Искусственный интеллект: от защиты до безопасности

от

Автор: Денис Аветисян

Новая структура от Cisco помогает организациям комплексно подходить к управлению рисками и угрозами на протяжении всего жизненного цикла ИИ.

"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

Представлена комплексная структура обеспечения безопасности и защиты искусственного интеллекта, включающая детальную таксономию угроз и рисков.

Быстрое внедрение искусственного интеллекта (ИИ) открывает новые горизонты, но одновременно значительно расширяет поверхность атак и рисков. В отчете ‘Cisco Integrated AI Security and Safety Framework Report’ представлена комплексная, охватывающая весь жизненный цикл, таксономия и операционная модель для классификации и управления полным спектром угроз безопасности и надежности ИИ. Предложенная структура объединяет аспекты безопасности и надежности ИИ во всех модальностях, для агентов, конвейеров и всей экосистемы, обеспечивая основу для выявления, тестирования и приоритизации рисков. Как обеспечить эффективную адаптацию этой структуры к быстро развивающимся возможностям ИИ и новым векторам атак в мультимодальных системах и носимых устройствах?

Пророчество о Растущей Уязвимости: Эволюция Угроз в Экосистеме ИИ

По мере все более глубокой интеграции систем искусственного интеллекта в критически важную инфраструктуру, таких как энергетические сети, транспортные системы и финансовые институты, значительно расширяется поверхность атак. Если ранее безопасность обеспечивалась защитой от уязвимостей в программном обеспечении, то теперь злоумышленники могут нацеливаться непосредственно на сами модели ИИ и данные, на которых они обучаются. Это означает, что традиционные методы защиты, основанные на патчах и межсетевых экранах, становятся недостаточными. Новая угроза заключается в возможности компрометации не только конфиденциальности данных, но и целостности принимаемых ИИ решений, что может привести к серьезным последствиям для функционирования критической инфраструктуры и безопасности общества. Необходимы принципиально новые подходы к обеспечению безопасности, учитывающие специфику ИИ и его интеграцию в реальный мир.

Появление специализированных атак на системы искусственного интеллекта, таких как отравление данных и кража моделей, представляет собой качественно новую угрозу, требующую разработки принципиально новых подходов к обеспечению безопасности. Отравление данных, когда в обучающую выборку внедряются злонамеренные данные, может привести к тому, что модель начнет выдавать неверные или предвзятые результаты. Кража моделей, в свою очередь, позволяет злоумышленникам получить доступ к интеллектуальной собственности и использовать ее в незаконных целях или для создания поддельных систем. Традиционные методы защиты, ориентированные на программные уязвимости, оказываются неэффективными против этих атак, поскольку они направлены непосредственно на логику и данные, используемые моделью. Таким образом, для эффективной защиты необходимо разрабатывать специализированные инструменты и стратегии, учитывающие специфику работы систем искусственного интеллекта и их уязвимости.

Современные системы искусственного интеллекта, особенно крупные языковые модели и автономные агенты, характеризуются беспрецедентной сложностью, что значительно усугубляет существующие уязвимости. Традиционные подходы к кибербезопасности, разработанные для защиты программного обеспечения с чётко определенной логикой, оказываются неэффективными против атак, направленных на манипулирование процессами обучения или эксплуатацию непредсказуемого поведения этих систем. Поскольку модели становятся всё более многогранными и самообучающимися, их внутренние механизмы становятся непрозрачными, затрудняя выявление и устранение потенциальных брешей в безопасности. Это требует разработки принципиально новых методов защиты, учитывающих специфику работы нейронных сетей и вероятностных моделей, а также необходимость постоянного мониторинга и адаптации к новым видам атак, использующим сложность и непредсказуемость ИИ в своих целях.

Основы Безопасности ИИ: Выращивание Устойчивой Экосистемы

Эффективная стратегия управления рисками в области ИИ имеет решающее значение и должна охватывать весь жизненный цикл разработки и применения искусственного интеллекта. Это включает в себя оценку и смягчение рисков на этапах сбора и подготовки данных, разработки и обучения моделей, развертывания и интеграции, а также непрерывного мониторинга и переобучения. На каждом этапе необходимо учитывать потенциальные уязвимости, связанные с качеством данных, предвзятостью алгоритмов, безопасностью инфраструктуры и соответствием нормативным требованиям. Регулярная оценка рисков и реализация соответствующих мер контроля — неотъемлемая часть обеспечения надежности, безопасности и этичности систем искусственного интеллекта.

Рамка управления рисками искусственного интеллекта (AI RMF) Национального института стандартов и технологий (NIST) предоставляет структурированный подход к управлению рисками, связанными с системами ИИ. Она состоит из четырех функций: “Управление” (Govern), “Сопоставление” (Map), “Измерение” (Measure) и “Управление” (Manage). Функция “Управление” определяет контекст рисков и устанавливает политику. “Сопоставление” включает в себя идентификацию активов, выявление угроз и уязвимостей, а также анализ вероятности и воздействия. “Измерение” фокусируется на количественной и качественной оценке рисков. Наконец, “Управление” охватывает реализацию мер по смягчению рисков, включая разработку стратегий реагирования и мониторинг эффективности. AI RMF применима ко всем этапам жизненного цикла ИИ, от проектирования и разработки до развертывания и эксплуатации, и позволяет организациям систематически оценивать и снижать риски, связанные с использованием ИИ.

Принципы ответственного ИИ, включающие справедливость, прозрачность и подотчётность, являются ключевыми для создания безопасных и надёжных ИИ-систем. Справедливость подразумевает минимизацию предвзятости и дискриминации в алгоритмах и данных, обеспечивая равные результаты для различных групп пользователей. Прозрачность требует понятного объяснения логики работы ИИ-системы и используемых данных, что позволяет выявлять и устранять потенциальные ошибки или уязвимости. Подотчётность предполагает чёткое определение ответственности за действия ИИ-системы и возможность отслеживания и исправления ошибок или нежелательных последствий. Реализация этих принципов требует комплексного подхода, включающего разработку соответствующих метрик, инструментов аудита и механизмов контроля на протяжении всего жизненного цикла ИИ-системы.

Распознавание Векторов Атаки: Практическое Руководство по Выживанию

База знаний MITRE ATLAS представляет собой исчерпывающий каталог тактик и техник, используемых злоумышленниками для атак на системы искусственного интеллекта. В частности, ATLAS подробно описывает методы, такие как внедрение запросов (prompt injection), при котором входные данные манипулируются для получения нежелаемого поведения от модели, и отравление данных (data poisoning), заключающееся в намеренном внесении искаженных данных в обучающую выборку с целью ухудшения производительности или предвзятости модели. Каждая техника в ATLAS документируется с указанием ее идентификатора, тактики, описания, примеров, этапов реализации, обходных путей и связанных ссылок на внешние ресурсы, что делает ее ценным инструментом для специалистов по безопасности и разработчиков ИИ.

Проект OWASP (Open Web Application Security Project) предоставляет специализированные рекомендации по безопасности для конкретных приложений искусственного интеллекта. В частности, OWASP Top 10 для LLM (Large Language Model) и Agentic Applications идентифицирует десять наиболее критических уязвимостей, характерных для больших языковых моделей и приложений, использующих агентов ИИ. К этим уязвимостям относятся, среди прочего, инъекции запросов (prompt injection), небезопасное использование внешних данных, утечка конфиденциальной информации и манипулирование выходными данными. Данные рекомендации содержат детальное описание каждой уязвимости, примеры атак и рекомендации по смягчению рисков, что позволяет разработчикам и специалистам по безопасности эффективно защищать свои приложения ИИ.

Стандарт NIST AI 100-2 предоставляет структурированную таксономию атак на машинное обучение, классифицируя их по различным признакам и механизмам воздействия. Эта таксономия охватывает как атаки на этапе обучения модели (например, отравление данных, манипулирование признаками), так и атаки на этапе развертывания (например, атаки типа «состязательные примеры», evasion attacks, которые незначительно изменяют входные данные, приводя к ошибочной классификации). Классификация NIST AI 100-2 позволяет специалистам по безопасности и разработчикам лучше понимать природу угроз, оценивать риски и разрабатывать эффективные стратегии защиты, учитывая специфику используемых алгоритмов машинного обучения и контекст их применения. Таксономия также детализирует вектор атаки, целевую модель и потенциальные последствия, что способствует более точному анализу и реагированию на инциденты.

Внедрение Надёжных Систем Безопасности: Архитектура Доверия

Google разработала Secure AI Framework (SAIF) — комплексный подход к управлению рисками, связанными с искусственным интеллектом. В отличие от реактивных мер, SAIF делает акцент на проактивной безопасности на протяжении всего жизненного цикла разработки и внедрения ИИ-систем. Это включает в себя этапы проектирования, обучения, тестирования, развертывания и мониторинга, где на каждом этапе внедряются механизмы для выявления и смягчения потенциальных угроз. SAIF охватывает широкий спектр рисков, включая уязвимости в данных, атаки на модели, предвзятость и нежелательные последствия, стремясь обеспечить надежность, безопасность и соответствие нормативным требованиям на протяжении всего жизненного цикла ИИ.

Конституционный ИИ, разработанный компанией Anthropic, представляет собой подход к обучению языковых моделей, направленный на снижение вероятности генерации вредоносного или нежелательного контента. В основе метода лежит внедрение набора принципов безопасности — “конституции” — в процесс обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF). Вместо прямой оценки ответов человеком, модель оценивает собственные ответы на соответствие заданным принципам, что позволяет снизить зависимость от субъективных оценок и повысить согласованность в следовании заданным ограничениям. Это позволяет направлять поведение модели и уменьшать количество токсичных, предвзятых или вводящих в заблуждение ответов без необходимости ручной фильтрации или цензуры.

