Перейти к содержанию

Меры для безопасной разработки и использования ИИ | Блог Касперского


Рекомендуемые сообщения

Уже сегодня технологии на базе ИИ внедрены в каждой второй компании, а за ближайшие два года к ним присоединится еще 33% коммерческих организаций. ИИ в том или ином виде будет внедрен повсеместно. Экономический эффект, который получают компании от внедрения, варьируется от повышения удовлетворенности клиентов до прямого роста выручки. По мере того как понимание сильных и слабых сторон ИИ-систем бизнесом будет углубляться, эффективность только увеличится. Но уже сейчас очевидно, что о рисках, которые несет внедрение ИИ, нужно подумать заранее.

Даже ранние примеры внедрения демонстрируют, что цена ошибки ИИ-системы может быть высока и может выражаться в том числе во влиянии на репутацию, отношения с клиентами, здоровье пациентов и многое другое. А если учесть еще и киберфизические системы вроде автономных автомобилей, то вопросы безопасности станут еще острее.

Внедрять безопасность постфактум, как это было с предыдущими поколениями технологий, будет дорого и порой невозможно. Чтобы в этом убедиться, достаточно найти свежие оценки ущерба, который мировой экономике наносит киберпреступность: на 2023 год это $8 трлн. Неудивительно, что страны, претендующие на технологическое лидерство в XXI веке, торопятся внедрить регулирование ИИ (например, China’s AI Safety Governance Framework, EU AI Act, US Executive Order on AI). Но в законах редко указываются технические подробности и практические рекомендации — это не их задача. Поэтому для практического применения любых регуляторных требований формата «обеспечить надежность и этичность ИИ, а также контролируемость его решений» необходимы конкретные практические рекомендации, позволяющие достичь этого результата.

Чтобы помочь практикам, внедряющим ИИ уже сегодня, а также сделать будущее нашего мира более безопасным, специалисты «Лаборатории Касперского» при участии Эллисон Вайлд, члена команды по функциональной совместимости Сети по вопросам политики в области искусственного интеллекта Форума ООН по управлению Интернетом; доктора Мелодены Стивенс, профессора управления инновациями и технологиями школы государственного управления имени Мохаммеда бин Рашида; и Серхио Майо Масиаса, менеджера инновационных программ из Технологического института Арагона, создали набор рекомендаций. Документ был представлен в ходе семинара «Кибербезопасность в сфере ИИ: баланс между инновациями и рисками» на 19-м ежегодном Форуме по управлению Интернетом (UN Internet Governance Forum, IGF) для обсуждения с международным сообществом формирующих политику работы с AI экспертов.

Следование описанным в документе практикам поможет инженерам, специалистам DevOps и MLOps, которые разрабатывают и затем эксплуатируют ИИ-решения, достичь высокого уровня защищенности и безопасности ИИ-систем на всех этапах их жизненного цикла. Рекомендации документа нужно индивидуально оценивать для каждого внедрения ИИ, поскольку их применимость зависит от разновидности ИИ и модели внедрения.

Какие риски нужно учесть

Многообразие применений ИИ вынуждает организацию учитывать очень разнородные риски:

  • Риск от неиспользования ИИ. Звучит на первый взгляд забавно, но только сравнив выигрыш и потери компании от внедрения ИИ, можно правильно оценивать все остальные риски.
  • Риски несоответствия регулированию. Быстро развивающееся регулирование ИИ делает этот риск динамичным, его нужно часто оценивать заново. Кроме регулирования ИИ как такового, нужно учитывать сопутствующие риски, например нарушения законов по обработке персональных данных.
  • ESG-риски, то есть социально-этические риски применения ИИ, риски раскрытия чувствительной информации и риски для экологии.
  • Риск нецелевого использования ИИ-сервисов пользователями — от шуточных до злонамеренных сценариев.
  • Угрозы ИИ-моделям и наборам данных, применявшимся в тренировке.
  • Угрозы сервисам компании, возникающие при внедрении ИИ.
  • Возникающие при этом угрозы данным, которые обрабатываются в рамках этих сервисов.

При этом «под капотом» трех последних групп рисков находятся все угрозы и задачи, традиционные для ИБ в сложных облачных инфраструктурах: контроль доступа и сегментация, управление уязвимостями и обновлениями, создание систем мониторинга и реагирования, контроль цепочек поставок.

 

View the full article

Ссылка на комментарий
Поделиться на другие сайты

Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать

Вы сможете оставить комментарий после входа в



Войти
  • Похожий контент

    • KL FC Bot
      От KL FC Bot
      Главная выставка достижений мирового электронного хозяйства по традиции проходит в Лас-Вегасе в начале каждого года. На Consumer Electronics Show уделяют внимание и кибербезопасности, но она, мягко скажем, не является первым и главным вопросом повестки дня. Гигантский монитор или стиральная машина с ИИ? В ассортименте! Функции, защищающие от взлома умного дома? Придется поискать!
      Мы выбрали несколько самых интересных и трендовых анонсов с CES, чтобы описать новые кибер-риски и защитные решения, которые появятся у нас с вами по мере массового появления новинок в продаже.
      NVIDIA Project DIGITS: личный суперкомпьютер для ИИ
      Сам основатель компании NVIDIA Дженсен Хуанг представил аудитории CES сверхмощный компьютер размером с Mac mini. Основанный на «суперчипе» GB10 Grace Blackwell и снабженный минимум 128 ГБ памяти, этот аппарат способен запускать большие языковые модели с 200 млрд параметров. Можно соединить два таких компьютера и запускать уже совсем большие модели на 400 млрд параметров. Правда, цена $3000 ограничит аудиторию решения.
      Про кибербезопасность. Запуская большие языковые модели локально, вы предотвращаете утечку конфиденциальной информации в облачные сервисы OpenAI, Google и им подобные. Но до недавнего времени это решение было не слишком практичным. Доступны были либо сильно упрощенные модели, едва работающие на игровых компьютерах, либо решения, развернутые на мощных серверах в частном облаке. DIGITS упрощает запуск мощных локальных LLM для маленьких компаний и обеспеченных энтузиастов.
      Cуперчип GB10 Grace Blackwell, 128 ГБ ОЗУ и 4 ТБ SSD — неплохая платформа для локальной нейросети от NVIDIA. Источник
       
      View the full article
    • KL FC Bot
      От KL FC Bot
      Мы уже рассказывали, что большинство приложений для фитнеса и трекинга при занятиях спортом (например, бегом) при настройках по умолчанию практически никак не защищают ваши персональные данные. Маршруты и время тренировок, фотографии с пробежек, данные о вашей физической форме в большинстве случаев выкладываются в открытый доступ в Интернет, если вы явно это не запретите. А результаты, как мы уже писали, могут быть катастрофическими — от утечек местоположения секретных объектов до сталкинга и покушений на убийство.
      Чтобы избежать этого, необходимо настроить как сами смартфоны, так и беговые приложения. По ссылкам вы найдете инструкции по настройке наиболее популярных трекеров бега: Strava, Nike Run Club, MapMyRun, adidas Running.
      Завершая обзор настроек приватности беговых приложений, сегодня мы расскажем, как правильно настроить ASICS Runkeeper (версии для Android и iOS).
      Как и другие крупные производители спортивной обуви и амуниции Nike и adidas, японская компания ASICS, хорошо известная своей беговой обувью, не стала изобретать велосипед, а просто приобрела популярное приложение для трекинга бега Runkeeper и даже не переименовала его, добавив лишь собственное имя — ASICS Runkeeper.
      Настройки приватности в ASICS Runkeeper, как, впрочем, и в других беговых приложениях, находятся в не вполне очевидном месте. Если на основном экране щелкнуть на шестеренку в левом верхнем углу, то там вы их не найдете — это настройки тренировки. Вместо этого нажмите на кнопку Я в левом нижнем углу, далее нажмите на шестеренку в правом верхнем углу и на открывшейся странице выберите Настройки приватности.
      Где найти настройки приватности в приложении ASICS Runkeeper: Я → Настройки → Настройки приватности
       
      View the full article
    • KL FC Bot
      От KL FC Bot
      Ранее мы рассказывали, почему перед началом использования беговых трекеров обязательно нужно настроить конфиденциальность и приватность как в целом на смартфоне, так и в самом трекинговом приложении, — для минимизации утечки ваших персональных данных, включая геопозицию, в открытый доступ. Вы же не хотите, чтобы любой желающий мог подписаться на информацию о ваших пробежках и точно знать, где и когда вас можно найти офлайн?
      Вы можете изучить уже опубликованные инструкции по настройке смартфонов и популярных беговых приложений Strava и Nike Run Club, а сегодня мы поговорим о настройках приватности в MapMyRun.
      У приложения MapMyRun (версии для Android и iOS) очень любопытная история. В сентябре 2024 года оно было приобретено в составе пакета приложений MapMyFitness медиакомпанией Outside под руководством генерального директора Робина Терстона у американского производителя спортивной обуви и одежды Under Armour. A Under Armour, в свою очередь, приобрела этот пакет аппов за $150 млн в 2013 году у некоего… Робина Терстона, основавшего MapMyFitness в 2007 году! Таким образом, через 11 лет Робин вернул себе компанию, основанную им 17 лет назад.
      Настраиваем приватность в MapMyRun
      Найти в этом приложении настройки приватности, нажав на кнопку с шестеренкой в правом верхнем углу основного экрана, как обычно, не получится — это снова настройки тренировки. Вместо этого надо нажать на кнопку с тремя точками в правом нижнем углу (для iOS) или на «бургер-меню» из трех линий в верхнем левом углу (для Android), далее выбрать пункт Настройки (не Центр конфиденциальности — это другое) и уже на открывшейся странице выбрать Конфиденциальность.
      Где найти настройки приватности в приложении MapMyRun: ••• → Настройки → Конфиденциальность
       
      View the full article
    • KL FC Bot
      От KL FC Bot
      Как мы уже рассказывали, нельзя просто так взять и начать использовать приложения для трекинга бега, не настроив предварительно конфиденциальность и приватность как в целом на смартфоне, так и в самом трекинговом приложении. При настройках по умолчанию эти приложения делятся со всем Интернетом полной информацией о ваших тренировках, включая точную геопозицию. А мошенники и преступники умеют использовать эти данные в своих целях.
      Если вы хоть немного заботитесь о своей приватности, изучите уже опубликованные инструкции по настройке смартфонов и популярных беговых приложений — Strava, Nike Run Club, MapMyRun. А сегодняшний пост — для всех ценителей трех полосок: настроим приватность в трекинговом приложении adidas Running (версии для Android и iOS).
      Ранее известное как Runtastic, это фитнес-приложение теперь принадлежит крупнейшему европейскому производителю спортивной одежды и обуви и называется просто adidas Running. Настроек приватности в adidas Running не так много, как, например, в Strava. Тем не менее стоит убедиться в том, что все сконфигурировано правильно.
      Чтобы попасть в настройки приватности приложения adidas Running, нажмите на кнопку Профиль в правом нижнем углу, затем на кнопку с шестеренкой в правом верхнем углу и выберите пункт Конфиденциальность (в списке есть два пункта с таким названием, вам нужен верхний — с иконкой, на которой изображен ключ).
      Где найти настройки приватности в приложении adidas Running (Runtastic): Профиль → Настройки → Конфиденциальность
      Содержимое этого раздела почему-то забыли перевести на русский язык. В первую очередь здесь вас интересует пункт Maps (кому видны ваши карты) — убедитесь в том, что галочка стоит напротив Followers (подписчикам), а еще лучше — Only me (только мне).
       
      View the full article
    • KL FC Bot
      От KL FC Bot
      В какой-то момент ИБ-департамент крупной компании неизбежно задумывается о внедрении или замене SIEM-системы и сталкивается с задачей оценки бюджета, необходимого для ее внедрения. Но SIEM — это не легковесный продукт, который можно развернуть в имеющейся инфраструктуре. Практически все решения этого класса требуют дополнительного оборудования, так что для их работы придется приобретать аппаратное обеспечение (или арендовать его).
      Поэтому для расчетов бюджета необходимо представлять себе предполагаемую конфигурацию оборудования. В этом посте мы попробуем рассказать о том, как архитектура SIEM влияет на требования к аппаратной составляющей, а также предоставим примерные параметры, на которые стоит ориентироваться, чтобы определить предварительную стоимость необходимого оборудования.
      Оценка потока информации
      По своей сути SIEM-система собирает данные о событиях с источников и на основании корреляции этих данных выявляет угрозы для безопасности. Поэтому, прежде чем прикидывать, какое железо необходимо для работы системы, стоит оценить, а какой, собственно, объем информации эта система будет обрабатывать и хранить. Для того чтобы понять, какие источники потребуются, следует выделить наиболее критичные риски и определить источники данных, анализ которых поможет в выявлении и анализе угроз, связанных с этими рисками. Такая оценка нужна не только для расчета необходимого аппаратного обеспечения, но и для оценки стоимости лицензии. Например, стоимость лицензии на нашу систему KUMA (Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform) напрямую зависит от количества событий в секунду (Events Per Second, EPS). И еще один важный аспект — при выборе SIEM-системы важно проверить, как именно вендор считает количество событий для лицензирования. Мы, например, учитываем количество EPS после фильтрации и агрегации, причем мы считаем среднее количество событий за последние 24 часа, а не их пиковые значения, но так поступают далеко не все.
       
      View the full article
×
×
  • Создать...