HƯỚNG DẪN xã hội

Bảo mật AI

Bảo mật AI bảo vệ mô hình, dữ liệu, công cụ và các dịch vụ xung quanh khỏi truy cập trái phép hoặc thao túng.

Nghe hướng dẫn nàyAI thuật lại · ~2 min

Trên trang nàyĐọc trong 2 phút
  1. Tổng quan
  2. Những điểm chính rút ra
  3. Lặn sâu
  4. Xác định ranh giới bảo mật
  5. Triển khai trong thế giới thực
  6. Đưa nó vào thực tế
  7. Nguồn tham khảo và đọc thêm
  8. Tiếp tục khám phá
  9. Câu hỏi thường gặp

Tổng quan

Nó bao gồm bảo mật phần mềm thông thường và các mối đe dọa nhắm vào việc học hoặc hành vi mô hình. Một thiết kế bảo mật bắt đầu từ tài sản, đối thủ và ranh giới tin cậy của ứng dụng thực tế.

Những điểm chính rút ra

  1. Mô hình hóa toàn bộ ứng dụng theo mối đe dọa.
  2. Thực thi quyền bên ngoài mô hình.
  3. Kiểm tra lại các điều khiển giữa các thay đổi hệ thống.

Lặn sâu

Xác định những gì cần bảo vệ: đầu vào riêng tư, dữ liệu huấn luyện, hiện vật mô hình, thông tin xác thực, tài khoản kết nối và các hành động bên ngoài. Ghi lại ai có thể ảnh hưởng đến từng đầu vào và những gì kẻ tấn công có thể thu được từ thất bại. Chatbot công khai và một agent nội bộ có quyền ghi có các mô hình mối đe dọa khác nhau. Mối đe dọa có thể ảnh hưởng đến các giai đoạn khác nhau. Tài liệu huấn luyện bị nhiễm độc có thể thay đổi hành vi đã học; đầu vào đối kháng có thể thao túng dự đoán; Nội dung truy xuất không đáng tin cậy có thể chuyển hướng ứng dụng sử dụng công cụ. Đầu ra mô hình cũng có thể nguy hiểm khi được chèn vào truy vấn cơ sở dữ liệu, trang web hoặc lệnh mà không được xử lý phù hợp. Áp dụng các điều khiển tại ranh giới phần mềm. Thực thi quyền trong mã, giữ bí mật ngoài bối cảnh hiển thị của mô hình khi có thể, giới hạn phạm vi công cụ và xác thực đầu ra trước khi sử dụng. Một lời nhắc yêu cầu mô hình hoạt động an toàn không thể thay thế việc cô lập tài khoản hoặc kiểm tra quyền. Kiểm tra các đường dẫn lỗi đại diện trong môi trường được ủy quyền và duy trì quy trình sự cố. Ghi lại đủ thông tin để điều tra mà không thu thập nội dung nhạy cảm không cần thiết. Đánh giá các biện pháp kiểm soát sau khi thay đổi mô hình, nguồn truy xuất, công cụ và các phụ thuộc. Mô tả rủi ro còn lại một cách trung thực; không có bộ lọc duy nhất nào thiết lập được sự bảo vệ hoàn toàn.

04Ví dụ hoạt động

Xác định ranh giới bảo mật

  1. Hãy tưởng tượng một trợ lý đang tìm kiếm một người dùng đã đăng nhập trong kho tài liệu riêng tư.

  2. Áp dụng bộ lọc truy cập của người dùng trong dịch vụ truy xuất trước khi tài liệu vào ngữ cảnh mô hình.

  3. Kiểm tra với tài liệu thuộc tài khoản khác và xác minh rằng cả nội dung lẫn siêu dữ liệu nhận dạng đều không xuất hiện trong kết quả.

Những gì nó cho thấy

Bài kiểm tra phòng thủ, giả định này kiểm tra sự cấp phép độc lập với mức độ sẵn lòng tuân theo chỉ dẫn của mô hình.

Triển khai trong thế giới thực

Kiểm tra xem một tài khoản không thể lấy tài liệu của tài khoản khác.

Xác thực các trường đã tạo trước khi sử dụng chúng trong thao tác cơ sở dữ liệu.

Đưa nó vào thực tế

Tại sao nó quan trọng

  • Rủi ro và an toàn. Những tác hại thảm khốc và thường ngày của AI đều phụ thuộc vào việc ai hiểu được rủi ro và ai có thể hành động.
  • Quyết định rõ ràng hơn. Kiến thức công cộng và chuyên môn định hình liệu chính sách an toàn mạnh mẽ có khả thi về mặt chính trị hay không.
  • Phá vỡ sự thổi phồng. Những lời giải thích rõ ràng làm giảm sự thu hút bởi sự cường điệu, PR trong phòng thí nghiệm và sân khấu đạo đức mơ hồ.

coi chừng

  • Xử lý rủi ro hiện hữu như khoa học viễn tưởng trong khi khả năng lại phức tạp.
  • Nhầm lẫn giữa an toàn sản phẩm bề mặt với sự liên kết dưới quyền tự chủ cao.
  • Chỉ để lại những khán giả không phải người Anh và không có chuyên môn với những nguồn chất lượng thấp.

Các bước tiếp theo

  1. Tách biệt các tác hại của sản phẩm, sử dụng sai và rủi ro mất kiểm soát/sai lệch.
  2. Hỏi bằng chứng nào sẽ thay đổi quan điểm của bạn về thời gian và mức độ nghiêm trọng.
  3. Ưu tiên các nguồn chính và đánh giá cụ thể hơn các tuyên bố tiếp thị.
  4. Xác định một lộ trình hành động: sự nghiệp, chính sách, nguồn tài trợ hoặc kỹ năng - không chỉ là nhận thức.

Nguồn tham khảo và đọc thêm

  1. NISTPhân loại học máy đối kháng

Tiếp tục khám phá

Bản tin miễn phí

Nhận bản tóm tắt AI hàng ngày

Ba câu chuyện AI đã được xác minh vào mỗi buổi sáng các ngày trong tuần, được viết bằng tiếng Anh đơn giản. Miễn phí mãi mãi, không có quảng cáo.

Một email mỗi ngày trong tuần. Hủy đăng ký trong một cú nhấp chuột. Chúng tôi không bao giờ bán hoặc chia sẻ địa chỉ của bạn.

Tự kiểm tra

Take the AI Security quiz

Phản hồi tức thì về mọi câu trả lời và chứng chỉ có thể chia sẻ với ID có thể xác minh sau khi bạn vượt qua khóa học.

Bắt đầu bài kiểm tra

Hỗ trợ giáo dục AI miễn phí. AI Understanding là tổ chức phi lợi nhuận 501(c)(3) — không bao giờ có quảng cáo, không có tường phí. Hãy quyên góp

Câu hỏi thường gặp

Liệu một hệ thống nhắc nhở mạnh có đủ để có được trợ lý không?

Không. Xác thực, ủy quyền, xử lý đầu vào và đầu ra, giới hạn công cụ và phản ứng sự cố vẫn là những phần cần thiết của ứng dụng.