Генеративная безопасность ИИ

Генеративный ИИ на основе больших языковых моделей (LLM) имеет несколько приложений для предприятий и конечных потребителей. Однако с LLM конфиденциальность и безопасность стали критическими проблемами, которые необходимо решить. Например, было обнаружено, что популярный инструмент генерации кода выводит конфиденциальные ключи API и другие фрагменты кода, которые были частью его обучающего набора данных. Помимо этого, было много случаев, когда модель ИИ случайно выдавала конфиденциальные данные.

С ростом внедрения предприятия рискуют непреднамеренно раскрыть проприетарные данные публичным LLM. Чтобы противостоять этим угрозам, предприятия должны адаптировать свои стратегии безопасности вместе с развивающимися технологиями. В этом блоге рассматриваются ключевые аспекты безопасности генеративного ИИ и даются советы о том, как предприятия и пользователи могут оставаться защищенными.

Конфиденциальность данных с LLM

Генеративные модели ИИ обучаются на огромных объемах данных из различных источников, включая Интернет, вики, книги, библиотеки изображений и многое другое. Отсутствие контроля в процессе обучения модели часто приводит к тому, что в модель ИИ попадают персональные данные, такие как персональная идентификационная информация (PII), данные, защищенные авторским правом, и персональная медицинская информация (PHI), что часто приводит к выходным данным модели, которые компрометируют персональную информацию без преднамеренного согласия. Это вызывает серьезные опасения по поводу конфиденциальности.

• Сбор данных и согласие: Поскольку генеративный ИИ становится мейнстримом, управление наборами данных, используемыми для обучения модели, становится чрезвычайно важным. В прошлом мы видели случаи, когда несколько популярных потребительских LLM нарушали авторские права. Это указывает на то, что правильное согласие не было дано до того, как данные были переданы для обучения LLM. Крайне важно гарантировать, что данные, используемые для обучения моделей ИИ, собираются этично, получая надлежащее согласие.
• Минимизация данных: Минимизация данных подразумевает сбор и обработку только тех данных, которые необходимы компаниям для предоставления индивидуальных услуг. В случае LLM важно использовать только необходимые данные для производительности и точности модели. Кроме того, ИИ должен иметь доступ только к извлечению данных, непосредственно соответствующих запросу.
• Анонимизация и деидентификация: Крайне важно гарантировать, что обучающие наборы данных не содержат персональные данные, которые впоследствии могут быть скомпрометированы посредством запроса от неавторизованного персонала. Обнаружение конфиденциальных данных и необходимо использовать инструменты маскировки, чтобы гарантировать, что конфиденциальные данные останутся скрытыми.

Безопасность данных: защита моделей и результатов ИИ

Обеспечение безопасности реализаций генеративного ИИ требует междисциплинарного подхода с основным фокусом на управлении данными и на том, как данные обрабатываются в целом. Вот несколько основных аспектов при рассмотрении безопасности генеративного ИИ:

• Безопасность модели: Защита моделей ИИ от несанкционированного доступа, взлома или кражи имеет решающее значение для предотвращения неправомерного использования и защиты интеллектуальной собственности.
• Фильтрация выходных данных: Необходимо внедрить системы модерации контента, чтобы предотвратить создание вредоносного, предвзятого или ненадлежащего контента и сохранить целостность результатов, генерируемых ИИ.
• Враждебные атаки: Разработка защиты от входных данных, предназначенных для манипулирования выходными данными ИИ или извлечения конфиденциальной информации из моделей, является актуальной задачей.

Навигация по ландшафтам соответствия

По мере того, как растет внедрение генеративного ИИ, растет и контроль со стороны регулирующих органов вокруг него. Магистры права должны соблюдать меняющиеся правила конфиденциальности данных, такие как GDPR, CCPA и т. д. Обеспечение соблюдения таких требований, как право на забвение и переносимость данных, представляет собой уникальную проблему для моделей ИИ.

Нормативная база постоянно развивается, появляются новые правила, ориентированные на ИИ. Предприятия, инвестирующие в генеративный ИИ и ИИ, должны помнить об этих правилах для обеспечения соответствия требованиям. Фирмы должны следовать этим рекомендациям, чтобы поддерживать прозрачность и справедливость для создания этичной практики ИИ.

Угрозы доступа к генеративному ИИ

Вот несколько основных угроз, которые могут помешать внедрению генеративного ИИ:

• Безопасность API: Реализация надежной аутентификации и ограничения скорости для API-интерфейсов моделей ИИ имеет решающее значение для предотвращения злоупотреблений и несанкционированного доступа.
• Оперативная инъекция: Вредоносные входные данные, предназначенные для манипулирования поведением ИИ или извлечения конфиденциальной информации из модели, должны быть тщательно проверены, чтобы гарантировать их безопасность.
• Атаки с инверсией модели: Разработка методов, позволяющих не допустить реконструкции данных обучения злоумышленниками путем анализа выходных данных модели.

Заключительные мысли

Поскольку генеративный ИИ продолжает развиваться, должен развиваться и наш подход к безопасности. Организации могут использовать мощь генеративного ИИ, минимизируя риски, решая проблемы конфиденциальности данных, внедряя надежные меры безопасности, обеспечивая соответствие нормативным требованиям и защищая от новых угроз доступа. Ключ заключается в том, чтобы оставаться информированным, быстро адаптироваться к новым вызовам и развивать культуру безопасности и этики при разработке и развертывании ИИ.

Пакет приложений Solix Security and Compliance помогает организациям обеспечивать безопасность своих данных и защищать их от современных атак и угроз. Маскировка данных Solix, Обнаружение конфиденциальных данных и Конфиденциальность данных потребителей Инструменты помогают организациям гарантировать безопасность, защищенность и соответствие своих сред данных требованиям, защищая конфиденциальные данные и предотвращая несанкционированный доступ.

Чтобы узнать больше о безопасности и соответствии требованиям Solix, посетите страницу нашего продукта.

Об авторе

Привет! Меня зовут Харичараун Джаякумар, я старший руководитель по маркетингу продуктов в Solix Technologies. Я занимаюсь в основном данными и аналитикой, архитектурами управления данными, корпоративным искусственным интеллектом и архивированием. Я получил степень магистра делового администрирования в ICFAI Business School в Хайдарабаде. Я руковожу маркетинговыми исследованиями, проектами по генерации лидов и инициативами по маркетингу продуктов для Solix Enterprise Data Lake и Enterprise AI. Помимо всего, что касается данных и бизнеса, мне иногда нравится слушать и играть музыку. Спасибо!