A mesterséges intelligencia (AI) biztonsága három különböző területet ölel fel , és érdemes ezeket a beszállítóval folytatott megbeszélés előtt – nem pedig annak során – elkülöníteni egymástól. A támadók az AI-t használják a fenyegetések generálására és kiterjesztésére. A védelem pedig az AI-t használja ezeknek a fenyegetéseknek a felismerésére és az azokra való reagálásra. A harmadik kategória pedig mindkettőt átfogja: a szervezet által már üzemeltetett AI-rendszerek, a modellek, a betanító adatok, a RAG-források és az ügynökök biztonságának biztosítása, amelyek mindegyike kockázatot jelent, függetlenül attól, hogy van-e támadó a közelükben vagy sem. |
A legfontosabb tudnivalók
- A mesterséges intelligencia biztonságával kapcsolatos fogalmak három csoportra oszthatók: a támadói technikákra, a védelmi képességekre, valamint maguknak a mesterséges intelligencia-rendszerek biztonságával járó szervezeti kockázatokra; ezek összekeverése pedig téves beszélgetéshez vezet a szállítókkal
- Az, hogy egy kifejezés támadói technikának vagy védekező képességnek minősül-e, attól függ, hogy az AI a fájl, a parancssor vagy az adatkészlet melyik oldalán működik, és nem magától a technológiától
- Egy fájl „tisztázása” nem jelenti azt, hogy annak tartalma igaznak bizonyulna, a mesterséges intelligencia által generált tartalom felismerése nem bizonyítja a csalást, és a fájlvizsgálat nem terjed ki arra, hogy mit tehet egy mesterséges intelligencia-ügynök
Saját technológiánk számos ilyen kifejezésben megjelenik: a fájlok és tartalmak ellenőrzése a mesterséges intelligencia feldolgozási folyamatok előtt, a nagy nyelvi modellek (LLM) vizsgálata azMetaDefender Aether™ rendszeren belül, valamint az érzékeny adatokra vonatkozó ellenőrzések, amelyek függetlenül attól, hogy mesterséges intelligencia-modell is szerepel-e a folyamatban. Amennyiben ez utóbbi a helyzet, a funkciót közvetlenül megnevezzük. Ha egy kifejezés iparági rövidítés, amelynek nincs közvetlen megfelelője a rendszerünkben, akkor ezt jelöljük meg.
A mesterséges intelligencia biztonságának három jelentése
A mesterséges intelligencia biztonsági fogalmai három csoportra oszthatók, amelyek ritkán fedik egymást, bár az első kettő kívülről nézve azonosnak tűnhet. A támadói fogalmak azt írják le, hogyan gyorsítja fel a mesterséges intelligencia a támadásokat – az AI által generált rosszindulatú programoktól a megfertőzött edzésadatokig. A védelmi fogalmak pedig azt írják le, hogyan erősíti a mesterséges intelligencia az észlelést – a prediktív, végrehajtás előtti észleléstől az érzékeny adatok automatizált elrejtéséig. A támadó generatív modellt használ, hogy másodpercek alatt meggyőző adathalász e-mailt állítson elő; a védelmi szakember pedig több ezer valódi adathalász-kísérlet alapján tanítja be az osztályozót, hogy az felismerje azt. Ugyanaz az alaptechnológia, ellentétes cél.
Egy harmadik csoport a mesterséges intelligencia-rendszerekben rejlő kockázatokat írja le: a modellfájlokat, a betanító adatokat és az ügynököket, amelyek függetlenül attól léteznek, hogy ki vesz részt a folyamatban. Az alábbi kifejezéseket az különbözteti meg egymástól, hogy a mesterséges intelligencia a fájl, a prompt vagy az adatkészlet melyik oldalán hajtja végre a műveletet, valamint hogy a kockázat egyáltalán támadóval kapcsolatos-e.
