированную архитектуру LLM, настраиваемые политики чувствительности и развертывание в нескольких облаках. В этом отчете представлен глубокий анализ основных технических инноваций, сценариев применения, моделей развертывания, сравнительного анализа производительности и будущего развития, а также рекомендации по обеспечению соответствия требованиям безопасности для приложений искусственного интеллекта в регулируемых отраслях, таких как финансы, здравоохранение и юриспруденция. Анализируя настраиваемые политики OpenGuardrails, эффективную модель и инфраструктуру производственного уровня, авторы раскрывают направление развития следующего поколения ИИ-систем безопасности.

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.

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.

Компания Aim Security обнаружила уязвимость "EchoLeak", которая эксплуатирует недостаток дизайна, характерный для RAG Copilot, позволяя злоумышленнику автоматически похищать любые данные в контексте M365 Copilot, не полагаясь на конкретное поведение пользователя. Основная цепочка атак состоит из трех различных уязвимостей, однако в ходе исследования Aim Labs выявила и другие уязвимости, которые могут позволить использовать уязвимость.

В области AIGC (AI Generated Content) достигнут значительный прогресс. Однако технологический прогресс всегда сопровождается новыми проблемами, и вопросы безопасности в сфере AIGC выходят на первый план. В докладе будет проведен глубокий анализ рисков безопасности AIGC и предложены решения.