ایمنی هوش مصنوعی در مقابل امنیت هوش مصنوعی: کنترل ریسک در فراخوان مدل

تفاوت بین ایمنی هوش مصنوعی و امنیت هوش مصنوعی به راحتی قابل ابهام است تا زمانی که یک فراخوان مدل بتواند بر مشتری، بلیط، سند، تراکنش یا جریان کاری نماینده تأثیر بگذارد. در آن نقطه، تمایز اهمیت پیدا می‌کند.

ایمنی هوش مصنوعی می‌پرسد که آیا سیستم به روش‌هایی رفتار می‌کند که مفید، قابل اعتماد و همسو با کاری است که قرار است انجام دهد؟ امنیت هوش مصنوعی می‌پرسد که آیا سیستم، داده‌های آن، ابزارهای آن یا مسیرهای دسترسی آن می‌توانند مورد حمله یا سوءاستفاده قرار گیرند؟ تیم‌های تولید به هر دو نیاز دارند، زیرا یک مدل ایمن همچنان می‌تواند مورد سوءاستفاده قرار گیرد و یک یکپارچه‌سازی امن همچنان می‌تواند خروجی‌های مضر یا غیرقابل اعتماد تولید کند.

برای سازندگانی که با APIهای مدل کار می‌کنند، نقطه کنترل عملی اغلب خود فراخوان مدل است: کدام مدل انتخاب می‌شود، کدام درخواست ارسال می‌شود، کدام ابزارها مجاز هستند، چه داده‌ای پیوست می‌شود، چه چیزی ثبت می‌شود، چه مسیر جایگزینی در دسترس است و کاربر هنگام بازگشت پاسخ چه چیزی می‌بیند.

کنترل‌های ایمنی هوش مصنوعی خطر رفتار را مدیریت می‌کنند

ایمنی هوش مصنوعی درباره رفتار و نتایج یک سیستم هوش مصنوعی است. سؤال اصلی این است: آیا سیستم باید به این شکل برای این کاربر، وظیفه و زمینه رفتار کند؟

کار ایمنی اغلب شامل کیفیت خروجی، محتوای مضر، تعصب، توهم، رفتار امتناع، استحکام، ارزیابی و نظارت انسانی است. همچنین شامل سؤال عملیاتی است که هر تیم محصول در نهایت با آن مواجه می‌شود: چه اتفاقی می‌افتد وقتی مدل نامطمئن، اشتباه، ناقص است یا از آن خواسته می‌شود کاری خارج از محدوده مورد نظر خود انجام دهد؟

مدل چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی NIST در اینجا مفید است زیرا ریسک هوش مصنوعی را به‌عنوان چیزی که تیم‌ها باید آن را مدیریت، نقشه‌برداری، اندازه‌گیری و کنترل کنند، در نظر می‌گیرد، نه به‌عنوان یک تصمیم انتخاب مدل یک‌باره. این چارچوب به‌ویژه زمانی مهم است که یک محصول کار را بین چندین مدل یا ارائه‌دهنده هدایت می‌کند.

کنترل‌های امنیت هوش مصنوعی خطر سوءاستفاده را مدیریت می‌کنند

امنیت هوش مصنوعی درباره محافظت از یکپارچه‌سازی مدل در برابر حمله، دسترسی غیرمجاز، افشای داده‌ها و سوءاستفاده است. سؤال اصلی این است: آیا کسی می‌تواند از این سیستم، درخواست آن، ابزارهای آن، منابع بازیابی آن یا مجوزهای آن سوءاستفاده کند؟

کار امنیتی اغلب شامل تزریق درخواست، افشای اطلاعات حساس، مسمومیت داده‌های آموزشی یا بازیابی، ریسک زنجیره تأمین مدل، مجوزهای ابزار بیش از حد، انکار سرویس، نشت اعتبارنامه و طراحی ناامن افزونه یا نماینده است. OWASP ده مورد برتر برای برنامه‌های مدل زبان بزرگ یک مرجع مفید است زیرا بسیاری از حالت‌های خرابی را که پس از اتصال LLMها به نرم‌افزار واقعی ظاهر می‌شوند، نام می‌برد.

امنیت فقط یک مشکل ارائه‌دهنده مدل نیست. سازندگان همچنان باید کلیدهای API را محافظت کنند، کاربران را احراز هویت کنند، مجوزهای فضای کاری را محدود کنند، منابع بازیابی را فیلتر کنند، ابزارهای نماینده را کنترل کنند و الگوهای استفاده غیرعادی را نظارت کنند. یک ارائه‌دهنده می‌تواند زیرساخت خود را ایمن کند در حالی که برنامه شما همچنان دسترسی ابزارهای پرخطر یا داده‌های کاربر را افشا می‌کند.