1. A támadó oldalán használt mesterséges intelligencia-szakkifejezések
Ez a kilenc kifejezés azt írja le, hogyan használják fel a támadók a mesterséges intelligenciát – az AI által írt kártevő programoktól kezdve a forrásnál megfertőzött adatokig. Mindegyik olyan valós mintákat tükröz, amelyekkel a biztonsági csapatok már most is szembesülnek.
Fogalom | Magyarázat | Felteendő kérdés | Hogyan használja ezt a kifejezést a „ opswat ”? |
Mesterséges intelligenciával létrehozott kártevő szoftverek | Mesterséges intelligencia által írt vagy módosított kód, amelyet mesterséges intelligencia segítségével hoztak létre. | Az észlelés egy jellegzetes jegyen alapul, vagy inkább a szerkezeten és a viselkedésen? | „A Venak Security 2026-ban négy kereskedelmi forgalomban kapható sandboxot tesztelt húsz, mesterséges intelligencia által generált rosszindulatú program -mintával szemben, és a OPSWAT Adaptive Sandbox 95%-os eredménnyel a legmagasabb átmenési arányt érte el.” |
Mesterséges intelligenciával generált adathalászat/szociális manipuláció | Mesterséges intelligenciával létrehozott adathalász-támadások, hangklónok és deepfake-ek, amelyek célja, hogy nagy léptékben is meggyőzően hangozzanak. | A felismerő rendszer valós időben ellenőrzi a linkeket és a tartalmat, vagy csak a kézbesítés pillanatában? | „A hagyományos csalásokkal ellentétben a mesterséges intelligencia által generált adathalász e-mailek kifinomultak és meggyőzőek.” |
Mesterséges intelligenciával támogatott támadás | Olyan támadás, amely több szakaszban is felhasználja a mesterséges intelligenciát – felderítés, hasznos teher generálása, észlelés elkerülése –, nem pedig csupán alkalmi gyorsítóeszközként. | Milyen bizonyítékok utalnak arra, hogy ez egy konkrét kampányhoz kapcsolódik, és nem csupán egy általános tendencia? | „A kormányok emellett a frissítések ütemezését is módosítják, hogy figyelembe vegyék, milyen gyorsan terjednek a mesterséges intelligenciával támogatott támadások.” |
Mesterséges intelligencia által generált zero-day | Az AI-t arra használták, hogy felfedezzen egy biztonsági rést, vagy azt kihasználható sebezhetőséggé alakítsa – ez szűkebb értelmezés, mint az, hogy „az AI új kártevőt írt”. Az új kártevő nem feltétlenül minősül „ zero-day ”-nek. | Ez az állítás egy új biztonsági résre vonatkozik, vagy csupán egy új, eddig fel nem fedezett kártevőre? | "A „Predictive Alin AI ” folyamatosan tanul a sandbox oldalon – a MetaDefender és aAether webhelyekről származó, megerősített zero-day sebezhetőségek alapján. Ez segít felismerni a mesterséges intelligencia által generált és eddig ismeretlen fenyegetéseket." |
Mesterséges intelligenciával működő kártevőprogramoknak való kitettség | Az AI segítségével létrehozott vagy továbbfejlesztett rosszindulatú szoftverek ugyanazon fájlok, dokumentumok vagy feldolgozási folyamatok révén jutnak be az AI-rendszerbe, amelyeken keresztül bármely más fenyegetés is bejuthat. | A víruskereső felismeri-e az AI által létrehozott vagy irányított rosszindulatú programokat, vagy csak azokat a szignatúrákat, amelyekkel már találkozott? | „ Az AI-alapú kártevőkkel és fájlalapú támadások kal szembeni kitettség drasztikus csökkenése.” |
