Уязвимости ИИ: систематизация рисков для бизнеса

Автор: Денис Аветисян

В статье представлена структурированная таксономия угроз искусственного интеллекта, позволяющая оценить финансовые риски и обеспечить соответствие требованиям регуляторов.

"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

Разработана стандартизированная система классификации и количественной оценки рисков, связанных с уязвимостями моделей ИИ, включая смещение моделей и атаки через запросы.

Несмотря на стремительное внедрение систем искусственного интеллекта в регулируемые отрасли, оценка рисков остаётся фрагментированной и затруднена из-за разрыва между техническими и юридическими командами. В данной работе, посвященной разработке ‘Standardized Threat Taxonomy for AI Security, Governance, and Regulatory Compliance’, представлена структурированная таксономия векторов угроз для систем ИИ, предназначенная для количественной оценки рисков и перевода технических уязвимостей в измеримые финансовые потери. Предложенная таксономия, включающая девять ключевых доменов угроз и 53 суб-угрозы, обеспечивает сопоставление технических векторов с категориями бизнес-ущерба, что позволяет оценить потенциальное воздействие на конфиденциальность, целостность, доступность и репутацию. Сможет ли предложенный подход стать основой для создания единого языка оценки рисков в области ИИ и обеспечения соответствия регуляторным требованиям?

Искусственный интеллект и эволюция угроз: взгляд в будущее

Искусственный интеллект, обладая значительным потенциалом, не застрахован от широкого спектра угроз, выходящих за рамки привычных проблем кибербезопасности. В отличие от традиционных систем, уязвимости ИИ связаны не только с защитой кода и данных, но и с манипулированием входными данными, отравлением обучающих выборок, а также с непреднамеренными последствиями сложных алгоритмов. Эти угрозы могут проявляться в виде искажения результатов анализа, принятия ошибочных решений и даже в компрометации целостности всей системы. В отличие от атак на традиционное программное обеспечение, направленные на ИИ угрозы часто более скрытны и сложны в обнаружении, требуя принципиально новых подходов к обеспечению безопасности.

Существующие модели угроз, как правило, недостаточно охватывают специфические риски, связанные с зависимостью систем искусственного интеллекта от данных, алгоритмов и сложных взаимодействий. Традиционные подходы, ориентированные на защиту от взлома и несанкционированного доступа, часто игнорируют уязвимости, возникающие из-за манипулирования входными данными, предвзятости в обучающих наборах или неожиданного поведения алгоритмов в новых ситуациях. Это особенно актуально для систем, использующих машинное обучение, где даже небольшие изменения в данных могут привести к значительным ошибкам или нежелательным последствиям. Неспособность адекватно учитывать эти факторы создает серьезные пробелы в безопасности, делая системы искусственного интеллекта уязвимыми для атак, которые выходят за рамки традиционных киберугроз, и требует разработки новых, специализированных моделей защиты.

Для эффективного управления рисками, связанными с искусственным интеллектом, необходима унифицированная структура систематизации и приоритизации угроз. Разработанная таксономия векторов угроз для систем ИИ позволяет комплексно оценивать потенциальные уязвимости, выходящие за рамки традиционной кибербезопасности. Данная структура была подтверждена анализом 133 задокументированных инцидентов, связанных с применением искусственного интеллекта, что демонстрирует её практическую применимость и эффективность в выявлении и смягчении рисков, возникающих на различных этапах жизненного цикла системы — от сбора данных до развертывания и эксплуатации. Такой подход позволяет организациям не просто реагировать на возникающие проблемы, но и предвидеть и предотвращать их, обеспечивая более надежную и безопасную работу систем искусственного интеллекта.

