Сигурност на AI извода: Преодоляване на най-големите предизвикателства пред CISOs
В постоянно развиващата се област на изкуствения интелект (AI), защитата на AI моделите се превърна в основен приоритет за главните служители по информационна сигурност (CISOs) по целия свят. Предприятията осъзнават критичната необходимост от стабилни мерки за сигурност по време на фазата на извода, която често е най-уязвимата част от жизнения цикъл на AI. Тази статия разглежда предизвикателствата, пред които са изправени CISOs при защитата на AI извода, и иновативните решения, предлагани от компании като Databricks и Noma Security.
Разбиране на уязвимостите при AI извода
AI изводът е фазата, в която активните модели взаимодействат с реални данни. Докато този етап предоставя ценни прозрения, той също така открива множество уязвимости като инжектиране на подкани, изтичане на данни и пробиви в моделите. Адресирането на тези заплахи за сигурността е от първостепенно значение за предотвратяване на неразрешено излагане на данни и осигуряване на съответствие с регулаторните рамки.
Ролята на Databricks и Noma Security
Партньорство между Databricks Ventures и Noma Security
Databricks Ventures и Noma Security обединиха сили, за да се справят с пропуските в сигурността при AI извода. Тяхното сътрудничество, подкрепено от Серия А на стойност 32 милиона долара, се фокусира върху вграждането на анализ на заплахите в реално време и усъвършенствани защити на слоя за извод. Чрез интегриране на проактивно AI червено тестване в работните процеси на предприятията, те повишават увереността на организациите в безопасното мащабиране на AI внедряванията.
Проактивно AI червено тестване
Проактивният подход на Noma Security за червено тестване цели да разкрие уязвимости преди внедряването на AI моделите. Чрез симулиране на вражески атаки по време на предпроизводствено тестване, устойчивостта на защитата по време на изпълнение се подобрява значително. Както подчертава изпълнителният директор на Noma Нив Браун, този подход осигурява целостта на AI от самото начало и намалява времето за сигурно внедряване.
Индустриални прозрения: Сигурност на AI извода
Перспективата на Gartner за AI сигурността
Според Gartner, има нарастващо търсене на усъвършенствани възможности за управление на доверието, риска и сигурността на AI (TRiSM). До 2026 г. се очаква над 80% от неразрешените AI инциденти да произтичат от вътрешна злоупотреба, което подчертава необходимостта от интегрирано управление и сигурност на AI в реално време. Повече за прозренията на Gartner можете да намерите тук.
Адресиране на ключови заплахи при извода
Databricks и Noma предлагат интегрирани решения за смекчаване на критични заплахи при AI извода, като инжектиране на подкани, изтичане на чувствителни данни и пробиви в моделите. Тези решения съответстват на индустриални стандарти като OWASP и MITRE ATLAS, осигурявайки цялостна защита от заплахи.
Ключови заплахи и мерки за смекчаване
- Инжектиране на подкани: Многослойните детектори на Noma и валидирането на входовете на Databricks се борят със злонамерени входове.
- Изтичане на чувствителни данни: Откриването и маскирането на данни в реално време се комбинират с мерки за управление и криптиране.
- Пробиви в моделите: Механизмите за откриване и прилагане в реално време защитават целостта на модела.
Архитектурата на Databricks Lakehouse
Архитектурата на Databricks Lakehouse обединява възможностите за управление на данни в складове с мащабируемостта на данъчните езера. Този централизиран подход поддържа аналитични и машинно-обучителни натоварвания, вграждайки мерки за съответствие и сигурност директно в жизнения цикъл на данните.
Съответствие и сигурност
Чрез спазване на рамки като OWASP и MITRE ATLAS, Databricks Lakehouse помага на предприятията да се съобразят с ключови регулации като Закона за AI на ЕС, като по този начин вгражда прозрачност и съответствие в оперативните процеси.
Бъдещето на AI сигурността
С ускоряването на приемането на AI, партньорството между Databricks и Noma служи като модел за сигурност на корпоративния AI в мащаб. Техните интегрирани рамки за управление и откриване на заплахи в реално време осигуряват цялостно покритие на сигурността през целия жизнен цикъл на AI, особено по време на извода.
Заключение
Защитата на AI извода представлява сериозно предизвикателство за предприятията. Въпреки това, с robustни стратегии и партньорства като тези между Databricks и Noma Security, организациите могат уверено да мащабират AI внедряванията, като същевременно се предпазват от нововъзникващи заплахи. Чрез директно адресиране на тези опасения за сигурността, CISOs могат да проправят пътя за иновативни и сигурни AI решения.
Външни източници:
- Noma изгражда инструменти за откриване на проблеми със сигурността на AI приложения
- Прозрения на Gartner за AI сигурността
- Databricks Ventures
- Noma Security
- TechCrunch за AI сигурността
Разгледайте повече за AI сигурността на Encorp.ai.
Martin Kuvandzhiev
CEO and Founder of Encorp.io with expertise in AI and business transformation