Ellenséges mesterséges intelligencia/prompt-behatolás | Az ellenséges mesterséges intelligencia a „crafted-input” támadások tágabb kategóriáját jelenti; a prompt-befecskendezés pedig az LLM-ekre jellemző változat, amely magában foglalja a közvetlenül begépelt utasítások helyett a lekért dokumentumban elrejtett utasításokat is. | Az ellenőrzés nem csak azt vizsgálja, amit a felhasználó beír, hanem azt is, amit a modell visszakeres? | " Parancsbeillesztés: A támadó rejtett utasításokat ágyaz be egy összefűzött PDF-fájl rejtett első szakaszába." |
Rag-mérgezés | Hibás dokumentumok, amelyek megrontják az információkereső rendszer tudásbázisát. | A tartalmat az indexelés előtt vagy csak utána ellenőrzik? | „Biztosítja, hogy kizárólag megbízható, az irányelveknek megfelelő tartalom kerüljön indexelésre a keresőrendszerekben és a vektortárolókban, ezzel csökkentve a RAG-mérgezés kockázatát és a tartós tudásmanipulációt.” |
Adatmérgezés | A sérült edzési adatok a támadók számára kedvező modellviselkedést eredményeznek. | Milyen mértékben nyomon követhető a képzési adatok eredete? | „ A képzési adatok meghamisítása: Az AI-modellek finomhangolásához vagy kiegészítéséhez használt dokumentumok rejtett részt tartalmazhatnak...” |
Fájlokban rejtőző kártevő programok a mesterséges intelligencia feldolgozási folyamatokban | A rosszindulatú fájlok átcsúsznak a kizárólag szövegalapú mesterséges intelligencia védelmi rendszereinek szűrőin. | A védőkorlát ellenőrzi-e a fájl tartalmát, vagy csak a környező szöveget? | „Fájlokban rejtőző kártevő programok a mesterséges intelligencia feldolgozási folyamatokban: A rosszindulatú kódok olyan általános üzleti fájlokban rejtőznek, mint a PDF-ek, az Office-dokumentumok és az archívumok.” |
2. A védekező oldal mesterséges intelligenciájával kapcsolatos kifejezések
Az alábbi kifejezések leírják, hogyan alkalmazzuk mi és az iparág többi szereplője a mesterséges intelligenciát a mesterséges intelligencia-folyamatok védelmére. Mindegyikük a technológiai rendszerünkben szereplő konkrét technológiákhoz kapcsolódik.
Fogalom | Magyarázat | Felteendő kérdés | Hogyan használja ezt a kifejezést a „ opswat ”? |
Mesterséges intelligenciára épülő biztonság/ Platform | Egy gyártói pozícionáló kifejezés, amely arra utal, hogy a mesterséges intelligencia a termék architektúrájának központi eleme, nem pedig utólag hozzáadott funkció. MetaDefender Példaként említhetjük az Aether™-t: Predictive Alin AI , amely dedikált észlelési rétegként működik, nem pedig kiegészítő funkcióként. | Mi történik, ha a mesterséges intelligencia réteg nem egyezik meg a többi jelzéssel? | „Az AI-alapú platformokat ugyanolyan szigorúan kell értékelni, mint bármely más modern szoftvercsomagot...” |
Mesterséges intelligenciával támogatott felismerési modell | Olyan észlelési modell, amely a viselkedési rendellenességeket feljelöli ellenőrzés céljából, miközben az elemzők továbbra is összefüggésbe hozzák a riasztásokat, és eldöntik, mi számít valójában rosszindulatúnak. | A modell jelzi-e az anomáliákat felülvizsgálat céljából, vagy közvetlenül intézkedik azok ügyében? | " A mesterséges intelligenciával támogatott észlelési modelljeinek köszönhetően a [MetaDefender NDR ] folyamatosan elemzi a hálózati viselkedésmintákat, hogy már a támadási ciklus korai szakaszában felismerje azokat a finom eltéréseket, amelyek támadói tevékenységre utalhatnak." |