ایمنی در مقابل امنیت: تفاوت عملی

حوزه	ایمنی هوش مصنوعی	امنیت هوش مصنوعی
سوال اصلی	آیا سیستم باید این رفتار را تولید کند؟	آیا کسی می‌تواند از این سیستم سوءاستفاده کند؟
خطر معمولی	خروجی‌های مضر، متعصب، غیرقابل اعتماد یا گمراه‌کننده	تزریق درخواست، افشای داده‌ها، سوءاستفاده یا دسترسی غیرمجاز
کنترل‌های اصلی	ارزیابی‌ها، محافظ‌ها، بررسی انسانی، انتخاب مدل، سیاست‌های خروجی	احراز هویت، مجوزها، کنترل‌های ورودی، مدیریت اسرار، جداسازی ابزار
مثال شکست	یک دستیار پشتیبانی راهنمایی بازپرداخت ناامن ارائه می‌دهد	یک درخواست مخرب یک عامل را فریب می‌دهد تا داده‌های خصوصی بلیط را افشا کند
همپوشانی مالکیت	محصول، سیاست، مهندسی، حقوقی، کارشناسان حوزه	امنیت، پلتفرم، مهندسی، عملیات

همپوشانی جایی است که بسیاری از شکست‌های تولید رخ می‌دهند. تزریق دستورات یک مسئله امنیتی است زمانی که دستورالعمل‌ها یا دسترسی به داده‌ها را دستکاری می‌کند، اما زمانی که پاسخ دستکاری‌شده به کاربر می‌رسد، می‌تواند به یک مسئله ایمنی تبدیل شود. یک عامل با مجوزهای گسترده یک نگرانی امنیتی است، اما اقدامات آن می‌تواند در صورت تصمیم‌گیری غیرقابل‌اعتماد مدل، خطرات ایمنی و تجاری ایجاد کند.

چرا فراخوان‌های مدل به لایه کنترل خود نیاز دارند

بسیاری از تیم‌ها با یک مدل، یک کلید API و یک درخواست شروع می‌کنند. این می‌تواند برای یک نمونه اولیه کار کند. اما زمانی که محصول مدل‌های متعدد، تنظیمات خاص مشتری، ابزارهای عامل، بازیابی، مسیریابی جایگزین، کنترل هزینه یا صورتحساب مبتنی بر استفاده اضافه می‌کند، شکننده می‌شود.

یک لایه کنترل فراخوان مدل به سازندگان یک مکان ثابت برای اعمال تصمیمات قبل و بعد از استنتاج می‌دهد. این می‌تواند به پاسخ دادن به سوالاتی مانند:

• کدام مدل باید این وظیفه، سطح کاربر، نوع داده یا سطح خطر را مدیریت کند؟
• چه اتفاقی می‌افتد اگر مدل اصلی در دسترس نباشد، خیلی کند باشد یا خیلی گران باشد؟
• کدام درخواست‌ها، اسناد و ابزارها برای این درخواست مجاز هستند؟
• کدام خروجی‌ها نیاز به بررسی، مسدود کردن، بازنویسی یا ارجاع دارند؟
• چگونه باید استفاده، هزینه، تأخیر، انتخاب ارائه‌دهنده و خطاها ثبت شوند؟

این همچنین جایی است که محافظ‌های دروازه هوش مصنوعی مفیدتر از بررسی‌های پراکنده برای هر ویژگی می‌شود. یک نقطه کنترل مرکزی اعمال سیاست‌های مشترک در چت، جستجو، پردازش اسناد، عوامل، جریان‌های کاری و ویژگی‌های هوش مصنوعی مشتری‌محور را آسان‌تر می‌کند.

یک چک‌لیست برای ایمنی و امنیت هوش مصنوعی

1. سیاست‌های رفتاری را از سیاست‌های دسترسی جدا کنید

بنویسید که ویژگی هوش مصنوعی مجاز به گفتن یا انجام چه چیزی است، سپس جداگانه تعریف کنید که چه کسی می‌تواند آن را فراخوانی کند، از چه داده‌هایی می‌تواند استفاده کند و به کدام ابزارها می‌تواند دسترسی داشته باشد. سیاست‌های ایمنی و سیاست‌های امنیتی باید مطابقت داشته باشند، اما نباید یک سند یکسان باشند.

مسیر را بر اساس ریسک وظیفه تعیین کنید، نه فقط بر اساس امتیاز معیار.

