Думаючи про безпеку систем AI, UK National Cyber Security Centre

Роздуми про безпеку систем штучного інтелекту: Погляд від NCSC

13 березня 2025 року Національний центр кібербезпеки Великобританії (NCSC) опублікував статтю під назвою “Думаючи про безпеку систем AI”. Ця публікація підкреслює зростаючу важливість забезпечення безпеки систем штучного інтелекту (ШІ) та пропонує підходи до їх захисту. Враховуючи зростаюче використання ШІ в різних секторах, від кібербезпеки до охорони здоров’я, NCSC підкреслює необхідність проактивних заходів для запобігання потенційним загрозам.

Ось детальний розгляд ключових моментів, викладених у статті NCSC, а також їх значення для розробників, користувачів та політиків:

1. Зростаюча Залежність від ШІ та Відповідні Ризики:

Стаття NCSC визнає, що ШІ стає все більш інтегрованим в критичну інфраструктуру, бізнес-процеси та навіть повсякденне життя. Це створює унікальні можливості, але також і нові вразливості, які необхідно ретельно враховувати.

• Зростання вектора атаки: Системи ШІ стають новими цілями для зловмисників. Їхня складність та залежність від великої кількості даних роблять їх привабливими та, потенційно, вразливими.
• Наслідки зловживання: Зловживання ШІ може мати значні наслідки, від економічних збитків до порушення критичних служб та підриву довіри громадськості.
• Ризики конфіденційності: Обробка великих обсягів даних, необхідних для навчання ШІ, може призвести до порушень конфіденційності, якщо не будуть впроваджені належні заходи захисту.

2. Специфічні Загрози для Систем ШІ:

NCSC окреслює декілька специфічних загроз, які необхідно враховувати при забезпеченні безпеки ШІ:

• Отруєння даних (Data Poisoning): Зловмисники можуть навмисно впроваджувати шкідливі або маніпулюючі дані в навчальний набір даних, змушуючи модель ШІ приймати неправильні рішення або поводитись непередбачувано. Наприклад, отруєння даних у системі розпізнавання облич може призвести до того, що вона буде неправильно ідентифікувати людей або дозволяти несанкціонований доступ.
• Атаки ухилення (Evasion Attacks): Ці атаки націлені на те, щоб обдурити вже навчену модель ШІ, представляючи вхідні дані, які були спеціально змінені для обходу її захисту. Наприклад, невелика зміна зображення може змусити систему розпізнавання об’єктів неправильно ідентифікувати знак “СТОП” як знак “Швидкість 60 км/год”, що може призвести до серйозних наслідків для автомобілів з автопілотом.
• Інверсія моделі (Model Inversion): Зловмисники можуть спробувати витягти конфіденційну інформацію з моделі ШІ, аналізуючи її вихідні дані. Це може розкрити інформацію про дані, які використовувалися для її навчання, або навіть сам алгоритм моделі.
• Атаки на конфіденційність (Privacy Attacks): Використання диференційованої конфіденційності та інших методів захисту конфіденційності є важливим для захисту конфіденційних даних, які використовуються для навчання ШІ. Атаки на конфіденційність можуть витягнути персональну інформацію з великих наборів даних, що використовуються для навчання моделей ШІ.
• Зловживання генеративним ШІ: Інструменти генеративного ШІ можуть бути використані для створення переконливого фейкового контенту (deepfakes), який може бути використаний для дезінформації, шахрайства або підриву репутації.

3. Рекомендації щодо Забезпечення Безпеки Систем ШІ:

NCSC пропонує низку рекомендацій для розробників, користувачів та регуляторів, які мають на меті підвищити безпеку систем ШІ:

• Security by Design: Безпека має бути ключовим пріоритетом на кожному етапі розробки системи ШІ, від збору даних до розгортання та підтримки.
• Надійне управління даними: Важливо забезпечити цілісність, достовірність та конфіденційність даних, які використовуються для навчання моделей ШІ. Це включає в себе впровадження суворих протоколів збору, обробки та зберігання даних.
• Надійні алгоритми: Слід використовувати алгоритми, які є стійкими до атак і мають зрозумілі механізми захисту від маніпулювання. Важливо враховувати ризики, пов’язані з певними типами моделей ШІ, і вибирати алгоритми, які найбільш підходять для конкретної області застосування.
• Постійний моніторинг та аудит: Системи ШІ повинні постійно контролюватися для виявлення та реагування на потенційні загрози. Регулярні аудити безпеки повинні проводитися для виявлення вразливостей та забезпечення ефективності впроваджених заходів безпеки.
• Прозорість та пояснюваність: Необхідно розуміти, як працюють моделі ШІ та як вони приймають рішення. Це допомагає виявити та усунути потенційні упередження або вразливості. Сприяння розробці більш пояснюваних моделей ШІ (XAI) є важливим кроком у напрямку підвищення довіри та безпеки.
• Усвідомлення ризиків та навчання: Необхідно підвищувати обізнаність про потенційні ризики, пов’язані з ШІ, серед розробників, користувачів та широкої громадськості. Навчальні програми повинні бути розроблені для забезпечення того, щоб люди мали навички та знання, необхідні для безпечного використання систем ШІ.
• Регуляторна база: NCSC підкреслює важливість створення чіткої та ефективної нормативно-правової бази для регулювання використання ШІ. Це має включати в себе стандарти безпеки, вимоги до відповідальності та механізми забезпечення відповідності.

4. Відповідальність та Підзвітність:

NCSC підкреслює необхідність чіткої відповідальності за безпеку систем ШІ. Це означає, що розробники, постачальники та користувачі повинні нести відповідальність за забезпечення безпеки систем, які вони розробляють, постачають або використовують.

• Визначення відповідальності: Чітко визначте, хто відповідає за різні аспекти безпеки системи ШІ протягом її життєвого циклу.
• Впровадження механізмів підзвітності: Створіть механізми для забезпечення того, щоб люди несли відповідальність за свої дії, пов’язані з ШІ.
• Розробка етичних рамок: Розробіть та впроваджуйте етичні рамки, які керують розробкою та використанням ШІ, враховуючи наслідки для безпеки.

5. Співпраця та обмін інформацією:

NCSC закликає до тісної співпраці між урядом, промисловістю та науковими колами для обміну інформацією про загрози, найкращі практики та розробку нових методів забезпечення безпеки ШІ.

• Спільні дослідження: Сприяйте спільним дослідницьким проектам для вивчення нових методів забезпечення безпеки ШІ.
• Обмін інформацією про загрози: Створіть механізми для обміну інформацією про загрози та вразливості ШІ між різними зацікавленими сторонами.
• Розробка стандартів: Співпрацюйте у розробці міжнародних стандартів безпеки для ШІ.

Висновок:

Стаття “Думаючи про безпеку систем AI” від NCSC підкреслює критичну важливість забезпечення безпеки систем ШІ. Зростаюча залежність від ШІ створює значні можливості, але також і нові вразливості, які необхідно ретельно враховувати. Впровадження надійних заходів безпеки, починаючи з розробки та закінчуючи розгортанням та обслуговуванням, є життєво важливим для захисту від потенційних загроз. Через проактивні зусилля, співпрацю та чітку регуляторну базу, можна забезпечити безпечне та відповідальне використання ШІ. NCSC закликає всіх учасників екосистеми ШІ – розробників, користувачів, регуляторів та дослідників – працювати разом, щоб зробити ШІ безпечним і надійним для всіх.

Враховуючи швидкий розвиток технологій ШІ, стаття NCSC є цінним ресурсом, що підкреслює ключові міркування безпеки, які необхідні для успішної та безпечної інтеграції ШІ у всі сфери життя.

Думаючи про безпеку систем AI

ШІ надав новини.

Наступне питання використовувалося для отримання відповіді від Google Gemini:

О 2025-03-13 12:05 ‘Думаючи про безпеку систем AI’ було опубліковано відповідно до UK National Cyber Security Centre. Будь ласка, напишіть детальну статтю з відповідною інформацією у зрозумілій формі.

24