Организации, не применяющие комплексный подход к оценке рисков, связанных с внедрением искусственного интеллекта, подвергают себя значительной опасности упущения из виду критически важных уязвимостей. Это может привести к серьезным последствиям, начиная от финансовых потерь и репутационного ущерба, и заканчивая компрометацией данных и нарушением работы систем. Недостаточная проработка вопросов безопасности на всех этапах жизненного цикла ИИ — от сбора и обработки данных до обучения моделей и их развертывания — создает благодатную почву для атак, использующих особенности работы этих систем. Игнорирование комплексной оценки угроз, охватывающей как традиционные киберриски, так и специфические уязвимости, связанные с данными и алгоритмами, может привести к катастрофическим последствиям, особенно в критически важных областях применения, таких как здравоохранение, финансы и транспорт.

Количественная оценка рисков: переход к измеримой безопасности ИИ

Традиционные методологии оценки рисков, такие как HAZOP и FMEA, разрабатывались для систем с предсказуемым поведением и четко определенными точками отказа. Однако, системы искусственного интеллекта (ИИ) характеризуются сложностью, нелинейностью и способностью к обучению, что приводит к появлению новых типов уязвимостей, не учитываемых в существующих моделях. Неспособность этих методологий адекватно оценить риски, связанные с непредсказуемыми ошибками, уязвимостями, возникающими в процессе обучения, и потенциальным злоупотреблением ИИ, требует разработки и внедрения новых подходов к оценке рисков, ориентированных на специфические особенности систем ИИ и учитывающих вероятностный характер их функционирования.

Количественная оценка рисков (QRA) представляет собой структурированный подход к определению и измерению вероятности и потенциального ущерба от угроз, связанных с искусственным интеллектом. В отличие от качественных оценок, QRA позволяет присвоить числовые значения различным параметрам риска, таким как частота возникновения угрозы и финансовые потери, что обеспечивает более объективную и сопоставимую оценку. Этот подход включает в себя идентификацию активов, выявление угроз, анализ уязвимостей, оценку вероятности и влияния, а также разработку стратегий снижения рисков. Результаты QRA выражаются в виде метрик, таких как ожидаемая годовая потеря (Annualized Loss Expectancy — ALE), что позволяет приоритизировать усилия по управлению рисками и обосновывать инвестиции в системы безопасности. Использование QRA способствует более эффективному принятию решений в области безопасности ИИ и позволяет организациям лучше понимать и управлять своими рисками.

Для повышения точности и надежности количественной оценки рисков (QRA) в контексте ИИ, целесообразно использовать проверенные методы моделирования рисков, такие как Factor Analysis of Information Risk (FAIR) и Convolved Monte Carlo. FAIR обеспечивает структурированный подход к определению и количественной оценке факторов, влияющих на вероятность и воздействие угроз, позволяя определить ключевые показатели риска. Convolved Monte Carlo, в свою очередь, позволяет моделировать неопределенности и проводить статистический анализ для оценки распределения вероятностей различных сценариев развития угроз, что дает более реалистичную картину потенциальных потерь. Комбинированное применение этих методов позволяет не только количественно оценить риски, но и выявить наиболее критичные факторы, требующие первоочередного внимания при разработке стратегий управления рисками в сфере искусственного интеллекта.

Анализ 133 задокументированных инцидентов продемонстрировал эффективность предложенного подхода к оценке рисков, обеспечив 100% охват событий с использованием разработанной таксономии. В частности, 61% инцидентов были классифицированы как злоупотребления (Misuse), а 27% возникли из-за недостоверных выходных данных (Unreliable Outputs). Эти данные подчеркивают преобладание данных категорий угроз в исследуемом наборе инцидентов и указывают на необходимость приоритезации мер безопасности, направленных на предотвращение неправомерного использования и обеспечение надежности работы систем искусственного интеллекта.

Стандарты и регулирование: рамки ответственного развития ИИ

Международные стандарты, такие как ISO/IEC 42001 и NIST AI Risk Management Framework (AI RMF), предоставляют структурированные рекомендации для создания надежных систем управления искусственным интеллектом (ИИ). ISO/IEC 42001 определяет требования к системе менеджмента ИИ, включая политику, процессы и процедуры, необходимые для управления рисками, связанными с ИИ. NIST AI RMF, в свою очередь, предлагает гибкий, основанный на принципах подход к управлению рисками на протяжении всего жизненного цикла системы ИИ — от планирования и разработки до развертывания и эксплуатации. Оба стандарта охватывают такие аспекты, как определение областей применения, оценка рисков, внедрение мер контроля и мониторинг эффективности, что позволяет организациям последовательно и эффективно управлять потенциальными негативными последствиями, связанными с использованием ИИ.

Акт об ИИ Европейского Союза (EU AI Act) знаменует собой существенный сдвиг в регулировании искусственного интеллекта, вводя обязательные требования к документированию процессов управления рисками для приложений ИИ, классифицированных как высокорискованные. Данный нормативный акт обязывает разработчиков и поставщиков ИИ-систем проводить оценку рисков на протяжении всего жизненного цикла продукта, включая стадии проектирования, разработки, внедрения и эксплуатации. Документация должна включать подробное описание идентифицированных рисков, мер по их смягчению, а также процедуры мониторинга и аудита для обеспечения соответствия установленным требованиям. Несоблюдение этих требований может повлечь за собой значительные штрафы и ограничения на использование ИИ-систем на территории ЕС.

Стандарты и нормативные акты в области ИИ акцентируют внимание на необходимости идентификации, оценки и смягчения рисков, связанных с искусственным интеллектом, на протяжении всего жизненного цикла системы. Это включает в себя этапы от проектирования и разработки до развертывания, эксплуатации и, в конечном итоге, вывода из эксплуатации. Процесс идентификации рисков предполагает выявление потенциальных источников вреда или нежелательных последствий, связанных с работой ИИ-системы. Оценка рисков включает в себя анализ вероятности возникновения этих последствий и степени их серьезности. На основе результатов оценки разрабатываются меры по смягчению рисков, которые могут включать в себя технические решения, организационные процедуры и механизмы контроля. Непрерывный мониторинг и переоценка рисков на протяжении всего жизненного цикла системы необходимы для обеспечения ее безопасности и надежности.

Внедрение международных стандартов, таких как ISO/IEC 42001, и регуляторных актов, например, Акта об ИИ Европейского Союза, служит явным сигналом о приверженности разработчиков и операторов систем искусственного интеллекта принципам ответственной разработки и внедрения. Это демонстрирует стремление к проактивному управлению рисками, связанными с использованием ИИ, и повышает доверие со стороны пользователей, заинтересованных сторон и регулирующих органов. Документированные процессы управления рисками, требуемые этими стандартами и актами, обеспечивают прозрачность и позволяют проводить аудит, что способствует повышению подотчетности и ответственности за функционирование систем ИИ на протяжении всего их жизненного цикла.

За горизонтом: адаптация к новым угрозам и вызовам в сфере ИИ

Существующие системы защиты информации, хотя и обеспечивают надежную базу, нуждаются в существенной адаптации для противодействия новым угрозам, таким как атаки на цепочки поставок и проблемы с качеством данных. Современные фреймворки зачастую ориентированы на защиту периметра, однако злоумышленники всё чаще используют компрометацию поставщиков программного обеспечения или оборудования для проникновения в целевые системы. Параллельно, возрастает риск, связанный с использованием некачественных или намеренно искаженных данных, что может приводить к ошибочным решениям, финансовым потерям и репутационным рискам. Для эффективной защиты необходимо внедрять механизмы контроля целостности программного обеспечения на всех этапах разработки и поставки, а также проводить тщательную проверку качества и достоверности используемых данных, включая автоматизированные инструменты и экспертную оценку.

Взаимодействие искусственного интеллекта с другими технологическими системами порождает новые уязвимости, требующие постоянного наблюдения и анализа. Интеграция ИИ в существующие инфраструктуры, такие как облачные сервисы и сети Интернет вещей, расширяет поверхность атаки и создает сложные зависимости, которые злоумышленники могут использовать. Особую опасность представляют случаи, когда ИИ используется для автоматизации процессов безопасности, но при этом сам оказывается подвержен манипуляциям или взлому. Постоянный мониторинг позволяет выявлять аномалии в поведении ИИ-систем, а анализ данных — предсказывать и предотвращать потенциальные атаки, обеспечивая тем самым более надежную защиту от быстро меняющихся угроз в цифровой среде.