بهترین مدل برای خلاصه‌سازی مستندات عمومی ممکن است بهترین مدل برای پشتیبانی تنظیم‌شده، تغییرات کد، بررسی قانونی یا خودکارسازی خاص مشتری نباشد. از انتخاب مدل برای بازتاب ریسک، تأخیر، هزینه و قابلیت اطمینان استفاده کنید، نه فقط موقعیت در جدول رتبه‌بندی.

مجوزهای ابزار را محدود نگه دارید.

عوامل نباید به طور پیش‌فرض به ابزارهای گسترده دسترسی داشته باشند. ابزارها را بر اساس کاربر، فضای کاری، نوع وظیفه و سطح اطمینان محدود کنید. ابزارهای فقط خواندنی، حالت‌های اجرای خشک و مراحل تأیید انسانی می‌توانند آسیب را در صورت دستکاری یا اشتباه مدل کاهش دهند.

تماس مدل را ثبت کنید، نه فقط اقدام کاربر.

گزارش‌های مفید شامل مدل انتخاب‌شده، ارائه‌دهنده، مسیر، تأخیر، هزینه، وضعیت خطا، کاربر یا فضای کاری، تصمیم سیاست و مسیر جایگزین هستند. از ذخیره درخواست‌ها یا خروجی‌های حساس خودداری کنید مگر اینکه قوانین حفظ حریم خصوصی و نگهداری شما به صراحت اجازه دهند.

شکست‌ها را قبل از اینکه مشتریان آنها را پیدا کنند آزمایش کنید.

درخواست‌های تیم قرمز، آزمایش‌های بازیابی خصمانه، آزمایش‌های ورودی بد، آزمایش‌های مجوز، آزمایش‌های جایگزین و آزمایش‌های افزایش هزینه را قبل از انتشار اجرا کنید. سپس آنها را زمانی که درخواست‌ها، مدل‌ها، ابزارها، ارائه‌دهندگان یا قوانین مسیریابی را تغییر می‌دهید، تکرار کنید.

جایگاه ShareAI کجاست

ShareAI به سازندگان یک API برای دسترسی به بیش از 150 مدل هوش مصنوعی با مسیریابی، پشتیبانی و انتخاب مدل مبتنی بر بازار ارائه می‌دهد. این جایگزین امنیت برنامه، مجوز کاربر، فرآیند حفظ حریم خصوصی یا بررسی خاص دامنه شما نمی‌شود. اما به تیم‌ها یک سطح یکپارچه‌سازی ساده‌تر برای مدیریت انتخاب ارائه‌دهنده و استفاده از مدل می‌دهد، به جای پراکندگی یکپارچه‌سازی‌های مستقیم ارائه‌دهنده در هر ویژگی.

برای سازندگان، این مهم است زیرا ریسک هوش مصنوعی و درآمدزایی هوش مصنوعی به هم متصل هستند. اگر محصول شما برای استفاده از هوش مصنوعی هزینه می‌گیرد یا حاشیه‌ای بر تماس‌های مدل مسیریابی‌شده اضافه می‌کند، مشتریان به رفتار قابل اعتماد، دید واضح استفاده و مسیرهای جایگزین پیش‌بینی‌پذیر نیاز دارند. یک لایه تماس مدل ایمن‌تر و مطمئن‌تر از هر دو کاربر نهایی و مدل کسب‌وکار محافظت می‌کند.

با یک مسیر یکپارچه‌سازی شروع کنید، تصمیمات سیاستی را در اطراف آن تعریف کنید و مسیریابی را قابل مشاهده کنید قبل از اینکه سطح هوش مصنوعی شما گسترش یابد. مستندات ShareAI این بهترین گام بعدی برای تیم‌هایی است که می‌خواهند چندین مدل را بدون بازسازی هر یکپارچه‌سازی ارائه‌دهنده به صورت دستی متصل کنند.

سوالات متداول

تفاوت بین ایمنی هوش مصنوعی و امنیت هوش مصنوعی چیست؟

ایمنی هوش مصنوعی بر این تمرکز دارد که آیا یک سیستم هوش مصنوعی به طور قابل اعتمادی رفتار می‌کند و از نتایج مضر اجتناب می‌کند. امنیت هوش مصنوعی بر این تمرکز دارد که آیا سیستم می‌تواند مورد حمله، سوءاستفاده یا مجبور به افشای داده‌ها، ابزارها یا اعتبارنامه‌ها قرار گیرد.

