Red Teaming в применении к ИИ требует переосмысления

Red Teaming в применении к ИИ требует переосмысления

Red Teaming в применении к ИИ требует переосмысления

Учения Generative Red Team, проведенные в рамках DEF CON 32, показали, что подобный способ оценки защищенности ИИ не дает адекватной картины. Эксперты предлагают создать систему, подобную CVE и учитывающую целевое назначение объектов анализа.

В мероприятии приняли участие (PDF) около 500 добровольцев с разным опытом аудита больших языковых моделей (БЯМ, LLM). В 48 случаях за выявленные недочеты были выплачены премии — суммарно $7850.

Тем не менее организаторы пришли к выводу, что метод Red Teaming в применении к ИИ необходимо усовершенствовать. Большой проблемой оказалось фрагментарность документации по LLM, которые к тому же разнятся по предусмотренному применению.

Без учета назначения ИИ-модели и сообразных встроенных ограничений результаты таких проверок на прочность могут ввести в заблуждение. Более того, отсутствие единых критериев оценки может привести к противоречивым заключениям.

Бурный рост и развитие ИИ-технологий создали новые риски, однако ни у кого пока нет четкого представления о том, как тестировать такие продукты и выстраивать их защиту.

Обеспечение безопасности LLM, по словам экспертов, — нескончаемый процесс. Умные помощники могут ошибаться, им свойственны галлюцинации, предвзятость (из-за неправильного обучения), уязвимость к инъекции стимула. Подобные системы бесперспективно защищать от взлома, однако его можно сделать более затратным, а последствия — краткосрочными.

Организаторы Generative Red Team призывают ИИ- и ИБ-сообщества совместными усилиями решить настоятельные проблемы. В противном случае техническая революция приведет к появлению ИИ-инструментов, на которые невозможно положиться; живой пример тому — скороспелка DeepSeek.

Подпишитесь на новости

Киберполигон без привязки к вузу: Ampire Cloud теперь для личных тренировок

«Перспективный мониторинг» представил Ampire Cloud — облачный сервис для самостоятельного обучения кибербезопасности на практике. Теперь для тренировок не обязательно ждать корпоративных учений или поступать в вуз с собственным киберполигоном.

О запуске бета-версии на конференции Ampire 360° сообщил генеральный директор AM Live Илья Шабанов, присутствующий на площадке.

Сервис развивает возможности киберполигона Ampire, который используется для подготовки специалистов по обнаружению атак и устранению их последствий.

Ampire Cloud предназначен для физических лиц и доступен через интернет круглосуточно. При этом вход модерируется: разработчики рассматривают каждую заявку.

По представленным слайдам, сервис предлагает тренировки в формате CSIRT. В конфигураторе доступны 35 уязвимых узлов и 230 уязвимостей и последствий. Среди инструментов называются AM TIP, ViPNet IDS NS и SecOnion. Также предусмотрены база знаний, отчеты, статистика и техническая поддержка.

По словам представителей компании, пользователи работают с виртуальными машинами и журналами событий, а сценарии атак приближены к реальным. Предстоит разбираться с инфраструктурой и следами атак, а не только выбирать правильный ответ в тесте.

 

Сейчас доступ бесплатный. После завершения бета-периода полугодовой бесплатный доступ обещают тем, кто активно дает конструктивную обратную связь. На слайдах эта льгота не заявлена для всех зарегистрировавшихся.

В дальнейшем предполагается подписочная модель; стоимость пока не раскрыта. Статус беты означает, что в работающем сервисе еще могут встречаться ошибки.

Для начинающих специалистов это возможность тренироваться самостоятельно. Для опытных — проверить навыки в учебной инфраструктуре, где цена неверного решения значительно приятнее, чем в рабочем контуре.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru