Защита разумных агентов: платформа ASTRIDE для моделирования угроз

Автор: Денис Аветисян

Новая платформа ASTRIDE позволяет автоматически выявлять уязвимости в системах, управляемых искусственным интеллектом, анализируя их архитектуру.

"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

Поток предсказания угроз ASTRIDE позволяет выявлять потенциальные атаки, анализируя поведение системы и прогнозируя возможные векторы вторжения, что обеспечивает проактивную защиту от киберугроз.

ASTRIDE сочетает в себе возможности визуального анализа и логического вывода больших языковых моделей для обнаружения как традиционных, так и специфичных для ИИ угроз безопасности.

Несмотря на растущую интеграцию систем на основе AI-агентов в современные программные архитектуры, традиционные подходы к моделированию угроз оказываются неэффективными для выявления новых, специфичных для таких систем уязвимостей. В данной работе представлена платформа ASTRIDE: A Security Threat Modeling Platform for Agentic-AI Applications, предназначенная для автоматизированного анализа угроз в системах на основе AI-агентов. ASTRIDE расширяет классическую модель STRIDE, добавляя категорию AI-специфичных атак и комбинируя специализированные мультимодальные модели с LLM для анализа визуальных диаграмм архитектуры. Способна ли данная платформа обеспечить надежную и масштабируемую защиту интеллектуальных систем нового поколения от возникающих угроз?

Разрушая границы: Эволюция угроз и необходимость нового подхода

Традиционные методы моделирования угроз, такие как STRIDE, долгое время служили основой для обеспечения безопасности информационных систем. Однако, с появлением и стремительным развитием искусственного интеллекта, эти подходы демонстрируют свою неспособность эффективно учитывать уникальные уязвимости, порождаемые AI-агентами. В отличие от классических угроз, AI-системы способны к адаптации, обучению и даже самостоятельной генерации эксплойтов, что делает привычные шаблоны анализа недостаточными. STRIDE, ориентированный на выявление угроз, связанных с конкретными компонентами системы и их взаимодействиями, не учитывает непредсказуемое поведение AI, его способность к манипулированию данными и обходу защитных механизмов. В результате, существующие методологии, не адаптированные к специфике AI, оставляют критические пробелы в безопасности, делая системы уязвимыми для новых, ранее неизвестных атак.

По мере усложнения систем искусственного интеллекта возникает необходимость в переходе к автоматизированному и осведомленному об ИИ анализу безопасности. Традиционные методы, основанные на ручном анализе, уже не способны эффективно выявлять и предотвращать уязвимости, специфичные для ИИ-агентов. Автоматизация позволяет обрабатывать огромные объемы данных, необходимые для оценки рисков, связанных с машинным обучением и нейронными сетями. Осведомленность об ИИ подразумевает использование техник, которые учитывают особенности работы ИИ, такие как возможность adversarial attacks — преднамеренных искажений входных данных, приводящих к ошибочным результатам. Внедрение подобных подходов позволяет не только обнаруживать существующие уязвимости, но и прогнозировать потенциальные риски, обеспечивая более надежную защиту информационных систем в условиях постоянно развивающихся угроз.

Существующие методологии анализа угроз, разработанные для традиционных систем, оказываются недостаточно эффективными в условиях стремительного развития искусственного интеллекта. Отсутствие заблаговременной адаптации к новым реалиям оставляет критические уязвимости, особенно в отношении атак, специфичных для ИИ-систем. Игнорирование особенностей поведения и логики работы ИИ-агентов позволяет злоумышленникам использовать их предсказуемость или, напротив, непредсказуемость, для обхода стандартных механизмов защиты. Это приводит к тому, что даже хорошо защищенные системы становятся уязвимыми перед новыми типами атак, эксплуатирующими недостатки в алгоритмах машинного обучения или в процессах принятия решений ИИ. В связи с этим, необходима разработка и внедрение новых подходов к моделированию угроз, учитывающих специфику искусственного интеллекта и позволяющих эффективно противодействовать возникающим рискам.

Система ASTRIDE представляет собой архитектуру, предназначенную для реализации сложного взаимодействия между компонентами.