В настоящей работе представлена комплексная структура для обеспечения безопасности и надёжности систем искусственного интеллекта, включающая 19 целей, 40 методов и 112 подметодов. Данная структура позволяет систематизировать и решать задачи, связанные с постоянно меняющимся ландшафтом угроз для ИИ. Она обеспечивает структурированный подход к выявлению и смягчению специфических рисков, характерных для современных приложений ИИ, и способствует созданию надёжных и безопасных систем.

Будущее Безопасности ИИ: Проактивная Оборона

Постоянный мониторинг и адаптация являются ключевыми аспектами обеспечения безопасности искусственного интеллекта, поскольку враждебные методы атак неизбежно будут развиваться и усложняться. В современных реалиях недостаточно полагаться на статичные меры защиты; необходим динамический подход, способный оперативно реагировать на новые угрозы. Исследования показывают, что злоумышленники постоянно ищут уязвимости в системах ИИ, и их тактики становятся все более изощренными. Поэтому, для поддержания надежности и устойчивости систем, требуется непрерывная оценка их безопасности, а также быстрая корректировка стратегий защиты в ответ на возникающие вызовы. Этот процесс включает в себя не только обнаружение атак, но и прогнозирование будущих угроз, что позволяет разрабатывать превентивные меры и минимизировать риски.

Эффективная защита систем искусственного интеллекта от постоянно усложняющихся угроз невозможна без тесного сотрудничества и обмена информацией между специалистами в области безопасности ИИ. Учитывая скорость развития атак и уязвимостей, ни одна организация или исследовательская группа не может самостоятельно охватить весь спектр потенциальных рисков. Обмен данными о новых векторах атак, методах обхода защиты и уязвимостях позволяет оперативно реагировать на возникающие угрозы и разрабатывать более надежные системы. Активное взаимодействие в рамках профессиональных сообществ, публикация результатов исследований и организация совместных учений способствуют формированию коллективного иммунитета против злонамеренных действий, направленных на системы искусственного интеллекта, и обеспечивают более высокий уровень безопасности для всех пользователей.

Для создания устойчивых и заслуживающих доверия систем искусственного интеллекта необходимы значительные инвестиции в исследования и разработку новых методов обеспечения безопасности. Особое внимание уделяется таким направлениям, как объяснимый ИИ, позволяющий понимать логику принятия решений алгоритмами, и дифференциальная приватность, гарантирующая защиту конфиденциальных данных при обучении моделей. Разработанная структура, идентифицирующая 25 категорий вредоносного контента, служит отправной точкой для целенаправленных исследований и разработки эффективных мер по смягчению рисков. Это позволяет перейти от реактивного подхода к проактивной защите, предвосхищая и нейтрализуя потенциальные угрозы еще до их реализации, что критически важно для широкого внедрения и использования ИИ в различных сферах жизни.

В этой работе представлен комплексный подход к безопасности и надёжности искусственного интеллекта, выстраивающий детальную таксономию угроз на протяжении всего жизненного цикла ИИ. Наблюдатель заметит, что попытки создания абсолютно безопасных систем — это иллюзия. Как говорил Кен Томпсон: «Системы — это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя построить, только вырастить». Риски в цепочке поставок, уязвимости моделей, а также появление агентивного ИИ — всё это лишь проявления более глубокой истины: компромиссы, застывшие во времени, определяют архитектуру любой системы. Безопасность — это не состояние, а постоянный процесс адаптации к неизбежным сбоям.

Что дальше?

Представленная работа, стремясь охватить спектр угроз на протяжении жизненного цикла искусственного интеллекта, неизбежно сталкивается с фундаментальным ограничением: любая таксономия — это лишь временный снимок постоянно эволюционирующей реальности. Система, претендующая на исчерпывающую защиту, обречена на провал. Более того, сама идея «управления рисками» в контексте агентивного ИИ представляется тщеславной попыткой обуздать непредсказуемое. Риск, который не реализовался, — это не успех защиты, а лишь отсрочка неизбежного.

Истинный прогресс лежит не в создании более сложных барьеров, а в принятии факта, что сбои — это не ошибки, а акты очищения. Необходимо сместить фокус с предотвращения угроз на развитие систем, способных быстро адаптироваться и восстанавливаться после них. Идеальное решение, в котором отсутствует место для человеческого вмешательства, — это не мечта, а угроза. Цель не в создании искусственного интеллекта, который никогда не ломается, а в создании систем, которые ломаются грациозно.

Будущие исследования должны быть направлены не на формализацию угроз, а на понимание динамики их возникновения. Важнее изучать не что может сломаться, а как система реагирует на поломку. Иначе говоря, необходимо перейти от защиты к эволюции. Ведь система, которая никогда не ломается, мертва.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.12921.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-16 21:43