Mesterséges intelligencia által végzett tartalomellenőrzés/ felismerés | A mi AI Content Inspector, amely jelzi az AI által generált tartalmakat és a dokumentumhamisításokat. | Az AI által generált tartalmakat automatikusan csalásként jelöli meg, vagy felajánlja azokat egy ellenőrnek? | "AI Content InspectorOPSWAT AI-alapú tartalomhitelesítő és dokumentumhamisítás-felismerő motorja képek, PDF-fájlok és szöveget tartalmazó fájlok számára.” |
Autonóm triázs | Olyan mesterséges intelligencia, amely a riasztások osztályozásának egy kijelölt részét kezeli a meghatározott szabályok keretein belül – például az esetadatok kiegészítésével vagy a prioritás javaslatával –, anélkül, hogy teljes körű vizsgálati jogosultsággal rendelkezne. | Milyen döntést hoz a mesterséges intelligencia, és mit javasol? | „...az intézmény bevezette a OPSWATweboldalon található MetaDefender Aether szolgáltatást, hogy ellenőrzött környezetben osztályozza a gyanús fájlokat.” |
Magyarázható mesterséges intelligencia (XAI) | Az ítélet mögött álló bizonyítékok, a hozzájáruló jelek és a korlátok – nem csupán egy bizalmi pontszám. A pontszám csupán egy valószínűséget jelöl, nem pedig magyarázatot. | Milyen bizonyítékok támasztják alá ezt a számot? | „A mesterséges intelligencia-ellenőrző eszközök, az értelmezhetőségi keretrendszerek és a magyarázható mesterséges intelligencia (XAI) technikái hozzájárulnak a »fekete doboz« jellegű döntéshozatallal kapcsolatos aggályok enyhítéséhez.” |
Mesterséges intelligencia és biztonság átjáró | A MetaDefender™ Platform Guardrails for LLMs, amely ellenőrzi a fájlokat és a parancsokat, mielőtt azok eljutnának egy nagy nyelvi modellhez (LLM). | Az ellenőrzés még azelőtt történik, hogy a tartalom eljutna a modellhez, vagy csak utána? | "AMetaDefender Core működik mesterséges intelligencia alapú biztonsági átjáróként, amely a tartalmakat ellenőrzi és megtisztítja a fájlok feltöltése, a RAG-adatok beolvasása, az eszközök futtatása, valamint az adatok bizalmi határ átlépése előtt." |
Előrejelző mesterséges intelligencia | Predictive Alin AI, amely a fájl futtatása előtt felismeri a rosszindulatú szándékot (2. réteg: Statikus elemzés a MetaDefender oldalonAether). | Mekkora a hamis pozitív arány, és melyik adathalmazhoz viszonyítva? | „A rendszer a pontosságra és az MetaDefender Platformon belüli zökkenőmentes integrációra van optimalizálva, lehetővé téve, hogy a mesterséges intelligencián alapuló prediktív fenyegetésfelismerés más ellenőrzési technológiákkal együtt működjön.” |
Mesterséges intelligenciával támogatott fájltípus-felismerés | A File Type Detection™ technológiánk, amely felismeri a hamisított fájlokat. | Ez inline módon fut, vagy késleltetést okoz? | „A mesterséges intelligenciával támogatott felismerés a fájl szerkezetét és tartalmát elemzi annak érdekében, hogy meghatározza a fájl valódi típusát, ezzel pótolva a hagyományos ellenőrzés hiányosságait.” |
Mesterséges intelligencián alapuló DLP | Proactive DLP™ technológiánk, amely több mint 125 fájltípusban szűri ki a személyazonosító adatokat (PII), az egészségügyi adatokat (PHI) és a PCI-adatokat. | A szövegrészletek elrejtése a feltöltés befejezése előtt vagy után történik? | „Amikor a fájlok alaposabb vizsgálatot igényelnek, az OPSWATemulációalapú Adaptive Sandbox valós időben elemzi azok viselkedését. Az AI-alapú Proactive DLP ™felismeri és blokkolja vagy elrejti az ePHI-t és más érzékeny tartalmakat, segítve ezzel a HIPAA és a GDPR előírásainak teljesítését.” |