ASTRIDE: Автоматизированное моделирование угроз для систем ИИ

Платформа ASTRIDE представляет собой автоматизированный инструмент для моделирования угроз, расширяющий традиционный подход STRIDE за счет включения категорий, специфичных для искусственного интеллекта. Помимо стандартных угроз, таких как подмена данных и отказ в обслуживании, ASTRIDE учитывает риски, связанные с особенностями работы ИИ-систем, в частности, уязвимости к инъекциям запросов (prompt injection) и отравлению контекста (context poisoning). Эти типы атак эксплуатируют недостатки в обработке входных данных и могут приводить к непредсказуемому поведению или компрометации системы, что делает их критически важными для анализа при разработке и внедрении ИИ-приложений.

Платформа ASTRIDE использует агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для организации взаимодействия между визуальными языковыми моделями (VLM) и LLM, выполняющей логические выводы. Агенты LLM выступают в роли оркестраторов, направляя VLM для анализа визуальных представлений архитектуры системы, таких как диаграммы, созданные с помощью инструментов вроде Mermaid. Результаты анализа VLM передаются LLM для логического вывода и выявления потенциальных уязвимостей. Такая синергия позволяет автоматизировать процесс моделирования угроз, комбинируя возможности визуального анализа и логического мышления, что обеспечивает более эффективное и комплексное выявление рисков в системах искусственного интеллекта.

Платформа ASTRIDE использует диаграммы архитектуры системы, созданные с помощью инструментов, таких как Mermaid, в качестве входных данных для Визуальных Языковых Моделей (VLM). Эти диаграммы позволяют VLM визуально анализировать компоненты системы, их взаимосвязи и потоки данных. В процессе анализа VLM идентифицирует потенциальные уязвимости, сопоставляя архитектурные элементы с известными шаблонами атак и оценивая поверхности атаки. Этот подход позволяет автоматизировать обнаружение уязвимостей, связанных с архитектурой, таких как неправильные конфигурации, недостаточная изоляция компонентов или небезопасные интерфейсы, что значительно повышает эффективность процесса моделирования угроз.

Автоматизированный подход, реализованный в ASTRIDE, значительно снижает трудозатраты, необходимые для проведения комплексного моделирования угроз, особенно в сложных системах искусственного интеллекта. Традиционное ручное моделирование требует значительных временных и экспертных ресурсов для идентификации и анализа потенциальных уязвимостей. ASTRIDE, используя возможности больших языковых моделей и визуального анализа архитектуры системы, позволяет автоматизировать значительную часть этого процесса, сокращая время, необходимое для выявления рисков, и повышая полноту охвата, что особенно критично для постоянно усложняющихся AI-систем.

Изображение демонстрирует запрос, используемый для оценки возможностей языковой модели OpenAI-gpt-oss в области логического мышления.

Визуальный анализ угроз: Раскрывая мощь VLM

В системе ASTRIDE для проведения визуального анализа угроз и выявления атак типа prompt injection используется комбинация нескольких визуальных языковых моделей (VLM): Llama-Vision, Pix2Struct и Qwen2-VL. Эти модели анализируют визуальные данные, такие как схемы архитектуры систем, для идентификации потенциальных уязвимостей, которые могут быть использованы злоумышленниками для внедрения вредоносных команд или обхода механизмов защиты. В отличие от традиционных методов, VLM способны выявлять более тонкие и сложные векторы атак, основанные на визуальном представлении данных и взаимосвязях между компонентами системы.

Для эффективного развертывания больших языковых моделей (ВЯМ), ASTRIDE использует Unsloth и QLoRA — технику квантизации, направленную на снижение вычислительных требований. QLoRA позволяет значительно уменьшить объем памяти, необходимый для обучения и инференса, без существенной потери точности. В процессе обучения, QLoRA снижает точность весов модели до 4 бит, что позволяет разместить большие модели в ограниченном объеме памяти. Unsloth, в свою очередь, оптимизирует процесс загрузки и обработки данных, дополнительно снижая потребление ресурсов и ускоряя время обучения и инференса. Такой подход позволяет развертывать сложные модели анализа визуальных угроз даже на потребительском оборудовании.

Процесс тонкой настройки моделей визуального анализа (VLMs) на наборе данных, состоящем из 1200 записей, занял 1627 секунд, что эквивалентно 27.12 минутам. Данное время включает в себя все этапы адаптации моделей Llama-Vision, Pix2Struct и Qwen2-VL к задачам анализа угроз, таким как выявление атак с помощью внедрения запросов. Указанная длительность позволяет оценить вычислительные затраты, необходимые для обучения и последующего использования системы ASTRIDE для проактивной оценки безопасности AI-систем.

Квантизация на основе QLoRA обеспечивает развертывание моделей на потребительском оборудовании с ограниченными ресурсами. В процессе обучения пиковое использование зарезервированной памяти составляло 14.605 GB, при фактическом потреблении 5.853 GB, что составляет 39.69% от общего объема доступной памяти. Данный подход позволяет существенно снизить вычислительные требования без значительной потери производительности, делая анализ уязвимостей доступным на стандартных рабочих станциях.

Визуальные языковые модели (VLMs) в составе ASTRIDE способны анализировать схемы архитектуры систем для выявления потенциальных уязвимостей, которые могут быть упущены традиционными методами анализа безопасности. В отличие от статических проверок кода или анализа сетевого трафика, VLMs способны интерпретировать визуальную информацию, представленную в виде диаграмм, и выявлять логические несоответствия или слабые места в структуре системы. Это позволяет выявить уязвимости, связанные с неправильной конфигурацией компонентов, недостаточной изоляцией сервисов или неоптимальными потоками данных, обеспечивая более детальное и тонкое понимание поверхности атаки.

Интеграция визуальных языковых моделей (VLMs) — Llama-Vision, Pix2Struct и Qwen2-VL — с использованием технологий Unsloth и QLoRA позволяет ASTRIDE проводить комплексную и проактивную оценку безопасности AI-систем. Данный подход выходит за рамки традиционных методов анализа, позволяя выявлять уязвимости, включая потенциальные атаки prompt injection, путем анализа визуальных представлений, таких как архитектурные схемы систем. Сочетание этих технологий обеспечивает более глубокое понимание поверхности атак и позволяет проводить оценку безопасности на ранних стадиях жизненного цикла разработки, минимизируя риски и повышая общую устойчивость AI-систем к внешним угрозам.

Метод QLoRA позволяет эффективно дообучать большие мультимодальные модели, а Ollama - развертывать их для практического использования. — Метод QLoRA позволяет эффективно дообучать большие мультимодальные модели, а Ollama — развертывать их для практического использования.

Обеспечивая будущее: Последствия и перспективы

Платформа ASTRIDE знаменует собой существенный прорыв в сфере безопасности искусственного интеллекта, предоставляя масштабируемое и автоматизированное решение для противодействия постоянно меняющемуся ландшафту угроз. В отличие от традиционных подходов, требующих значительных ручных усилий и экспертных знаний, ASTRIDE способна автоматически анализировать сложные архитектуры ИИ, выявляя потенциальные уязвимости и предвосхищая атаки, специфичные для систем искусственного интеллекта. Эта автоматизация не только снижает нагрузку на специалистов по безопасности, но и позволяет организациям оперативно реагировать на новые угрозы, обеспечивая надежную защиту критически важных данных и инфраструктуры. По сути, ASTRIDE предоставляет возможность перейти от реактивного подхода к проактивному, позволяя строить более устойчивые и безопасные системы ИИ, способные выдерживать современные и будущие кибератаки.

Платформа ASTRIDE позволяет организациям не просто реагировать на возникающие угрозы в системах искусственного интеллекта, но и предвидеть их. Активно выявляя уязвимости на ранних стадиях разработки и внедрения, ASTRIDE предоставляет возможность своевременного устранения потенциальных слабых мест. Такой проактивный подход значительно снижает риски, связанные с эксплуатацией уязвимостей злоумышленниками, и способствует созданию более надежных и устойчивых AI-систем. Особенно важно, что ASTRIDE позволяет не только обнаруживать известные типы атак, но и предсказывать появление новых, адаптируясь к постоянно меняющемуся ландшафту угроз, что критически важно для долгосрочной безопасности и доверия к технологиям искусственного интеллекта.

