Под надзором ИИ: Система отслеживания для безопасного взаимодействия

от

Автор: Денис Аветисян

В статье представлена инновационная система, обеспечивающая прозрачность и контроль над взаимодействием с искусственным интеллектом, что критически важно для управления рисками и обеспечения безопасности.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал
Система функционирует посредством последовательной обработки данных, где входные сигналы преобразуются посредством $f(x)$, затем подвергаются нормализации с использованием функции $g(x)$, и, наконец, классифицируются с помощью алгоритма $h(x)$, обеспечивая точное и эффективное определение принадлежности к заданному классу.
Система функционирует посредством последовательной обработки данных, где входные сигналы преобразуются посредством $f(x)$, затем подвергаются нормализации с использованием функции $g(x)$, и, наконец, классифицируются с помощью алгоритма $h(x)$, обеспечивая точное и эффективное определение принадлежности к заданному классу.

Предложен фреймворк AiAuditTrack (AAT), использующий технологию блокчейн для создания защищенной и аудируемой системы отслеживания траекторий взаимодействия с ИИ.

Быстрое распространение приложений на основе искусственного интеллекта, особенно больших языковых моделей, создает серьезные проблемы в области безопасности, подотчетности и отслеживания рисков. В данной работе представлена система AIAuditTrack: A Framework for AI Security system, использующая технологию блокчейн для записи трафика взаимодействия ИИ и обеспечения его надзора. Предложенный фреймворк, основанный на децентрализованных идентификаторах и верифицируемых учетных данных, позволяет отслеживать взаимодействие между ИИ-сущностями и выявлять источники рискованного поведения. Сможет ли данная система стать основой для построения доверенной и прозрачной экосистемы ИИ, обеспечивающей как инновации, так и надежную защиту от потенциальных угроз?

Неуловимая Природа Искусственного Интеллекта: Проблема Подотчетности

Быстрое распространение больших языковых моделей (БЯМ) создает серьезные проблемы в области безопасности и подотчетности. Сложность и непрозрачность этих моделей затрудняют понимание процесса принятия решений, что порождает опасения относительно их надежности и предсказуемости. В отличие от традиционного программного обеспечения, где код можно изучить и проверить, внутренние механизмы БЯМ часто остаются «черным ящиком», что делает невозможным отследить логику, лежащую в основе генерируемых ответов. Эта непрозрачность не только подрывает доверие к системам искусственного интеллекта, но и существенно осложняет выявление и устранение потенциальных уязвимостей и предвзятостей, требуя разработки принципиально новых подходов к аудиту и контролю.

Существующие парадигмы безопасности оказываются неспособными эффективно адаптироваться к колоссальному масштабу и сложности взаимодействий, характерных для больших языковых моделей (БЯМ). Традиционные методы, ориентированные на отслеживание отдельных транзакций или сетевых пакетов, не применимы к динамичным и многослойным процессам, происходящим внутри БЯМ. Необходимость в разработке принципиально новых подходов к отслеживанию взаимодействий становится критически важной, поскольку современные системы не способны обеспечить достаточную детализацию и контекст для выявления потенциальных уязвимостей или злоупотреблений. Речь идет не просто о регистрации входных и выходных данных, а о детальном анализе цепочки рассуждений, используемых моделью при принятии решений, и установлении четкой связи между запросом пользователя и полученным ответом. Именно такой всесторонний мониторинг позволит обеспечить прозрачность и подотчетность функционирования БЯМ, что является необходимым условием для их широкого и безопасного внедрения.

Отсутствие надёжной прослеживаемости решений, принимаемых системами искусственного интеллекта, создаёт серьёзные проблемы с прозрачностью и доверием. Когда невозможно установить чёткую связь между входными данными, процессом обработки и конечным результатом, возникает риск манипуляций и ошибок, которые сложно выявить и исправить. Это особенно критично в областях, где решения ИИ влияют на жизнь людей, например, в здравоохранении, финансах или правосудии. Невозможность проверить обоснованность и логику действий алгоритма подрывает уверенность общества в надёжности и безопасности подобных технологий, препятствуя их широкому внедрению и полноценному использованию потенциала.

AiAuditTrack: Блокчейн как Основа Неизменности и Достоверности

AiAuditTrack (AAT) представляет собой систему, использующую технологию блокчейн для обеспечения проверяемой цепочки происхождения взаимодействий с искусственным интеллектом. Реализация основана на создании неизменяемой записи каждого взаимодействия, что позволяет достоверно установить историю действий ИИ. Блокчейн обеспечивает защиту от несанкционированного изменения или удаления данных, гарантируя целостность и доступность информации для целей аудита и анализа. Каждая транзакция, отражающая взаимодействие с ИИ, записывается в блокчейн, формируя хронологическую и проверяемую последовательность событий, что критически важно для соответствия нормативным требованиям и обеспечения ответственности.

Система AiAuditTrack использует децентрализованные идентификаторы (DIDs) и верифицируемые учетные данные (VCs) для создания уникальных и проверяемых идентификаторов для сущностей искусственного интеллекта и их взаимодействий. DIDs представляют собой новые, самосуверенные идентификаторы, которые не зависят от централизованных реестров и обеспечивают контроль над данными. Верифицируемые учетные данные, привязанные к этим DIDs, содержат информацию о конкретных взаимодействиях ИИ, подписанную доверенными источниками. Эта комбинация позволяет создавать надежную систему подтверждения подлинности и происхождения данных, генерируемых и обрабатываемых ИИ, что обеспечивает возможность аудита и отслеживания каждого этапа взаимодействия.

Кодирование траектории (Trajectory Encoding) в AiAuditTrack представляет собой процесс регистрации каждого этапа взаимодействия искусственного интеллекта, включая входные данные, параметры модели, промежуточные результаты и выходные данные. Эти данные структурируются и связываются во временной последовательности, формируя сеть графов траекторий (Trajectory Network Graph). Каждый узел в графе представляет конкретное взаимодействие, а ребра отражают последовательность и зависимости между ними. Такая структура обеспечивает полный и неизменяемый журнал действий ИИ, необходимый для аудита, анализа производительности, выявления аномалий и соблюдения нормативных требований. Граф траекторий позволяет реконструировать полную историю принятия решений ИИ, что критически важно для оценки его надежности и ответственности.

Траектория формируется путем последовательной записи состояний системы.
Траектория формируется путем последовательной записи состояний системы.

Проактивное Управление Рисками: Анализ Распространения в Сети Взаимодействий

В рамках системы AAT, управление распространением рисков осуществляется посредством моделирования и анализа диффузии рисков в графе сети траекторий (Trajectory Network Graph). Данный граф представляет собой структурированное отображение взаимодействий между элементами системы, где узлы соответствуют объектам, а ребра — связям между ними. Моделирование распространения рисков позволяет определить, как потенциальные угрозы могут перемещаться по сети, выявляя наиболее уязвимые участки и критические точки. Анализ осуществляется путем симуляции различных сценариев распространения, учитывая характеристики узлов и связей, а также вероятности возникновения и распространения угроз. Результаты анализа позволяют оценить потенциальный ущерб и разработать эффективные меры по минимизации рисков, включая усиление защиты критических узлов и ограничение распространения угроз по сети.

В архитектуре AAT для обнаружения аномалий и потенциально вредоносной активности в графе взаимодействий используются графовые нейронные сети (GNN). GNN позволяют моделировать связи между узлами (сущностями) и их атрибутами, выявляя отклонения от нормального поведения. Эти сети обучаются на данных о взаимодействиях, формируя представление о типичных паттернах. При обнаружении взаимодействий, существенно отличающихся от изученных, модель сигнализирует об аномалии, что позволяет оперативно реагировать на угрозы. Эффективность GNN в данной задаче обусловлена их способностью учитывать структуру графа и контекст взаимосвязей между узлами, что повышает точность обнаружения по сравнению с традиционными методами анализа.

Механизм распространения уровня риска в AAT обеспечивает вычислимую систему контроля рисков, динамически адаптирующую меры безопасности на основе оцениваемого уровня риска внутри сети взаимодействия ИИ. Данная система функционирует путем распространения оценки риска от узла к узлу в графе взаимодействия, учитывая вес связей и характеристики каждого узла. Изменение уровня риска в одном узле автоматически инициирует переоценку риска в соседних узлах, что позволяет оперативно реагировать на возникающие угрозы. Динамическая адаптация включает в себя автоматическое изменение политик доступа, ограничение взаимодействия между узлами с высоким уровнем риска и активацию дополнительных средств защиты, таких как усиленный мониторинг и анализ трафика. Вычислимая природа механизма позволяет автоматизировать процесс контроля рисков и снизить нагрузку на операторов безопасности.

Sui Blockchain: Высокопроизводительная Основа для Надежной Инфраструктуры

Блокчейн Sui выступает в качестве основной инфраструктуры для AAT, обеспечивая необходимые характеристики производительности и масштабируемости для реализации безопасных и верифицируемых смарт-контрактов. Архитектура Sui позволяет обрабатывать большое количество транзакций с низкой задержкой, что критически важно для приложений, требующих высокой пропускной способности, таких как отслеживание взаимодействий с ИИ. В отличие от традиционных блокчейнов, Sui использует объектно-ориентированную модель данных и параллельное выполнение транзакций, что позволяет значительно повысить эффективность и снизить стоимость операций, поддерживая при этом высокий уровень безопасности и целостности данных.

Ядро смарт-контрактов AAT разработано с использованием языка программирования Move, что обеспечивает повышенную безопасность и эффективность исполнения. Move, разработанный изначально для блокчейна Libra (ныне Diem), отличается строгой системой типов и владением ресурсами, что минимизирует риски, связанные с уязвимостями, такими как двойные траты и ошибки переполнения. Благодаря этим характеристикам, Move позволяет реализовывать сложные логические конструкции непосредственно в блокчейне Sui, обеспечивая надежное и предсказуемое поведение смарт-контрактов даже при высокой нагрузке и большом объеме данных.

Сравнительные тесты производительности блокчейна Sui, проведенные относительно платформы Qubic Blockchain, демонстрируют его превосходство в скорости обработки транзакций. В ходе симуляций, Sui показал способность поддерживать высокую пропускную способность при отслеживании взаимодействий с искусственным интеллектом, достигнув коэффициента избыточности TPS (Transactions Per Second) в 110. Это означает, что система способна обрабатывать в 110 раз больше транзакций, чем требуется для поддержания базовой функциональности, обеспечивая надежность и масштабируемость для приложений, требующих высокой пропускной способности и минимальной задержки.

К Экосистемам Доверия: Построение Надежных Искусственных Интеллектов

Система AAT направлена на укрепление доверия к решениям, принимаемым искусственным интеллектом, посредством установления проверяемой цепочки происхождения данных и упреждающего управления рисками. Это достигается за счет детальной прослеживаемости каждого этапа обработки информации, от сбора исходных данных до конечного результата, что позволяет выявлять и нейтрализовывать потенциальные уязвимости на ранних стадиях. Такой подход не только повышает надежность и безопасность ИИ-систем, но и способствует ответственному развитию технологий, гарантируя, что принятые решения будут прозрачными, обоснованными и соответствовать этическим нормам. Установление чёткой линии происхождения данных и активное управление рисками являются ключевыми факторами для широкого принятия и эффективного использования ИИ в различных сферах деятельности.

Предлагаемый подход к обеспечению доверия в сфере искусственного интеллекта находит широкое применение в различных критически важных областях. В финансовом секторе он позволяет повысить безопасность транзакций и обеспечить прозрачность алгоритмической торговли. В здравоохранении, применение данной системы способствует защите конфиденциальности данных пациентов и повышению точности диагностических процедур, основанных на анализе больших данных. В сфере автономных систем, будь то беспилотные автомобили или промышленные роботы, эта технология обеспечивает надежность и предсказуемость поведения, что жизненно важно для безопасности и эффективности. Таким образом, внедрение данной системы укрепляет доверие к решениям, принимаемым искусственным интеллектом, и способствует ответственному развитию технологий в ключевых отраслях.

Испытания продемонстрировали, что система AAT успешно перехватывает все четыре типичные схемы атак, полностью соответствуя международным стандартам безопасности идентификации. Более того, система показала высокую траекторную целостность и способность к распознаванию путей в сложных задачах, что указывает на её надежность и предсказуемость. Эти результаты открывают путь к созданию прозрачных и аудируемых экосистем искусственного интеллекта, предоставляя пользователям и регуляторам инструменты, необходимые для обеспечения этичного и безопасного развертывания ИИ-технологий. Успешное прохождение тестов подтверждает потенциал AAT в качестве ключевого элемента доверенной ИИ-инфраструктуры.

Без точного определения задачи любое решение — шум. Данное исследование, предлагая AiAuditTrack (AAT), ставит своей целью создание системы, способной отслеживать взаимодействие с ИИ-приложениями. Чётко сформулированная необходимость в обеспечении безопасности и аудита этих взаимодействий является фундаментом всей предложенной архитектуры. Как отметил Дональд Кнут: «Преждевременная оптимизация — корень всех зол». В контексте AAT, это означает, что прежде чем внедрять сложные механизмы безопасности, необходимо точно определить, что именно необходимо защитить и как это будет проверяться. Только после этого можно приступать к оптимизации и реализации эффективной системы отслеживания и управления рисками, основанной на блокчейне и децентрализованных идентификаторах.

Куда Далее?

Предложенная в данной работе структура AiAuditTrack, несомненно, представляет собой шаг к формализации ответственности в сложных экосистемах искусственного интеллекта. Однако, не стоит обольщаться иллюзией полной безопасности. Блокчейн, как и любой инструмент, лишь переносит проблему доверия, а не устраняет её. Ключевым вопросом остаётся верификация данных, поступающих в систему аудита — как гарантировать, что зафиксированная “траектория взаимодействия” действительно отражает реальность, а не является искусно сфабрикованной иллюзией?

Дальнейшие исследования должны быть направлены не столько на усложнение архитектуры, сколько на разработку формальных методов доказательства корректности самой системы аудита. Необходимы алгоритмы, способные выявлять и маркировать подозрительные паттерны взаимодействия, а также механизмы децентрализованного разрешения споров. Сложность алгоритма измеряется не количеством строк кода, а пределом масштабируемости и асимптотической устойчивостью к манипуляциям.

В конечном итоге, истинная элегантность решения заключается в его способности не просто “работать на тестах”, но и быть доказуемо корректным в любых, даже самых неблагоприятных, условиях. Иначе, все усилия по созданию систем аудита рискуют оказаться лишь красивой, но бесполезной формальностью.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20649.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-25 14:40