Tartalom-semlegesítés és rekonstrukció | A Deep CDR™ technológiánk, amely eltávolítja a fájlokból az aktív tartalmakat, és több mint 200 formátumban létrehoz egy tiszta változatot anélkül, hogy aláírásokra támaszkodna, az LLM-ek számára kialakított biztonsági keretek között működik, az AI-specifikus ellenőrző mechanizmusokkal együtt. | A fájl a tisztítás után is normálisan működik? | „AOPSWAT Deep Content Disarm and Reconstruction nevű fájltisztító technológiája átvizsgálja a fájlokat, eltávolítja a kártékony tartalmakat, majd 100%-os pontossággal újjáépíti a biztonságos és használható fájlokat.” |
Multiscanning | Egy fájlt egyszerre több mint 30 kártevőellenes motoron futtathat. Ez nem kifejezetten az AI-ra vonatkozik, hanem a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) védelmi rendszerének része, amely kiszűri azokat az ismert fenyegetéseket, amelyek kezelésére az AI-alapú rétegek nem lettek kialakítva. | Hány motor működik a telepített konfigurációban? | "Ha az ellenőrzés a feldolgozás során történik, multiscanning akkor az e-mail mellékleteket kézbesítés előtt több kártevőellenes motorral is ellenőrizhetjük.” |
3. A mesterséges intelligencia-rendszerek biztonságának biztosítása
Ezek a kifejezések nem sorolhatók egyértelműen sem a támadás, sem a védelem kategóriájába. Olyan kockázatokat írnak le, amelyek abból fakadnak, hogy egy szervezet hogyan építi fel, irányítja és kapcsolja össze saját mesterséges intelligencia-rendszereit, függetlenül attól, hogy szerepet játszik-e ebben támadó.
Fogalom | Magyarázat | Feltett kérdés | Hogyan használja ezt a kifejezést a „ opswat ”? |
A mesterséges intelligencia-ügynökök biztonságának biztosítása | Annak meghatározása, hogy egy ügynök mit tehet, mire férhet hozzá és milyen lépéseket tehet jóváhagyás nélkül. Az OWASP „Excessive Agency” kockázata, amely a 2026-os LLM Top 10 listán a harmadik helyet foglalja el, pontosan ezeket a három hibaforrást nevezi meg. | Az ember látja-e a kimenetet, mielőtt bármi is végrehajtásra kerülne? | „Hogyan védekezhetnek a biztonsági csapatok az autonóm mesterséges intelligencia-ügynökök támadásai ellen?” |
Mesterséges intelligencia-modell és az ellátási lánc biztonsága | Kockázatok az AI-rendszer működéséhez szükséges fájlokban és komponensekben; egy megfertőzött, előre betanított modell, vagy egy sebezhető csomag a betanítási folyamatban. Az LLM-ellenőrzésünk a modell futtatása előtt megvizsgálja annak felépítését, és ellenséges bemutatásokkal teszteli a telepített rendszer viselkedését, míg az SBOM és MetaDefender Software Supply Chain hasonló alapos vizsgálatot kiterjesztik az AI-folyamat által használt szélesebb körű komponensekre is. | Maga a modellfájlt vizsgálják, vagy csak azokat az adatokat, amelyeket futásidőben feldolgoz? | „Az LLM-modellek és a „ Supply Chain ” jelentette fenyegetések megelőzése: Vizsgálja át a nyílt forráskódú LLM-eket, a modellfájlokat és a kapcsolódó elemeket rosszindulatú programok, káros tartalmak és érzékeny adatok szempontjából, mielőtt azokat bevezetnék a vállalati mesterséges intelligencia-környezetekbe.” |
