Generativní zabezpečení AI

Generativní AI poháněná velkými jazykovými modely (LLM) má několik aplikací pro podniky a koncové spotřebitele. S LLM se však soukromí a bezpečnost staly zásadními problémy, které je třeba vyřešit. Například byl nalezen populární nástroj pro generování kódu, který vydává citlivé klíče API a další fragmenty kódu, které byly součástí jeho tréninkové datové sady. Kromě toho došlo k mnoha případům, kdy model umělé inteligence omylem vydal soukromá data.

Se zvýšeným přijetím podniky riskují, že nechtěně vystaví proprietární data veřejným LLM. K řešení těchto hrozeb musí podniky přizpůsobit své bezpečnostní strategie společně s vyvíjejícími se technologiemi. Tento blog zkoumá klíčové aspekty generativního zabezpečení AI a nabízí informace o tom, jak mohou podniky a uživatelé zůstat chráněni.

Ochrana osobních údajů u LLM

Generativní modely umělé inteligence jsou trénovány na obrovském množství dat z různých zdrojů, včetně internetu, wiki, knih, knihoven obrázků a dalších. Nedostatek dohledu během modelového tréninkového procesu často vede k tomu, že do modelu umělé inteligence jsou vkládány osobní údaje, jako jsou osobní údaje (PII), data chráněná autorským právem a osobní zdravotní informace (PHI), což často vede k výstupu modelu, který kompromituje osobní údaje bez úmyslný souhlas. To vyvolává značné obavy o soukromí.

• Shromažďování údajů a souhlas: Vzhledem k tomu, že se generativní umělá inteligence stává hlavním proudem, je nesmírně důležité řídit datové sady používané k trénování modelu. V minulosti jsme byli svědky případů, kdy několik populárních spotřebitelských LLM porušilo autorská práva. To znamená, že správný souhlas nebyl udělen před vložením dat pro školení LLM. Je důležité zajistit, aby údaje používané k trénování modelů umělé inteligence byly shromažďovány eticky a zároveň byl získán řádný souhlas.
• Minimalizace dat: Minimalizace dat zahrnuje shromažďování a zpracování pouze údajů nezbytných pro podniky k poskytování jednotlivých služeb. V případě LLM je důležité používat pouze základní data pro výkon a přesnost modelu. AI by dále měla mít přístup pouze k získávání dat přímo odpovídajících dotazu.
• Anonymizace a deidentifikace: Je velmi důležité zajistit, aby datové sady školení neobsahovaly osobně identifikovatelné informace, které by mohly být později ohroženy prostřednictvím dotazu neoprávněného personálu. Zjišťování citlivých dat a maskovací nástroje musí být použity, aby se zajistilo, že citlivá data zůstanou skryta.

Zabezpečení dat: Ochrana modelů a výstupů umělé inteligence

Zabezpečení generativních implementací umělé inteligence vyžaduje multidisciplinární přístup s primárním zaměřením na správu dat a celkové zpracování dat. Zde je několik primárních aspektů při zvažování generativního zabezpečení AI:

• Zabezpečení modelu: Ochrana modelů umělé inteligence před neoprávněným přístupem, manipulací nebo krádeží je zásadní pro zabránění zneužití a ochranu duševního vlastnictví.
• Výstupní filtrace: Systémy moderování obsahu musí být implementovány, aby se zabránilo generování škodlivého, neobjektivního nebo nevhodného obsahu, aby byla zachována integrita výstupů generovaných AI.
• Nepřátelské útoky: Vývoj obrany proti vstupům navrženým pro manipulaci s výstupy AI nebo extrahování citlivých informací z modelů je neustálou výzvou.

Navigace v oblastech shody

S rostoucím přijetím generativní umělé inteligence roste i regulační kontrola, která ji obklopuje. LLM musí splňovat měnící se předpisy o ochraně osobních údajů, jako je GDPR, CCPA atd. Prosazování mandátů, jako je právo být zapomenut a přenositelnost dat, představuje pro modely umělé inteligence jedinečnou výzvu.

Regulační rámec se neustále vyvíjí a přicházejí novější předpisy zaměřené na umělou inteligenci. Podniky, které investují do generativní umělé inteligence a umělé inteligence, musí mít na paměti tyto předpisy, aby provozy byly v souladu. Firmy se musí řídit těmito pokyny, aby zachovaly transparentnost a spravedlnost, aby vytvořily etické postupy AI.

Přístup k hrozbám pro generativní AI

Zde je několik klíčových hrozeb s potenciálem narušit implementace generativní umělé inteligence:

• Zabezpečení API: Implementace robustní autentizace a omezení rychlosti pro API modelu AI je zásadní, aby se zabránilo zneužití a neoprávněnému přístupu.
• Okamžitá injekce: Škodlivé vstupy určené k manipulaci s chováním umělé inteligence nebo k extrahování citlivých informací z modelu by měly být prozkoumány, aby bylo zajištěno, že budou bezpečné.
• Útoky inverze modelu: Vývoj technik, které zabrání útočníkům v rekonstrukci trénovacích dat pomocí analýzy výstupů modelu.

Závěrečné myšlenky

Jak se generativní umělá inteligence neustále vyvíjí, musí se také vyvíjet náš přístup k zabezpečení. Organizace mohou využít sílu generativní umělé inteligence a zároveň minimalizovat rizika tím, že budou řešit problémy s ochranou osobních údajů, implementovat robustní bezpečnostní opatření, zajistit soulad s předpisy a chránit se před novými hrozbami přístupu. Klíčem je být informován, rychle se přizpůsobit novým výzvám a podporovat kulturu bezpečnosti a etiky při vývoji a nasazení AI.

Sada aplikací Solix Security and Compliance pomáhá organizacím udržovat jejich data v bezpečí před pokročilými útoky a hrozbami. Maskování dat Solix, Zjišťování citlivých dat, a Ochrana osobních údajů spotřebitelů nástroje pomáhají organizacím zajistit, aby jejich datová prostředí byla bezpečná, zabezpečená a v souladu s předpisy tím, že chrání citlivá data a zároveň brání neoprávněnému přístupu.

Chcete-li se dozvědět více o zabezpečení a dodržování předpisů Solix, navštivte naši produktovou stránku

O autorovi

Dobrý den! Jsem Haricharaun Jayakumar, senior manažer v produktovém marketingu ve společnosti Solix Technologies. Primárně se zaměřuji na data a analytiku, architektury správy dat, podnikovou umělou inteligenci a archivaci. Získal jsem titul MBA na ICFAI Business School, Hyderabad. Řídím průzkum trhu, projekty vedoucích genů a marketingové iniciativy pro Solix Enterprise Data Lake a Enterprise AI. Kromě všech datových a obchodních záležitostí občas rád poslouchám a přehrávám hudbu. Díky!