Siguranța AI vs Securitatea AI: Controlul riscului la apelul modelului

Diferența dintre siguranța AI și securitatea AI este ușor de estompat până când un apel de model poate afecta un client, un bilet, un document, o tranzacție sau un flux de lucru al unui agent. În acel moment, distincția contează.

Siguranța AI întreabă dacă sistemul se comportă în moduri utile, fiabile și aliniate cu sarcina pe care trebuie să o îndeplinească. Securitatea AI întreabă dacă sistemul, datele sale, instrumentele sale sau căile sale de acces pot fi atacate sau utilizate greșit. Echipele de producție au nevoie de ambele, deoarece un model sigur poate fi exploatat, iar o integrare securizată poate produce în continuare rezultate dăunătoare sau nesigure.

Pentru Constructorii care lucrează cu API-uri de model, punctul practic de control este adesea apelul modelului în sine: ce model este selectat, ce prompt este trimis, ce instrumente sunt permise, ce date sunt atașate, ce se înregistrează, ce cale de rezervă este disponibilă și ce vede utilizatorul când răspunsul revine.

Siguranța AI Controlează Riscul Comportamental

Siguranța AI se referă la comportamentul și rezultatele unui sistem AI. Întrebarea principală este: ar trebui sistemul să se comporte astfel pentru acest utilizator, sarcină și context?

Activitatea de siguranță acoperă adesea calitatea ieșirii, conținutul dăunător, prejudecățile, halucinațiile, comportamentul de refuz, robustețea, evaluarea și supravegherea umană. Include, de asemenea, întrebarea operațională pe care fiecare echipă de produs o întâlnește în cele din urmă: ce se întâmplă când modelul este incert, greșit, incomplet sau solicitat să facă ceva în afara scopului său intenționat?

Modelului Cadrul de Management al Riscurilor AI al NIST este util aici, deoarece tratează riscul AI ca ceva ce echipele ar trebui să guverneze, să cartografieze, să măsoare și să gestioneze, nu ca o decizie unică de selecție a modelului. Această abordare este deosebit de importantă atunci când un produs direcționează munca între mai multe modele sau furnizori.

Securitatea AI Controlează Riscul de Exploatare

Securitatea AI se referă la protejarea integrării modelului împotriva atacurilor, accesului neautorizat, expunerii datelor și abuzului. Întrebarea principală este: poate cineva exploata acest sistem, promptul său, instrumentele sale, sursele sale de recuperare sau permisiunile sale?

Activitatea de securitate acoperă adesea injecția de prompturi, divulgarea informațiilor sensibile, otrăvirea datelor de antrenament sau recuperare, riscul lanțului de aprovizionare al modelului, permisiunile excesive ale instrumentelor, refuzul serviciului, scurgerea acreditărilor și designul nesigur al pluginurilor sau agenților. OWASP Top 10 pentru Aplicații cu Modele de Limbaj Extinse este o referință utilă, deoarece numește multe dintre modurile de eșec care apar odată ce LLM-urile sunt integrate în software real.

Securitatea nu este doar o problemă a furnizorului de modele. Constructorii trebuie în continuare să protejeze cheile API, să autentifice utilizatorii, să delimiteze permisiunile spațiului de lucru, să filtreze sursele de recuperare, să controleze instrumentele agenților și să monitorizeze modelele de utilizare anormale. Un furnizor poate securiza propria infrastructură, în timp ce aplicația dvs. expune în continuare accesul riscant la instrumente sau datele utilizatorilor.

Siguranță vs Securitate: Diferența Practică

Zonă	Siguranța AI	Securitatea AI
Întrebarea principală	Ar trebui sistemul să producă acest comportament?	Poate cineva să exploateze acest sistem?
Risc tipic	Rezultate dăunătoare, părtinitoare, nesigure sau înșelătoare	Injecție de prompt, expunere de date, abuz sau acces neautorizat
Controale primare	Evaluări, măsuri de protecție, revizuire umană, alegerea modelului, politici de ieșire	Autentificare, permisiuni, controale de intrare, gestionarea secretelor, izolarea instrumentelor
Exemplu de eșec	Un asistent de suport oferă îndrumări nesigure pentru rambursare	Un prompt malițios păcălește un agent să expună date private ale biletelor
Suprapunere de proprietar	Produs, politici, inginerie, juridic, experți în domeniu	Securitate, platformă, inginerie, operațiuni

Suprapunerea este locul unde apar multe eșecuri de producție. Injecția de prompt este o problemă de securitate atunci când manipulează instrucțiuni sau accesul la date, dar poate deveni o problemă de siguranță atunci când răspunsul manipulat ajunge la un utilizator. Un agent cu permisiuni extinse este o preocupare de securitate, dar acțiunile sale pot crea riscuri de siguranță și de afaceri dacă modelul ia o decizie nesigură.

