Искусственный интеллект: развитие и угрозы
Искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается, становясь основой технологических и бизнес-инноваций, проникнув в каждую отрасль и кардинально изменив наше взаимодействие с миром. Инструменты ИИ теперь облегчают принятие решений, оптимизируют операции и создают новые персонализированные возможности.
Тем не менее, это быстрое расширение создает сложные и нарастающие угрозы, которые сочетают в себе традиционные риски кибербезопасности и уникальные уязвимости, характерные для ИИ. Новые риски включают манипуляцию данными, атаки на основе противостояния и эксплуатацию моделей машинного обучения, угрожающие конфиденциальности, безопасности и доверию.
С углублением интеграции ИИ в критическую инфраструктуру, такую как здравоохранение, финансы и национальная безопасность, организациям необходимо принимать проактивные и многоуровневые стратегии защиты. Осторожность и постоянное выявление и устранение этих уязвимостей поможет защитить не только системы ИИ, но и целостность и устойчивость цифровой среды в целом.
Новые угрозы в отношении моделей ИИ и пользователей
С расширением использования ИИ растет и сложность угроз, которым он подвергается. К числу наиболее насущных угроз относятся недоверие к цифровому контенту, намеренные или случайные лазейки в моделях, традиционные пробелы в безопасности и новые методы, успешно обходящие существующие меры защиты. Кроме того, развитие дипфейков и синтетических медиа усложняет ситуацию еще больше, создавая проблемы в проверке аутентичности и целостности содержания, генерируемого ИИ.
Доверие к цифровому контенту
С приближением ИИ-контента к реальным изображениям, компании создают механизмы защиты от распространения дезинформации. Однако, если в одном из таких механизмов будет обнаружена уязвимость, это может привести к серьезным социальным последствиям. Например, манипуляция водяными знаками может позволить злоумышленникам подделывать подлинность изображений, сгенерированных ИИ, и распространять дезинформацию.
Лазейки в моделях
Из-за открытого характера ИИ-моделей, часто используемых на платформах, подобных Hugging Face, модель с лазейкой может повлечь серьезные последствия для цепочки поставок. Методика «ShadowLogic», разработанная командой Synaptic Adversarial Intelligence (SAI), позволяет злоумышленникам внедрять скрытые лазейки в нейронные сети без кода, вмешиваясь в их вычислительные графы.
Интеграция ИИ в технологии с высоким воздействием
Модели ИИ, такие как Gemini от Google, подвержены атакам на основе косвенной подачи команд. При определенных условиях злоумышленники могут манипулировать этими моделями, вызывая у них опасные ответы и даже обращение к API.
Традиционные уязвимости безопасности
Распространенные уязвимости в инфраструктуре ИИ продолжают представлять угрозы. Злоумышленники часто эксплуатируют уязвимости в открытых фреймворках, что требует их своевременного обнаружения и устранения.
Новые методы атак
Новые методы атак становятся повседневной реальностью. К примеру, методика Knowledge Return Oriented Prompting (KROP), разработанная командой SAI, служит значительным вызовом безопасности ИИ, позволяя злоумышленникам обходить традиционные защитные меры в больших моделях языка.
Обнаружение уязвимостей
Для борьбы с этими угрозами исследователи должны опережать злоумышленников, предвосхищая возможные методы атак. Сочетание проактивных исследований с автоматизированными инструментами выявления скрытых уязвимостей укрепляет защиту как отдельных систем ИИ, так и всей отрасли.
Инновации для безопасности ИИ-систем
Защита ИИ-систем должна становиться неотъемлемой частью инноваций. Внедрение безопасности на этапах разработки и развертывания ИИ снижает вероятность неожиданных сбоев и увеличивает доверие к этим технологиям.
Источник: TechRadar