Платформа ASTRIDE демонстрирует ключевую способность к анализу сложных архитектур искусственного интеллекта и выявлению атак, специфичных для этой области. Это особенно важно, поскольку традиционные методы кибербезопасности часто оказываются неэффективными против целенаправленных атак на системы машинного обучения. ASTRIDE способна обнаруживать уязвимости, эксплуатирующие особенности работы нейронных сетей, такие как отравление данных или атаки на основе состязательных примеров, что позволяет организациям предотвратить утечку конфиденциальной информации и защитить критически важную инфраструктуру. Благодаря этому, платформа выступает в качестве надежного инструмента для проактивной защиты от растущего числа угроз, направленных на системы искусственного интеллекта.

По мере того, как искусственный интеллект всё глубже проникает во все сферы жизни, инструменты вроде ASTRIDE становятся критически важными для обеспечения его безопасной и ответственной разработки. Учитывая экспоненциальный рост числа систем, основанных на ИИ, и их уязвимость к новым, специфическим атакам, автоматизированные платформы анализа безопасности, способные выявлять и нейтрализовать риски на ранних стадиях, становятся не просто полезными, но и необходимыми. Обеспечение устойчивости и надежности ИИ-систем — это залог доверия к технологиям, которые всё активнее используются в критически важных областях, таких как здравоохранение, финансы и транспорт. Таким образом, инструменты, подобные ASTRIDE, представляют собой фундамент для построения будущего, в котором искусственный интеллект служит общему благу, не создавая при этом неприемлемых рисков.

Работа над платформой ASTRIDE демонстрирует стремление к глубокому пониманию систем, а не просто к их поверхностному описанию. Автоматизированный анализ угроз, основанный на визуальных диаграммах архитектуры, требует способности видеть скрытые взаимосвязи и потенциальные уязвимости. В этой связи, уместно вспомнить слова Брайана Кернигана: «Простота — это высшая степень совершенства». Платформа ASTRIDE, стремясь к автоматизации процесса моделирования угроз, отчасти воплощает эту идею, упрощая сложный процесс выявления уязвимостей в системах, управляемых ИИ-агентами. Понимание архитектуры, как визуализированной в ASTRIDE, позволяет выявить не только традиционные, но и специфические для ИИ угрозы, что особенно важно в контексте растущей сложности современных систем.

Куда Далее?

Представленная работа, хотя и демонстрирует автоматизацию моделирования угроз для агентивных ИИ-систем, лишь приоткрывает завесу над истинным масштабом задачи. Автоматизация, как известно, — это не замена мышления, а лишь его ускорение. Остается вопрос: насколько глубоко машина способна понять контекст уязвимостей, особенно те, что возникают из сложного взаимодействия агента с окружающей средой и намерениями злоумышленника? Визуальные схемы архитектуры, хотя и удобны для анализа, — это лишь проекция реальности, упрощенная модель, которая неизбежно упускает из виду нюансы и скрытые связи.

Будущие исследования должны быть направлены на преодоление этих ограничений. Необходимо разработать методы, позволяющие ИИ-системам самостоятельно извлекать информацию об архитектуре из различных источников, включая код, документацию и даже поведение системы в реальном времени. Особый интерес представляет создание моделей, способных предсказывать появление новых, ранее неизвестных уязвимостей, основываясь на анализе эволюции системы и изменений в окружающей среде.

В конечном итоге, цель состоит не в создании идеальной системы безопасности, а в построении системы, способной адаптироваться к постоянно меняющемуся ландшафту угроз. Это требует отхода от статичных моделей и перехода к динамическим, самообучающимся системам, которые рассматривают уязвимости не как ошибки, а как неизбежную часть любой сложной системы. Ибо, как известно, хаос — не враг, а зеркало архитектуры, отражающее скрытые связи.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04785.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-06 04:03