De ce Apelurile Modelului Au Nevoie de Propria Lor Strat de Control

Multe echipe încep cu un singur model, o singură cheie API și un singur prompt. Acest lucru poate funcționa pentru un prototip. Devine fragil atunci când produsul adaugă mai multe modele, setări specifice clientului, instrumente pentru agenți, recuperare, rutare de rezervă, controale de costuri sau facturare bazată pe utilizare.

Un strat de control al apelurilor modelului oferă Constructorilor un loc consecvent pentru a aplica decizii înainte și după inferență. Poate ajuta la răspunsul la întrebări precum:

• Ce model ar trebui să gestioneze această sarcină, nivelul utilizatorului, tipul de date sau nivelul de risc?
• Ce se întâmplă dacă modelul principal nu este disponibil, este prea lent sau prea scump?
• Ce prompturi, documente și instrumente sunt permise pentru această cerere?
• Ce ieșiri necesită revizuire, blocare, rescriere sau escaladare?
• Cum ar trebui să fie înregistrate utilizarea, costurile, latența, alegerea furnizorului și erorile?

Acesta este, de asemenea, locul unde Bariere de protecție ale gateway-ului AI devin mai utile decât verificările dispersate pe funcții individuale. Un punct central de control face mai ușor să se aplice politici comune în chat, căutare, procesarea documentelor, agenți, fluxuri de lucru și funcții AI orientate către clienți.

O Listă de Verificare pentru Constructori privind Siguranța și Securitatea AI

1. Separați politicile de comportament de politicile de acces

Scrieți ce are voie să spună sau să facă funcția AI, apoi definiți separat cine o poate apela, ce date poate utiliza și la ce instrumente poate avea acces. Politicile de siguranță și politicile de securitate ar trebui să fie compatibile, dar nu ar trebui să fie același document.

2. Direcționați în funcție de riscul sarcinii, nu doar de scorul de referință

Cel mai bun model pentru rezumarea documentației publice poate să nu fie cel mai bun model pentru suport reglementat, modificări de cod, revizuire juridică sau automatizare specifică clientului. Utilizați selecția modelului pentru a reflecta riscul, latența, costul și fiabilitatea, nu doar o poziție pe tabelul de clasament.

3. Mențineți permisiunile pentru instrumente restrânse

Agenții nu ar trebui să primească acces larg la instrumente în mod implicit. Limitați instrumentele în funcție de utilizator, spațiu de lucru, tipul sarcinii și nivelul de încredere. Instrumentele doar pentru citire, modurile de testare și pașii de aprobare umană pot reduce daunele atunci când un model este manipulat sau greșit.

4. Înregistrați apelul modelului, nu doar acțiunea utilizatorului

Jurnalele utile includ modelul selectat, furnizorul, ruta, latența, costul, starea de eroare, utilizatorul sau spațiul de lucru, decizia de politică și calea de rezervă. Evitați stocarea solicitărilor sau rezultatelor sensibile, cu excepția cazului în care regulile dvs. de confidențialitate și retenție permit explicit acest lucru.

5. Testați eșecurile înainte ca clienții să le descopere

Rulați solicitări de tip red-team, teste de recuperare adversarială, teste de intrare greșită, teste de permisiuni, teste de rezervă și teste de creștere a costurilor înainte de lansare. Apoi repetați-le atunci când schimbați solicitările, modelele, instrumentele, furnizorii sau regulile de rutare.

Unde se încadrează ShareAI

ShareAI oferă Constructorilor un API pentru accesarea a peste 150 de modele AI cu rutare, failover și alegere a modelului bazată pe piață. Acest lucru nu înlocuiește securitatea aplicației dvs., autorizarea utilizatorului, procesul de confidențialitate sau revizuirea specifică domeniului. Totuși, oferă echipelor o suprafață de integrare mai simplă pentru gestionarea alegerii furnizorului și utilizării modelului, în loc să împrăștie integrările directe ale furnizorilor în fiecare funcție.