Существующие таксономии угроз, такие как OWASP Top 10 для больших языковых моделей (LLM), демонстрируют свою неполноту в условиях стремительного развития искусственного интеллекта. Эти классификации, разработанные для традиционных веб-приложений, зачастую не учитывают специфические уязвимости, присущие системам ИИ, включая атаки на целостность данных обучения, манипуляции с входными данными для обхода защитных механизмов и эксплуатацию “галлюцинаций” модели. Необходим более детальный и нюансированный подход к классификации угроз, учитывающий особенности архитектуры ИИ, методы обучения и потенциальные векторы атак. Только так можно создать эффективные стратегии защиты, способные адекватно реагировать на постоянно меняющийся ландшафт угроз в сфере искусственного интеллекта и предотвратить серьезные последствия для бизнеса и общества.

В условиях стремительного развития искусственного интеллекта, эффективное управление рисками требует перехода от реактивных мер к проактивному и адаптивному подходу. Недостаточно просто реагировать на уже возникшие угрозы; необходимо предвидеть потенциальные риски, связанные с новыми технологиями и их взаимодействием. Такой подход предполагает непрерывный мониторинг, анализ уязвимостей и постоянную корректировку стратегий защиты. Особое внимание следует уделять не только технологическим аспектам, но и организационным процессам, а также обучению персонала. Игнорирование долгосрочных последствий и отсутствие гибкости в управлении рисками может привести к серьезным финансовым потерям, репутационному ущербу и даже угрозе безопасности критически важной инфраструктуры. Адаптивность, в данном контексте, подразумевает способность быстро реагировать на меняющиеся обстоятельства, внедрять новые методы защиты и пересматривать существующие протоколы, гарантируя, что система защиты всегда опережает потенциальные угрозы.

В представленной работе наблюдается стремление к созданию системы, способной адаптироваться к неизбежному течению времени и изменениям, что находит отклик в словах Барбары Лисков: «Программы должны быть спроектированы таким образом, чтобы их можно было легко изменять без риска разрушить существующую функциональность». Так же, как и в архитектуре программного обеспечения, где модульность и абстракция позволяют изолировать изменения, предложенная таксономия угроз стремится к структурированному подходу к оценке рисков, связанных с моделями искусственного интеллекта. Особое внимание к таким явлениям, как ‘model drift’, подчеркивает необходимость постоянного мониторинга и адаптации систем к изменяющимся условиям, подобно тому, как инженер стремится к созданию долговечного и устойчивого решения. В конечном счете, речь идет о создании систем, которые не просто существуют во времени, но и достойно стареют.

Что впереди?

Представленная работа, стремясь упорядочить ландшафт угроз в области искусственного интеллекта, неизбежно обнажает глубину нерешенных вопросов. Стандартизация, как и любая попытка зафиксировать текущее состояние системы, лишь отсрочивает энтропию. Каждый задокументированный сбой — это сигнал времени, напоминание о динамичности самой угрозы. Недостаточно просто каталогизировать уязвимости; необходимо понимать их взаимодействие во времени, их способность к мутации, их склонность к неожиданным синергиям.

Особое внимание следует уделить не только технической стороне, но и эволюции регуляторных мер. Нормативные акты, подобно картам, быстро устаревают. Рефакторинг — это диалог с прошлым, попытка учесть накопленный опыт и адаптировать правила к новым реалиям. Однако, погоня за абсолютной безопасностью — иллюзия. Достаточно ли существующей методологии для оценки каскадных эффектов, когда локальный сбой в модели приводит к системным рискам в бизнесе?

Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке адаптивных систем оценки рисков, способных самообучаться и предвосхищать новые угрозы. Искусственный интеллект, созданный для решения сложных задач, неизбежно порождает новые, не менее сложные проблемы. Понимание этой диалектики — ключ к долгосрочной устойчивости.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.21901.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-01 11:16