Как атаките по време на изпълнение могат да провалят AI инвестициите
Изкуственият интелект (AI) се превърна в неразделна част от много бизнеси, обещавайки трансформиращи прозрения и оперативна ефективност. Въпреки това, това обещание идва със свои собствени предизвикателства, особено по отношение на сигурността на ниво изводи (inference layer), което може значително да увеличи разходите и да компрометира възвръщаемостта на инвестициите (ROI) при внедряването на AI.
Нарастващата загриженост за атаки на етапа на изводи
Етапите на изводи в AI са от съществено значение, тъй като те превръщат AI моделите в приложими бизнес прозрения. Въпреки това, противниците все повече насочват вниманието си към този етап, превръщайки потенциално ценни AI активи във финансови пасиви.
Защо слоевете за изводи?
Изводите са мястото, където AI моделите се прилагат на практика, свързвайки инвестициите с бизнес стойността. Уязвимостите на този етап го правят основна мишена за атаки, като отравяне на данни и инжектиране на подкани, което може да увеличи общите разходи за притежание (TCO) на компанията.
Експлоатиране на уязвимостите на AI
Противниците са разработили сложни техники за експлоатиране на уязвимостите на AI. Те включват инжектиране на подкани, отравяне на тренировъчни данни и кражба на модели, които могат драматично да повлияят на регулаторното съответствие и доверието на клиентите.
Реалните разходи от пропуски в сигурността
Ограничаването на пробиви може да струва милиони, особено в регулирани индустрии. Ако не се контролират, тези разходи могат да анулират всяка финансова полза, която AI решенията са очаквали да донесат.
Източник 1
Укрепване срещу AI заплахи
Предвид тези залози, организациите се нуждаят от здрави рамки за сигурност, за да смекчат тези рискове.
Връщане към основите
Сигурността на AI системите изисква основни подходи за сигурност, адаптирани към съвременните предизвикателства. Управлението на данни, управлението на идентичността и облачната сигурност са от решаващо значение за укрепването на AI средите.
Ролята на сянковия AI
Сянковият AI представлява неразрешени AI инструменти в организациите, които представляват значителни рискове за сигурността. Адресирането на тези проблеми изисква здрави политики и технически контроли.
Източник 2
Внедряване на ефективни стратегии
Необходимостта от цялостни рамки за сигурност не може да бъде подценена.
Бюджетиране за сигурност на изводите
Финансовото планиране може да включва картографиране на целия процес на изводи и коригиране на бюджета за сигурност въз основа на потенциалните рискове.
Източник 3
Рамка на нулево доверие
Приемете позиция за сигурност на нулево доверие, която непрекъснато проверява идентичностите на потребителите и системите в AI инфраструктурите.
Източник 4
Мониторинг и прозрачност
Редовно наблюдавайте AI моделите с откриване на аномалии и валидирайте всички резултати, за да предотвратите вредно поведение.
Източник 5
Заключение
Организациите трябва да балансират иновациите в AI с еднакво здрави инвестиции в сигурност. Изграждането на сигурни AI решения изисква съгласуване на техническите защити с финансовите стратегии. За да максимизират ROI и да осигурят доверие в марката, компании като Encorp.ai, специализирани в защитени AI интеграции, предлагат безценни прозрения за това нововъзникващо предизвикателство.
За персонализирани AI решения, съобразени със сигурността на интересите на вашата организация, посетете Encorp.ai.
Martin Kuvandzhiev
CEO and Founder of Encorp.io with expertise in AI and business transformation