A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás képzési adatainak biztonsága | Az AI- és elemzési folyamatokat tápláló edzéskészletek, RAG-források és adattó-tartalmak érvényesítése az adatok bevitelét megelőzően; a hamisított vagy megbízhatatlan adatok ugyanúgy torzítják a modellt, mint egy sérült függőség. | Az adatokat még azelőtt szűrik, hogy bekerülnek a „tóba”, vagy csak azután, hogy a modell azok alapján betanult? | „Mesterséges intelligencia és gépi tanulás (AI/ML) képzési adatok: Védje meg a mesterséges intelligencia-modellek, a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) és a RAG-alkalmazások képzéséhez használt adatokat úgy, hogy biztosítja, hogy kizárólag megbízható dokumentumok, kódok, adatkészletek és tudásbázisok kerüljenek be a mesterséges intelligencia-feldolgozási folyamatokba.” |
Érzékeny adatok nyilvánosságra kerülése a mesterséges intelligencia révén | A tárolóban már meglévő bizalmas, szabályozott vagy védett adatok új módon hozzáférhetővé válnak, amint egy olyan mesterséges intelligencia-asszisztens, mint a Copilot, el tudja olvasni őket, és beépíti a válaszába. | A vezérlő rendszer az érzékeny adatokat már azelőtt osztályozza és korlátozza, hogy a mesterséges intelligencia-asszisztens olvasási hozzáférést kapna, vagy csak utána? | „Védje a kritikus mesterséges intelligencia-munkafolyamatokat a megbízhatatlan adatoktól, a rosszindulatú modellektől és az érzékeny adatok nyilvánosságra kerülésétől az ágazatspecifikus környezetekre tervezett, többrétegű, megelőzésre épülő biztonsági megoldással.” |
Néhány olyan korlát, amit érdemes egyértelműen megfogalmazni: egy dokumentum „tisztítása” nem igazolja, hogy tartalma valós; a mesterséges intelligencia által generált tartalom felismerése önmagában nem bizonyítja a csalást; a fájlok ellenőrzése pedig nem fedezi fel minden olyan kockázatot, amely abból adódik, hogy egy ügynöknek széles körű jogosultságot adunk. A fenti kifejezések mindegyike a probléma egy-egy konkrét részét oldja meg, nem pedig a teljes kockázatot.
Hol jelennek meg ezek a kifejezések a mindennapi munkában?
Az alábbi táblázat a mindennapi életben gyakran előforduló helyzeteket és az azok megoldására szolgáló „ OPSWAT ” technológiát mutatja be.
A mindennapi munkamenet | Amire szükséged van | A témához kapcsolódó „ OPSWAT ” hivatkozás |
A dokumentumok bekerülnek az asszisztensekhez vagy a RAG-folyamatokba | A feldolgozás vagy indexelés előtt ellenőrizze a fájlokat, és alkalmazza a szabályzatot | MetaDefender Core és az LLM-ekhez tartozó biztonsági korlátok |
A bizalmas fájlokat feltöltik a mesterséges intelligencia-szolgáltatásokba | Az érzékeny adatok felismerése, blokkolása vagy elrejtése, mielőtt azok elhagyják a rendszert | Proactive DLP, forrás: MetaDefender ICAP Server |
A csapatok harmadik féltől származó mesterséges intelligencia-modelleket vezetnek be | A modellfájlok ellenőrzése és a telepített rendszer viselkedésének tesztelése | MetaDefender AetherLLM-elemzés: statikus és dinamikus elemzések |
A számlák, igénylések vagy képek befolyásolják a jóváhagyást | Az AI által generált tartalmak és a csalás jelzőinek felismerése | AI Content Inspector az eredmények alátámasztják a felülvizsgálatot |
Az AI-projektfájlok csapatok között kerülnek át, vagy tárolásra kerülnek | Az ellenőrzés bevezetése az átszállítási és raktározási munkafolyamatokba | MetaDefender Managed File Transfer és MetaDefender Storage Security |
Nézze meg a gyakorlatban!
