Современные системы искусственного интеллекта (ИИ) становятся все более сложными, и с этим растет их уязвимость. В то время как многие обсуждают угрозы, связанные с инъекциями команд и утечками данных из языковых моделей, существует более широкий спектр рисков, связанных с инфраструктурой, на которой эти модели работают.
Недавние исследования показывают, что атакующие могут использовать платформы машинного обучения для внедрения вредоносного кода, что ставит под угрозу не только сами модели, но и всю инфраструктуру компании. Например, в ходе одного из тестов безопасности команда смогла развернуть вредоносную модель, используя лишь пробный аккаунт, что привело к удаленному выполнению кода на облачной платформе.
Ключевыми проблемами являются недостаточная сегментация сети и отсутствие должной изоляции между клиентскими и внутренними ресурсами. Это создает возможность для атакующих получить доступ к критически важным данным и системам, что может привести к серьезным последствиям для бизнеса.
Для защиты от таких угроз организациям необходимо:
1. Предположить, что все пользователи могут быть потенциальными злоумышленниками, и проектировать изоляцию с учетом этого.
2. Внедрить строгую сетевую сегментацию, чтобы клиентские среды не имели доступа к внутренним ресурсам.
3. Мониторить поведение моделей и доступ к ресурсам, чтобы выявлять аномалии.
4. Ограничить возможности выполнения кода в контейнерах моделей, чтобы минимизировать риски.
5. Обеспечить надежную аутентификацию и авторизацию для всех API моделей.
С учетом того, что ИИ продолжает развиваться, важно, чтобы компании пересмотрели свои стратегии безопасности и адаптировались к новым угрозам, которые могут возникнуть в результате использования ИИ.