چرا ایمنی هوش مصنوعی در مقابل امنیت هوش مصنوعی برای سازندگان اهمیت دارد؟

سازندگان اغلب مدل‌ها را به جریان‌های کاری مشتری‌محور، اسناد، عوامل و صورتحساب متصل می‌کنند. جدا کردن ایمنی از امنیت به تیم‌ها کمک می‌کند کنترل‌های مناسب را انتخاب کنند به جای اینکه هر ریسک هوش مصنوعی را به‌عنوان یک مشکل درخواست در نظر بگیرند.

آیا تزریق درخواست یک مسئله ایمنی است یا یک مسئله امنیتی؟

تزریق درخواست به‌عنوان یک مسئله امنیتی شروع می‌شود زیرا تلاش می‌کند دستورالعمل‌ها، دسترسی به داده‌ها یا استفاده از ابزارها را دستکاری کند. این می‌تواند به یک مسئله ایمنی تبدیل شود زمانی که پاسخ یا اقدام دستکاری‌شده به کاربر یا فرآیند کسب‌وکار آسیب برساند.

آیا گاردریل‌های دروازه هوش مصنوعی هر دو ایمنی و امنیت را حل می‌کنند؟

گاردریل‌های دروازه هوش مصنوعی می‌توانند به هر دو کمک کنند، به‌ویژه برای بررسی ورودی، بررسی خروجی، مسیریابی و ثبت وقایع. آن‌ها جایگزین مدیریت هویت، زیرساخت امن، طراحی ابزار با حداقل امتیاز یا بررسی انسانی برای اقدامات پرخطر نمی‌شوند.

تیم‌ها چگونه باید مدل‌ها را برای جریان‌های کاری ایمن‌تر هوش مصنوعی انتخاب کنند؟

مدل‌ها را بر اساس ریسک وظیفه، حساسیت داده‌ها، تأخیر، هزینه، قابلیت اطمینان و کیفیت خروجی انتخاب کنید. یک وظیفه خلاصه‌سازی کم‌ریسک می‌تواند از مسیری متفاوت از یک عامل که با داده‌های مشتری یا ابزارهای حیاتی کسب‌وکار در تماس است استفاده کند.

ShareAI چگونه به کنترل فراخوان مدل کمک می‌کند؟

ShareAI به سازندگان یک API برای دسترسی به بیش از 150 مدل با گزینه‌های مسیریابی و پشتیبانی ارائه می‌دهد. این کار دسترسی به مدل و تصمیم‌گیری‌های استفاده را متمرکزتر می‌کند به جای اینکه ادغام‌های مستقیم بسیاری از ارائه‌دهندگان را نگهداری کنند.

آیا ShareAI جایگزین یک برنامه امنیتی کاربردی می‌شود؟

خیر. سازندگان همچنان به احراز هویت، مجوز، مدیریت کلید امن، کنترل‌های حریم خصوصی، پاسخ به حوادث و فرآیندهای بررسی نیاز دارند. ShareAI به دسترسی به مدل و مسیریابی کمک می‌کند، نه به هر بخش از امنیت کاربردی.

ارائه‌دهندگان باید در امنیت هوش مصنوعی به چه چیزی اهمیت دهند؟

ارائه‌دهندگان باید به پیشگیری از سوءاستفاده، دسترسی‌پذیری، کنترل دسترسی، جداسازی داده‌ها و مرزهای عملیاتی شفاف اهمیت دهند. امنیت بهتر ظرفیت ارائه‌دهنده و دسترسی به مدل را برای سازندگان پایین‌دستی قابل‌اعتمادتر می‌کند.

خالقان باید در ایمنی هوش مصنوعی به چه چیزی اهمیت دهند؟

سازندگان و صاحبان مدل باید به نحوه موقعیت‌یابی، مسیریابی، ارزیابی و استفاده از مدل‌های خود اهمیت دهند. انتظارات ایمنی بر پذیرش، گفتگوهای مربوط به مجوزدهی و اینکه آیا سازندگان به یک مدل برای جریان‌های کاری تولید اعتماد می‌کنند، تأثیر می‌گذارد.

اولین گام برای کاهش خطرات هوش مصنوعی در یک اپلیکیشن چیست؟

هر فراخوان مدل را بر اساس ویژگی، نوع کاربر، منبع داده، دسترسی ابزار، مقصد خروجی و مسیر جایگزین نقشه‌برداری کنید. هنگامی که این فراخوان‌ها قابل مشاهده شوند، تصمیم‌گیری درباره اینکه کنترل‌های ایمنی و امنیتی کجا باید قرار گیرند بسیار آسان‌تر می‌شود.