При внедрении ИИ вопрос доверия и безопасности стал ключевым

При внедрении ИИ вопрос доверия и безопасности стал ключевым

При внедрении ИИ вопрос доверия и безопасности стал ключевым

Вопросы доверия и безопасности сервисов искусственного интеллекта являются наиболее сложными при внедрении инструментов с ИИ в промышленную эксплуатацию. К такому выводу пришли участники пленарной дискуссии на Открытой конференции Института системного программирования РАН им. В. П. Иванникова.

Первым данную проблему обозначил заместитель министра цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Александр Шойтов.

По его словам, она начала возникать по мере того, как внедрение ИИ начало переходить от ограниченных пилотов к масштабным внедрениям, особенно в таких сферах, как государственные информационные системы и все, что связано с работой на объектах, отнесенных к сфере критической информационной инфраструктуры.

Решение данной проблемы, как подчеркнул Александр Шойтов, требует совместных усилий разработчиков, научного сообщества и органов власти. При этом он напомнил о задаче, поставленной высшим руководством страны, добиться того, чтобы регулирование не являлось тормозом для развития технологий, что влечет риск технологического отставания от передовых стран.

Другим риском, по мнению Александра Шойтова, является усложнение внедрения данных технологий из-за завышенных, труднореализуемых и дорогостоящих мер по защите. Другой проблемой является интерпретация результатов, которые выдает ИИ.

Как отметил заместитель министра цифрового развития, основные риски уже определены, как и методы их компенсации. Это прежде всего использование доверенных и безопасных фреймворков, а также обезличивание данных (персональных в первую очередь).

Генеральный директор Национального технологического центра цифровой криптографии Игорь Качалин назвал основной задачей преодоление ситуации, когда инструментарий, использующий ИИ, является «черным ящиком», принцип работы которого непонятен.

Актуальной задачей остается регулирование так называемых дипфейков, и реальные шаги по ее решению Александр Шойтов анонсировал на ближайшее время. Вице-президент ПАО «Транснефть» Андрей Бадалов назвал эту технологию уже широко применяемой злоумышленниками в ходе целевых атак на персонал, особенно в ходе целевого фишинга или при реализации схемы «фейк-босс». Данные техники применяются для получения необходимых злоумышленникам данных в компании.

Андрей Бадалов назвал одной из важнейших задач обеспечение качества данных. Это касается как тех наборов данных, на которых обучают нейросети, так и тех, с которыми ИИ работает. Однако Андрей Бадалов выразил уверенность, что данную проблему удастся решить. Игорь Качалин на 2025 год анонсировал появление сервисов, направленных на защиту передаваемых данных от искажений и подмены.

Заместитель министра энергетики Эдуард Шереметцев назвал сложной проблемой также хранение и передачу данных, которых отрасль накапливает 3 эксабайта за один день. Кроме того, он обозначил проблему разделения ответственности между теми, кто ИИ разрабатывает и кто эксплуатирует: нельзя привлекать к ответственности оператора, который принял решение на основании полученных от аналитической системы данных, за которыми стоит ошибка в алгоритме или уязвимость. Александр Шойтов анонсировал начало большой работы в данном направлении уже в начале 2025 года.

Начальник 2 управления ФСТЭК России Дмитрий Шевцов напомнил, что ИИ и машинное обучение давно используются в средствах защиты информации. Без них невозможно выявление вредоносной активности. Он выразил уверенность, что многие проблемы можно решить через внедрение технологий безопасной разработки.

Тут большую роль может сыграть Консорциум безопасной разработки ИИ, созданный в мае 2024 года. Число его участников уже достигло 12, а уже в январе, как анонсировал Александр Шойтов, к нему присоединится еще 16 компаний и организаций.

Бесплатные VPN для Android сливают трафик и светят данные пользователей

Исследователи проверили 281 популярное бесплатное VPN-приложение из Google Play и выяснили неприятный, но закономерный факт: многие из них проваливают базовую задачу VPN — защищать трафик пользователя. Проблемные приложения суммарно установили более 2,4 млрд раз.

Проверку провели (PDF) специалисты Мичиганского университета, Университета Нью-Мексико и IIT Delhi с помощью системы MVPNalyzer.

Она создана для регулярного аудита VPN для Android и показывает, что у части таких сервисов приватность существует скорее в описании, чем в реальности.

 

У 29 приложений трафик утекал мимо зашифрованного туннеля. В 24 случаях наружу уходили DNS-запросы, по которым видно, какие сайты открывает пользователь.

Ещё шесть приложений пропускали полноценный веб-трафик вне туннеля, а четыре вообще работали без шифрования. Отличный VPN, если ваша цель — чтобы вас было видно всем.

 

Самая неприятная находка — пять приложений, которые скачивали конфигурационные файлы без шифрования. Такой файл сообщает приложению, к какому серверу подключаться. Если его можно перехватить и подменить, атакующий в той же сети, например в публичном Wi-Fi, способен перенаправить VPN-подключение на свой сервер. Пользователь увидит привычное «connected», а весь трафик пойдёт через чужие руки.

 

Слежка тоже никуда не делась. 76 приложений отправляли рекламный идентификатор устройства, а 246 связывались с известными рекламными и трекинговыми серверами. Некоторые передавали модель телефона, версию ОС, размер экрана и другие данные, из которых легко собрать цифровой отпечаток. Одно приложение, по данным исследования, отправляло даже точные GPS-координаты.

Отдельный сюрприз — слабые настройки OpenVPN. Из 108 разобранных конфигураций только одна соответствовала всем проверенным практикам безопасности. Встречались устаревшие шифры вроде Blowfish и 3DES, а в отдельных случаях шифрование фактически отключалось.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru