Microsoft: системы на базе ИИ никогда не станут абсолютно безопасными

Microsoft: системы на базе ИИ никогда не станут абсолютно безопасными

Microsoft: системы на базе ИИ никогда не станут абсолютно безопасными

Команда Microsoft AI Red Team (AIRT) подытожила свой опыт тестирования 100 продуктов, созданных в компании на основе генеративного ИИ, и пришла к выводу, что обеспечение безопасности таких систем — нескончаемый процесс.

Из-за фундаментальных ограничений ИИ-моделей угрозы вроде инъекции стимула и джейлбрейка в этой сфере неистребимы.

Однако такие атаки можно сделать более затратными — как и в случае с другими ИТ-рисками, которые удается снизить, применяя, к примеру, тактику эшелонированной защиты (defense-in-depth) или следуя принципам конструктивной безопасности (security-by-design).

Делясь опытом, в Red Team также отметили (PDF), что для выстраивания защиты ИИ-системы важно понимать ее возможности и учитывать сферу применения. Так, большие языковые модели (БЯМ, LLM) склонны слепо следовать инструкциям пользователя, и их легко обмануть, спрятав вредоносный контент в большом объеме безобидного текста при вводе.

Также атака на ИИ-помощника по литературному творчеству вряд ли приведет к серьезным последствиям, а в случае с LLM, предназначенной для анализа историй болезни, может нанести вред здоровью пациентов и поставить крест на репутации медучреждения.

Чтобы заставить LLM выдать вредный совет, необязательно проводить градиентные состязательные атаки. Тот же эффект можно получить более дешевым способом, манипулируя интерфейсом либо введя в заблуждение модель языка и технического зрения.

 

Еще одно важное наблюдение, которым поделились специалисты: использование ИИ увеличивает существующие риски и создает новые.

Напомним, вопросы использования ИИ недавно обсуждались в ходе Открытой конференции Института системного программирования РАН им. В. П. Иванникова. Участники пленарной дискуссии сошлись во мнении, что внедрение ИИ-технологий тормозят проблемы доверия и безопасности таких сервисов.

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

В Гарда Deception добавили MiTM-детектор и улучшили работу в филиалах

Компания «Гарда» выпустила обновление своей системы обмана «Гарда Deception». Новая версия предназначена для того, чтобы уменьшить нагрузку на ИТ-подразделения и повысить устойчивость инфраструктуры, а также упростить выявление действий злоумышленников в сетях заказчиков.

Буквально на днях мы обозревали версию Гарда Deception 2.1. Рассказали о ключевых функциональных возможностях, архитектуре, системных требованиях и кейсах использования системы.

Централизованное управление приманками через AD

Главное изменение — поддержка безагентного метода доставки и обновления приманок через групповые политики Microsoft Active Directory (AD GPO).

Это значит, что теперь ИБ-специалисты могут централизованно распространять и обновлять приманки, не вмешиваясь в работу сотрудников. Все обновления выполняются по расписанию и в скрытом режиме, что снижает влияние на пользовательские станции и делает сеть более стабильной.

Новый MiTM-детектор для LLMNR

Чтобы повысить точность выявления атак, в систему добавлен детектор атак на протокол LLMNR. Он способен фиксировать попытки Man-in-the-Middle в широковещательных протоколах, что позволяет отлавливать больше тактик, используемых злоумышленниками на ранних этапах проникновения.

Поддержка распределённых сетей

Для компаний с филиальной структурой появился модуль «Филиал/Branch». Он позволяет ловушкам работать автономно, даже если связь с центральным узлом временно пропадает — мониторинг при этом остаётся непрерывным. Такой режим особенно актуален для организаций с удалёнными офисами и производственными объектами.

Быстрее разбирать инциденты

Теперь события безопасности можно связывать с техниками MITRE ATT&CK прямо внутри «Гарда Deception». Это ускоряет анализ и помогает аналитикам быстрее понимать, какой сценарий атаки разворачивается и какие действия предпринимает злоумышленник.

Более реалистичные ложные персоны

Обновление добавило и новые возможности по созданию фейковых учётных записей. Можно загружать данные из CSV — например, списки отключённых сотрудников — а также использовать регулярные выражения для генерации идентификаторов и добавлять отчества. Чем реалистичнее приманка, тем выше шанс, что злоумышленник взаимодействует именно с ней, а не с реальными активами.

Руководитель продукта «Гарда Deception» Екатерина Харитонова отмечает, что новые функции направлены на повышение точности обнаружения атак и автоматизацию рутинных операций, чтобы сократить нагрузку на команды ИБ и упростить анализ угроз.

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