Pentru Constructori, acest lucru contează deoarece riscul AI și monetizarea AI sunt conectate. Dacă produsul dvs. taxează pentru utilizarea AI sau adaugă un adaos la apelurile de model rutate, clienții au nevoie de un comportament fiabil, vizibilitate clară a utilizării și căi de rezervă previzibile. Un strat de apelare a modelului mai sigur și mai securizat protejează atât utilizatorul final, cât și modelul de afaceri.

Începeți cu o cale de integrare, definiți deciziile de politică în jurul acesteia și faceți rutarea observabilă înainte ca suprafața dvs. AI să crească. documentația ShareAI este următorul pas cel mai bun pentru echipele care doresc să conecteze mai multe modele fără a reconstrui manual fiecare integrare a furnizorului.

Întrebări frecvente

Care este diferența dintre siguranța AI și securitatea AI?

Siguranța AI se concentrează pe faptul dacă un sistem AI se comportă în mod fiabil și evită rezultatele dăunătoare. Securitatea AI se concentrează pe faptul dacă sistemul poate fi atacat, utilizat greșit sau forțat să expună date, instrumente sau acreditive.

De ce contează siguranța AI vs securitatea AI pentru Constructori?

Constructorii conectează adesea modelele la fluxuri de lucru orientate către clienți, documente, agenți și facturare. Separarea siguranței de securitate ajută echipele să aleagă controalele potrivite în loc să trateze fiecare risc AI ca pe o problemă de prompt.

Este injecția de prompt o problemă de siguranță sau de securitate?

Injecția de prompt începe ca o problemă de securitate deoarece încearcă să manipuleze instrucțiuni, accesul la date sau utilizarea instrumentelor. Poate deveni o problemă de siguranță atunci când răspunsul sau acțiunea manipulată dăunează unui utilizator sau unui proces de afaceri.

Rezolvă balustradele de protecție ale gateway-ului AI atât siguranța, cât și securitatea?

Balustradele de protecție ale gateway-ului AI pot ajuta cu ambele, în special pentru verificările de intrare, verificările de ieșire, rutare și jurnalizare. Ele nu înlocuiesc gestionarea identității, infrastructura securizată, designul instrumentelor cu privilegii minime sau revizuirea umană pentru acțiuni cu risc ridicat.

Cum ar trebui echipele să aleagă modele pentru fluxuri de lucru AI mai sigure?

Alegeți modelele în funcție de riscul sarcinii, sensibilitatea datelor, latență, cost, fiabilitate și calitatea ieșirii. O sarcină de sumarizare cu risc scăzut poate folosi o rută diferită față de un agent care accesează datele clienților sau instrumente critice pentru afaceri.

Cum ajută ShareAI la controlul apelurilor modelului?

ShareAI oferă Constructorilor un API pentru accesarea a peste 150 de modele cu opțiuni de rutare și failover. Acest lucru face mai ușor să centralizezi accesul la modele și deciziile de utilizare în loc să menții multe integrări directe cu furnizorii.

Înlocuiește ShareAI un program de securitate a aplicațiilor?

Nu. Constructorii au în continuare nevoie de autentificare, autorizare, gestionarea securizată a cheilor, controale de confidențialitate, răspuns la incidente și procese de revizuire. ShareAI ajută cu accesul la modele și rutare, nu cu fiecare parte a securității aplicațiilor.

Ce ar trebui să intereseze Furnizorii în securitatea AI?

Furnizorii ar trebui să se preocupe de prevenirea abuzurilor, disponibilitate, controlul accesului, izolarea datelor și limite operaționale clare. O securitate mai bună face capacitatea furnizorului și accesul la modele mai de încredere pentru Constructorii din aval.

Ce ar trebui să intereseze Creatorii în siguranța AI?

Creatorii și deținătorii de modele ar trebui să se preocupe de modul în care modelele lor sunt poziționate, direcționate, evaluate și utilizate. Așteptările privind siguranța afectează adoptarea, discuțiile despre licențiere și dacă Constructorii au încredere într-un model pentru fluxurile de lucru de producție.

Care este primul pas pentru reducerea riscului AI într-o aplicație?

Mapează fiecare apel de model în funcție de caracteristică, tip de utilizator, sursă de date, acces la instrumente, destinația ieșirii și calea de rezervă. Odată ce aceste apeluri devin vizibile, devine mult mai ușor să decizi unde aparțin controalele de siguranță și securitate.