Přehodnocení zábran pro aplikace umělé inteligence

As Aplikace AI Pokud se od jednoduchých chatbotů přesuneme k agentním systémům schopným jednat jménem uživatele, rizika rostou exponenciálně. Agentní aplikace mohou provádět akce pomocí nástrojů, což otevírá nové vektory hrozeb pro útočníky, kteří mohou tyto nástroje manipulovat a měnit stav uživatelských aplikací a dat.

Tradiční ochranné bariéry a bezpečnostní modely byly navrženy pro úzké, dobře definované hrozby, ale s obtížemi se vyrovnávají s rozmanitostí a kreativitou moderních útočných technik. Tato nová realita vyžaduje změnu paradigmatu: použití umělé inteligence k obraně proti umělé inteligenci, umožnění adaptivních a škálovatelných ochranných opatření, která odpovídají vynalézavosti a nepředvídatelnosti dnešních protivníků.

Pochopení rozšířeného rizika

Umělá inteligence se šíří do všech vrstev softwaru – od CRM do kalendářů, e-mailů, pracovních postupů, prohlížeče, a další – všude vkládáme inteligenci. Z toho, co začalo jako konverzační asistenti, se nyní stávají autonomní agenti schopní samostatných akcí.

Příkladem jsou nově vznikající „agenti“ OpenAI, kteří mohou procházet internet nebo provádět úkoly online. Tyto schopnosti odemykají obrovskou produktivitu, ale také odhalují rozsáhlý a neprobádaný povrch pro útoky. Rizika sahají nad rámec úniku dat a zahrnují manipulaci s chováním, vyhýbání se modelům a útoky s okamžitou injekcí – hrozby, které se dynamicky vyvíjejí a cílí spíše na logiku modelu než na jeho infrastrukturu.

Pro podniky tento posun znamená, že se bezpečnost musí vyvíjet stejně rychle jako samotná umělá inteligence. Výzvou pro technologické a bezpečnostní lídry je, jak chránit inovace, aniž by je zpomalili, což je napětí, které mezi týmy pro bezpečnost a vývoj umělé inteligence již dlouho existuje.

Kde tradiční zábradlí selhávají

Většina současných bezpečnostních nástrojů s využitím umělé inteligence se stále spoléhá na statické, úzce trénované modely strojového učení určené k rozpoznávání specifických typů útoků. Každá nová metoda obcházení nebo promptního vstřikování často vyžaduje přetrénování nebo opětovné nasazení specializovaného modelu. Tento reaktivní přístup předpokládá, že se útočníci budou chovat předvídatelným způsobem. Pravdou však je, že útočníci nyní sami využívají umělou inteligenci k vytváření adaptivních, kreativních a rychle se rozvíjejících hrozeb, které tradiční obrana nedokáže předvídat.

Dokonce i ochranné zábradlí prezentované jako nejmodernější bývají omezené co do rozsahu a možností a jsou účinné pouze v rámci scénářů, pro které byly trénovány. Stará paradigmata vyžadují trénování samostatného modelu pro každý nový útok, což je křehký a neudržitelný přístup, protože počet potenciálních technik zneužití stoupá do stovek.

K tomu se přidává i přetrvávající kulturní rozpor mezi bezpečnostními týmy a týmy zabývajícími se umělou inteligencí. Vývojáři umělé inteligence často vnímají bezpečnost jako překážku – něco, co zpomaluje jejich práci – zatímco bezpečnostní týmy nesou odpovědnost za případné selhání. Tento nedostatek spolupráce způsobil, že mnoho organizací je již od začátku zranitelné. Potřebné jsou obranné mechanismy, které se bezproblémově integrují do životního cyklu umělé inteligence a zajišťují dohled bez problémů.

Obrácení scénáře: Využití umělé inteligence k obraně umělé inteligence

Aby se s těmito výzvami vypořádali, vzniká nové bezpečnostní paradigma: umělá inteligence, která útočí na škodlivou umělou inteligenci a brání vaši umělou inteligenci. Namísto spoléhání se na statická pravidla nebo ručně vytvořené podpisy tento přístup využívá generativní a analytickou sílu modelů velkých jazyků (LLM) k prozkoumání i ochraně systémů umělé inteligence.

• Červené týmy řízené umělou inteligencí: LLM mohou simulovat širokou škálu kontradiktorního chování, včetně obcházení modelu, promptní injekce a zneužití agentů. Uvolněním nezařazený nebo „nepravdivé“ modely pro kreativní testování aplikací, organizace získají bohatší a realističtější pochopení zranitelností dříve, než je útočníci zneužijí.
• Nepřetržitá, adaptivní obrana: Stejné systémy umělé inteligence lze trénovat tak, aby se učily z každého útoku a automaticky posilovaly obranu. Místo správy stovek úzce zaměřených modelů mohou organizace nasadit jednu škálovatelnou obrannou vrstvu schopnou rozpoznávat a přizpůsobovat se různorodým hrozbám a zároveň zachovat konzistentní latenci a výkon.

To představuje zásadní posun od manuálního testování v čase k živým ochranným systémům, které se vyvíjejí spolu se systémy, které chrání.

Budování sebeobrany ekosystému

Umělá inteligence bránící se Umělá inteligence nejen zlepšuje detekci, ale také transformuje celou obranu. Při správné integraci mohou tyto systémy:

• Škálujte ochranu bez námahy zobecněním na více typů útoků.
• Neustále se zlepšovat, když se ve výrobě setkávají s novými hrozbami.
• Překlenout propast mezi týmy umělé inteligence a bezpečnostními týmy a umožnit dohled, který nebrání inovacím.
• Zajistěte přehled o komplexních rizikových plochách, které vznikají v důsledku chování agentů, kde systémy umělé inteligence jednají autonomně v digitálním prostředí.

Cílem je vybudovat bezpečnostní systémy, které myslí jako útočníci, předvídají jejich pohyby a vyvíjejí se stejně rychle jako oni.

Výzva k adaptivnímu myšlení

Toto odvětví se nachází v bodě zlomu. Po počátečním humbuku v letech 2023–2024 se mnoho podnikových iniciativ v oblasti umělé inteligence zastavilo, protože narazily na nepříznivé podmínky ve výrobě. Nebylo to kvůli nedostatku potenciálu, ale proto, že infrastruktura a bezpečnostní paradigmata nedokázala držet krok. Vzhledem k tomu, že se umělá inteligence nyní integruje do kritických pracovních postupů, důsledky nezabezpečeného designu se budou jen zvětšovat.

Organizace musí přijmout adaptivní bezpečnostní přístup, v němž systémy umělé inteligence neustále monitorují, testují a posilují ostatní systémy umělé inteligence. To znamená zavádět inteligentní ochranné prvky od samého začátku, spíše než je přidávat později. Je hloupé přemýšlet o softwaru, který není nativně založen na umělé inteligenci, a nebezpečné přemýšlet o umělé inteligenci, která není nativně bezpečná.

Živá umělá inteligence – zábradlí

Umělá inteligence je novým základem softwaru a stejně jako u každého základu závisí její síla na tom, jak dobře dokáže odolat zátěži. Statická obrana se nedokáže přizpůsobit danému okamžiku. Další éra zabezpečení bude patřit samoučícím se systémům (umělá inteligence, která brání umělou inteligenci), které budou odpovídat rychlosti, kreativitě a rozsahu hrozeb, kterým čelí. Pouze tím, že se umělá inteligence naučí chránit se sama, můžeme zajistit budoucnost, kterou nám pomáhá budovat.