A mesterséges intelligencia tárolási rétegének biztonságossá tétele
A tárolóban található fájlok képezik azt a tudásbázist, amelyet a mesterséges intelligenciája olvas, amelyben megbízik, és amely alapján cselekszik. A Copilotok és a RAG (Retrieval-Augmented Generation) feldolgozási folyamatok közvetlenül kapcsolódnak a SharePoint-hoz, az Amazon S3-hoz és az Azure Blob-hoz. A legtöbb mesterséges intelligencia-biztonsági stratégia a hozzáférés-vezérlésre és a modellek védelmi korlátaira összpontosít. Tudja meg, hogyan manipulálhatják a kompromittált fájlok a mesterséges intelligencia válaszait, hogyan tehetik közzé az érzékeny adatokat, és hogyan alááshatják az üzleti döntéseket – még akkor is, ha a modelljei biztonságban maradnak.
99%
az érzékeny adatok veszélyesen ki vannak téve a mesterséges intelligencia-eszközöknek, beleértve a generatív AI-segédprogramokat és a nem engedélyezett alkalmazásokat is (Forrás: Varonis, 2025)
90%
mindössze 5 rosszindulatú szöveg beillesztésével egy 2,6 millió dokumentumból álló tudásbázisba (Forrás: PoisonedRAG Research, USENIX Security 2025)
74%
El kell ismerni, hogy az ügynökök a szükségesnél szélesebb hozzáférést kapnak (Forrás: Cloud Alliance, 2026)
Mit fogsz tanulni
A legtöbb mesterséges intelligencia-biztonsági program a modellt védi, és szabályozza, hogy ki férhet hozzá az adatokhoz. Ez az előadás azokra a fájlokra összpontosít, amelyeket a mesterséges intelligenciád olvas.
A fájltárolás mára egy olyan támadási felület lett, amelyet mesterséges intelligencia is kihasználhat (
)
A rosszindulatú szoftverek, a fertőzött dokumentumok és a címkézetlen érzékeny adatok aktív kockázattá válnak, amint a mesterséges intelligencia csatlakozik a tárolóhoz. A kutatók bebizonyították, hogy mindössze öt rosszindulatú dokumentum beillesztése egy 2,6 millió dokumentumból álló tudásbázisba 90%-os támadási sikerarányt eredményezett a Retrieval-Augmented Generation (RAG) rendszerek ellen.
Miért nem veszi észre ezt a meglévő védelmi rendszer
A fájlokat feltöltéskor vizsgálják meg, utána pedig ritkán újra. A hozzáférési korlátozások határozzák meg, ki férhet hozzájuk, a védelmi intézkedések pedig az olvasás után lépnek működésbe, és ezek közül egyik sem vizsgálja magát a fájlt. Független kutatások szerint a jelenlegi észlelési eszközök gyakran nem veszik észre a rosszindulatú, többnyelvű fájlokat: 15 támadási lánc keretében mindössze 30 valós mintát azonosítottak (Association for Computing Machinery, 2025)
Hogyan néz ki a kiváló mesterséges intelligencia-alapú tárolási
biztonság?
Storage Security MetaDefender™ Storage Security a SharePoint, az Amazon S3 és a NAS rendszerekben található fájlokat, mielőtt azokat a mesterséges intelligencia (AI) alkalmazások felhasználnák. A Metascan™ több mint 30 kártevőellenes motort használ, míg a Deep CDR™ technológia, a Proactive DLP™ és Adaptive Sandbox elemzés segít biztosítani a megbízható, előírásoknak megfelelő adatokat a RAG-folyamatok és a mesterséges intelligencia-társak számára.
Kiemelt előadók
Tudja meg, milyen adattal táplálja a mesterséges intelligenciáját a tárolórendszere!
A mesterséges intelligenciád már több ezer vagy akár több millió fájlt kezel. Tudj meg, hogyan biztosíthatod, hogy ezek biztonságosak legyenek, mielőtt befolyásolnák a mesterséges intelligencia döntéseit.
