Microsoft предлагает простую схему защиты генеративных ИИ на основе уроков из Red Teaming 100 продуктов генеративного ИИ.

Важность оценки безопасности ИИ-систем

С быстрым развитием генеративных ИИ-систем возрастает необходимость в оценке их безопасности. Это особенно важно для выявления уязвимостей и защиты от атак.

Проблемы текущих методов

Современные методы оценки безопасности сталкиваются с трудностями. Сложность ИИ-систем и их возможности создают новые уязвимости. Интеграция систем, которые предоставляют ИИ-моделям доступ к внешним инструментам, увеличивает риски.

Ограничения традиционных подходов

Существующие методы оценки безопасности часто игнорируют системные уязвимости, сосредотачиваясь только на рисках моделей. Это может привести к серьезным проблемам.

Решения от Microsoft

Исследователи Microsoft разработали комплексную методику для оценки безопасности ИИ-систем. Они протестировали более 100 продуктов и создали структурированную модель угроз.

Ключевые аспекты методики

Методика включает восемь основных уроков, которые помогают выявлять и оценивать риски. Она сочетает системное моделирование угроз с практическими знаниями из реальных операций.

Двухфокусный подход

Архитектура методики Microsoft ориентирована как на отдельные модели ИИ, так и на сложные системы. Это позволяет учитывать различные аспекты безопасности.

Эффективность методики

Анализ показал, что простые методы атак часто более эффективны, чем сложные. Это подчеркивает важность комплексного подхода к безопасности.

Заключение

Методика Microsoft предоставляет ценные рекомендации для оценки рисков ИИ. Она помогает организациям разрабатывать собственные протоколы безопасности, учитывая реальные уязвимости.