В последние годы API стали неотъемлемой частью работы генеративного ИИ (GenAI). Однако их сочетание с проблемами больших языковых моделей (LLM) и стремительными темпами внедрения технологий создает риски для безопасности. Генеративный ИИ подвержен традиционным угрозам API, таким как аутентификация и утечка данных, а также специфическим для ИИ проблемам, описанным в списке OWASP.
На первом месте в этом списке находится инъекция команд (LLM01), когда злоумышленники внедряют вредоносный код в LLM, чтобы манипулировать его выводом. Это может привести к утечке данных или даже удалению учетных записей пользователей. Важно внедрять меры контроля, такие как валидаторы ввода и фильтры контента.
Еще одной серьезной угрозой является отказ в обслуживании модели (LLM04), когда LLM перегружается запросами, что может снизить качество обслуживания для других пользователей. Для защиты от этого необходимо ограничивать скорость запросов и контролировать использование ресурсов.
Кроме того, утечка конфиденциальной информации (LLM06) остается актуальной проблемой. Даже если система ограничивает доступ к данным, LLM может быть обманут и раскрыть чувствительную информацию. Поэтому важно предотвращать попадание таких данных в модель.
Недавние инциденты показывают, что атаки на API уже не являются теорией. Например, уязвимости в Ray AI и Google Gemini LLM позволили злоумышленникам получить доступ к конфиденциальной информации.
Чтобы защититься от этих угроз, провайдеры LLM проводят тестирование на уязвимости и мониторинг активности API. Однако важно не только выявлять уязвимости, но и контролировать доступ к данным, чтобы минимизировать риски.
В условиях, когда ИИ открывает новые возможности для бизнеса, важно помнить о безопасности. Не стоит полагаться на то, что все будет защищено автоматически — активные меры предосторожности необходимы.