Mi fejlesztjük az itt bemutatott számos fogalom mögött álló technológiát, kezdve a Predictive Alin AIoldalon található „Pre-Execution Detection” funkciótól ( MetaDefender Aether ) egészen a AI Content Inspectoroldalon található tartalom-hitelességi ellenőrzésekig, valamint a Proactive DLP technológia által biztosított érzékeny adatok elrejtéséig. Nézze meg, hogyan alkalmazhatók ezek a technológiák a saját adatai, modelljei és nagy nyelvi modelljei (LLM) munkafolyamataiban.
Egy új kutatás alátámasztja, amit ezek a kifejezések leírnak. Az OPSWATáltal az Osterman Research segítségével készített, 2026-os vállalati fájlbiztonsági jelentés súlyos eltérést tárt fel a képességek és a magabiztosság között: a biztonsági vezetők 73,6%-a „nagyon” vagy „rendkívül” fejlettnek értékeli a fájlbiztonságát, de egyetlen szervezet sem felel meg a legfelső két szint követelményeinek, és 94,5% magasabb értékelést ad magának, mint amit a tényleges gyakorlatuk alátámaszt.
Ez a szakadék gyorsan növekszik: az elmúlt évben 87%-kal nőtt az aggodalom az olyan, mesterséges intelligenciával generált fenyegetések miatt, amelyek képesek kijátszani a mesterséges intelligencián alapuló védelmi rendszereket. Ez konkrét technológiákban is megmutatkozik: a fentebb már említett „Content Disarm and Reconstruction” (tartalom-semlegesítés és -rekonstrukció) és „ Multiscanning ” (tartalom-átalakítás) két fogalom a tanulmányban a legkevésbé kiforrott, megelőzésre összpontosító bevezetések közé tartozik, csupán 22,9%-uk, illetve 25,9%-uk minősült „rendkívül kiforrottnak”.
GYIK
Mi a különbség a „támadó”, a „védő” és az „AI-rendszerek” biztonsági kifejezések között?
A támadói kifejezések leírják, hogyan gyorsítja fel a mesterséges intelligencia a támadásokat – például a mesterséges intelligencia által generált rosszindulatú szoftverek vagy az adatmérgezés révén. A védelmi kifejezések leírják, hogyan erősíti a mesterséges intelligencia az észlelést – például a prediktív, végrehajtás előtti észlelés vagy a mesterséges intelligenciával támogatott DLP révén. A mesterséges intelligencia-rendszerek biztonságával kapcsolatos kifejezések a mesterséges intelligencia-rendszerekben, a modellfájlokban, az ügynökökben és a betanító adatokban rejlő kockázatokat írják le, amelyek függetlenül attól fennállnak, hogy van-e támadó a képben vagy sem. Ugyanazok az alapvető technikák több csoportban is megjelenhetnek, így a csoportosítás attól függ, ki cselekszik, és mi áll valójában veszélyben.
A kontroll az eredeti fájlokat, a kibontott szöveget, a modell-artefaktumokat vagy az élő modellválaszokat vizsgálja?
Ez négy különböző ellenőrzési pont, és egy „AI-biztonságot” hirdető szolgáltató esetleg csak az egyiket fedi le. Mielőtt feltételezné, hogy a többi is benne van, kérdezze meg, pontosan melyiket.
Hol történik az ellenőrzés, és a munkafolyamat képes-e a tartalmat nem csupán megjelölni, hanem blokkolni vagy karanténba helyezni is?
A végrehajtási pont nélküli észlelés esetén a kockázatos tartalom továbbra is átengedhető. Ellenőrizze, hogy az ellenőrzés a tartalom továbbítását megelőzően történik-e, vagy csak utólag készít jelentést.
Mely kockázatok esetében szükségesek a fájl- és tartalomellenőrzésen túlmenő további alkalmazás-, identitás- vagy ügynök-ellenőrzések?
Az ügynöki jogosultságok, az identitáskezelés és a fájlszintű ellenőrzés kezelését általában különálló eszközök végzik, még ugyanazon biztonsági rendszer keretein belül is. Kérdezze meg, mi nem tartozik kifejezetten a hatály alá, ne csak azt, hogy mi tartozik bele.
