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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В России внедрили ИИ-сервис для поиска пропавших детей

В Новосибирской области внедрили систему видеоаналитики на базе искусственного интеллекта, которая уже помогла найти шестерых пропавших детей. Речь идёт о технологии распознавания лиц, которая анализирует изображения с городских камер видеонаблюдения и сравнивает их с фотографией ребёнка.

Решение разработала компания NtechLab. Поиск запускается только с согласия родителей — нужно позвонить по номеру 112 и загрузить фотографию через специальный сервис. Далее изображение попадает в защищённую систему «Безопасный город», где начинается автоматический поиск.

Система работает с высокой точностью: она умеет распознавать лица даже в большом потоке людей. Если совпадение найдено — об этом сообщают правоохранителям.

Новосибирская область стала первым регионом, где технология начала применяться на практике. По словам региональных властей, цифровой инструмент оказался полезным и достаточно эффективным.

Также отмечается, что подобные решения могут быть встроены в уже существующие системы безопасности и использоваться в других регионах. В будущем таких инициатив, связанных с применением ИИ в социальной сфере, может стать больше.

«Важно, что те решения, которые разрабатывают отечественные компании в направлении искусственного интеллекта, несут не только пользу для бизнеса, но и решают общественные и социальные задачи. Уверен, что с каждым годом мы будем встречать все больше и больше кейсов, которые будут рассказывать о том, как ИИ помогает в той или иной сфере. В свою очередь, мы в "Группе Астра" создали программное решение сквозного конвейера для разработки технологии искусственного интеллекта. Наш проект "Тессеракт" будет способствовать расширению внедрения ИИ в различные сферы деятельности», — говорит Станислав Ежов, директор по ИИ «Группы Астра».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru