Безопасность ИИ против Защиты ИИ: Управление риском при вызове модели

Разница между безопасностью ИИ и защитой ИИ легко стирается до тех пор, пока вызов модели не может повлиять на клиента, заявку, документ, транзакцию или рабочий процесс агента. В этот момент различие становится важным.

Безопасность ИИ задается вопросом, ведет ли себя система полезно, надежно и в соответствии с задачей, которую она должна выполнять. Защита ИИ задается вопросом, может ли система, ее данные, инструменты или пути доступа быть атакованы или использованы неправомерно. Производственным командам нужны оба аспекта, потому что безопасная модель все еще может быть эксплуатирована, а защищенная интеграция все еще может выдавать вредоносные или ненадежные результаты.

Для разработчиков, работающих с API моделей, практическая точка контроля часто заключается в самом вызове модели: какая модель выбрана, какой запрос отправлен, какие инструменты разрешены, какие данные прикреплены, что записывается в журнал, какой путь отката доступен и что видит пользователь, когда возвращается ответ.

Контроль безопасности ИИ управляет рисками поведения

Безопасность ИИ касается поведения и результатов работы системы ИИ. Основной вопрос: должна ли система вести себя таким образом для данного пользователя, задачи и контекста?

Работа по обеспечению безопасности часто охватывает качество вывода, вредоносный контент, предвзятость, галлюцинации, отказ в выполнении, устойчивость, оценку и человеческий надзор. Она также включает операционный вопрос, с которым в конечном итоге сталкивается каждая продуктовая команда: что происходит, когда модель не уверена, ошибается, неполна или запрашивается для выполнения чего-то вне ее предполагаемой области применения?

Модели Рамочная структура управления рисками ИИ от NIST полезна здесь, потому что рассматривает риск ИИ как то, что команды должны управлять, картировать, измерять и контролировать, а не как одноразовое решение о выборе модели. Такой подход особенно важен, когда продукт распределяет работу между несколькими моделями или поставщиками.

Контроль защиты ИИ управляет рисками эксплуатации

Защита ИИ касается защиты интеграции модели от атак, несанкционированного доступа, утечки данных и злоупотреблений. Основной вопрос: может ли кто-то эксплуатировать эту систему, ее запрос, инструменты, источники извлечения или разрешения?

Работа по обеспечению защиты часто охватывает инъекцию запросов, раскрытие конфиденциальной информации, отравление данных обучения или извлечения, риски цепочки поставок модели, чрезмерные разрешения инструментов, отказ в обслуживании, утечку учетных данных и небезопасный дизайн плагинов или агентов. OWASP Топ-10 для приложений с большими языковыми моделями является полезным справочником, так как он называет многие режимы отказов, которые появляются, когда большие языковые модели интегрируются в реальное программное обеспечение.

Защита — это не только проблема поставщика модели. Разработчикам все равно нужно защищать ключи API, аутентифицировать пользователей, ограничивать разрешения рабочего пространства, фильтровать источники извлечения, контролировать инструменты агентов и отслеживать аномальные шаблоны использования. Поставщик может защитить свою инфраструктуру, в то время как ваше приложение все еще может подвергать риску доступ к инструментам или пользовательским данным.

Безопасность против защиты: практическая разница

Область	Безопасность ИИ	Защита ИИ
Основной вопрос	Должна ли система производить такое поведение?	Может ли кто-то использовать эту систему в своих целях?
Типичный риск	Вредоносные, предвзятые, ненадежные или вводящие в заблуждение результаты	Внедрение запросов, утечка данных, злоупотребление или несанкционированный доступ
Основные меры контроля	Оценки, защитные механизмы, проверка человеком, выбор модели, политики вывода	Аутентификация, разрешения, контроль ввода, управление секретами, изоляция инструментов
Пример сбоя	Помощник поддержки дает небезопасные рекомендации по возврату средств	Вредоносный запрос заставляет агента раскрыть данные частного билета
Перекрытие владельцев	Продукт, политика, инженерия, юридические вопросы, эксперты в области домена	Безопасность, платформа, инженерия, операции

Перекрытие — это место, где происходит множество сбоев в производстве. Внедрение подсказок становится проблемой безопасности, когда оно манипулирует инструкциями или доступом к данным, но может стать проблемой безопасности, если изменённый ответ достигает пользователя. Агент с широкими разрешениями представляет собой проблему безопасности, но его действия могут создать риски для безопасности и бизнеса, если модель принимает ненадёжное решение.

Почему вызовы модели нуждаются в собственном слое управления

Многие команды начинают с одной модели, одного API-ключа и одной подсказки. Это может работать для прототипа. Это становится ненадёжным, когда продукт добавляет несколько моделей, настройки для конкретных клиентов, инструменты агентов, извлечение, маршрутизацию резервного копирования, контроль затрат или биллинг на основе использования.

Слой управления вызовами модели предоставляет разработчикам единое место для применения решений до и после вывода. Это может помочь ответить на такие вопросы, как:

• Какая модель должна обрабатывать эту задачу, уровень пользователя, тип данных или уровень риска?
• Что произойдёт, если основная модель недоступна, слишком медленна или слишком дорога?
• Какие подсказки, документы и инструменты разрешены для этого запроса?
• Какие выходные данные требуют проверки, блокировки, переписывания или эскалации?
• Как следует регистрировать использование, затраты, задержки, выбор провайдера и ошибки?

Это также место, где Ограничения шлюза ИИ становятся более полезными, чем разрозненные проверки для каждой функции. Центральная точка управления упрощает применение общих политик для чата, поиска, обработки документов, агентов, рабочих процессов и функций ИИ, ориентированных на клиентов.

Контрольный список разработчика для безопасности ИИ и защиты ИИ

1. Отделите политики поведения от политик доступа

Запишите, что функция ИИ может говорить или делать, затем отдельно определите, кто может её вызывать, какие данные она может использовать и к каким инструментам она может получить доступ. Политики безопасности и политики защиты должны соответствовать друг другу, но не быть одним и тем же документом.

Направляйте по риску задачи, а не только по результатам тестов.

Лучшая модель для суммирования публичной документации может не быть лучшей для регулируемой поддержки, изменений кода, юридического анализа или автоматизации, ориентированной на клиента. Используйте выбор модели, чтобы учитывать риск, задержку, стоимость и надежность, а не только позицию в рейтинге.

Сохраняйте разрешения на инструменты узкими.

Агентам не следует предоставлять широкий доступ к инструментам по умолчанию. Ограничивайте инструменты по пользователю, рабочему пространству, типу задачи и уровню уверенности. Инструменты только для чтения, режимы тестового запуска и шаги с одобрением человека могут снизить ущерб, если модель будет манипулирована или ошибется.

Логируйте вызов модели, а не только действия пользователя.

Полезные логи включают выбранную модель, провайдера, маршрут, задержку, стоимость, состояние ошибки, пользователя или рабочее пространство, решение политики и путь резервирования. Избегайте хранения конфиденциальных запросов или результатов, если ваши правила конфиденциальности и хранения явно этого не разрешают.

Тестируйте сбои до того, как их обнаружат клиенты.

Проводите тесты с красной командой, тесты на извлечение враждебных данных, тесты на плохой ввод, тесты разрешений, тесты резервирования и тесты на резкий рост стоимости до выпуска. Затем повторяйте их при изменении запросов, моделей, инструментов, провайдеров или правил маршрутизации.

Где подходит ShareAI.

ShareAI предоставляет разработчикам один API для доступа к более чем 150 моделям ИИ с маршрутизацией, резервированием и выбором модели, основанным на рынке. Это не заменяет безопасность вашего приложения, авторизацию пользователей, процессы конфиденциальности или специализированный обзор. Это предоставляет командам более простую поверхность интеграции для управления выбором провайдера и использованием моделей вместо распределения прямых интеграций провайдеров по каждой функции.

Для разработчиков это важно, потому что риски ИИ и монетизация ИИ связаны. Если ваш продукт взимает плату за использование ИИ или добавляет наценку на вызовы маршрутизируемых моделей, клиентам требуется надежное поведение, четкая видимость использования и предсказуемые пути резервирования. Более безопасный и защищенный слой вызова моделей защищает как конечного пользователя, так и бизнес-модель.

Начните с одного пути интеграции, определите решения политики вокруг него и сделайте маршрутизацию наблюдаемой, прежде чем ваша поверхность ИИ увеличится. документации ShareAI Это лучший следующий шаг для команд, которые хотят подключить несколько моделей, не создавая вручную интеграцию с каждым провайдером.

Часто задаваемые вопросы

В чем разница между безопасностью ИИ и защитой ИИ?

Безопасность ИИ сосредоточена на том, чтобы система ИИ вела себя надежно и избегала вредных последствий. Защита ИИ сосредоточена на том, чтобы система не могла быть атакована, использована неправомерно или принуждена к раскрытию данных, инструментов или учетных данных.

Почему безопасность ИИ и защита ИИ важны для разработчиков?

Разработчики часто подключают модели к рабочим процессам, документам, агентам и биллингу, ориентированным на клиентов. Разделение безопасности и защиты помогает командам выбирать правильные меры контроля, а не рассматривать каждый риск ИИ как проблему с подсказками.

Является ли инъекция подсказок вопросом безопасности или защиты?

Инъекция подсказок начинается как проблема защиты, так как она пытается манипулировать инструкциями, доступом к данным или использованием инструментов. Она может стать проблемой безопасности, если манипулированный ответ или действие причиняет вред пользователю или бизнес-процессу.

Решают ли защитные меры AI gateway обе проблемы — безопасности и защиты?

Защитные меры AI gateway могут помочь с обеими, особенно для проверки ввода, проверки вывода, маршрутизации и ведения журналов. Они не заменяют управление идентификацией, защищенную инфраструктуру, проектирование инструментов с минимальными привилегиями или человеческий обзор для действий с высоким риском.

Как командам выбирать модели для более безопасных рабочих процессов ИИ?

Выбирайте модели по риску задачи, чувствительности данных, задержке, стоимости, надежности и качеству вывода. Задача с низким риском, например, суммирование, может использовать другой маршрут, чем агент, работающий с данными клиентов или критически важными бизнес-инструментами.

Как ShareAI помогает с контролем вызовов моделей?

ShareAI предоставляет разработчикам один API для доступа к более чем 150 моделям с опциями маршрутизации и резервирования. Это упрощает централизацию доступа к моделям и принятие решений об их использовании вместо поддержки множества прямых интеграций с провайдерами.

Заменяет ли ShareAI программу безопасности приложений?

Нет. Разработчикам все еще нужны аутентификация, авторизация, безопасное управление ключами, контроль конфиденциальности, реагирование на инциденты и процессы проверки. ShareAI помогает с доступом к моделям и маршрутизацией, но не охватывает все аспекты безопасности приложений.

О чем должны заботиться провайдеры в области защиты ИИ?

Провайдеры должны заботиться о предотвращении злоупотреблений, доступности, контроле доступа, изоляции данных и четких операционных границах. Лучшая защита делает емкость провайдера и доступ к моделям более надежными для разработчиков.

О чем должны заботиться создатели в области безопасности ИИ?

Создатели и владельцы моделей должны заботиться о том, как их модели позиционируются, маршрутизируются, оцениваются и используются. Ожидания в области безопасности влияют на принятие, обсуждение лицензирования и то, доверяют ли Создатели модели для рабочих процессов в производстве.

Каков первый шаг для снижения риска ИИ в приложении?

Отобразите каждый вызов модели по функции, типу пользователя, источнику данных, доступу к инструментам, месту назначения вывода и пути резервного копирования. Как только эти вызовы становятся видимыми, гораздо легче решить, где должны находиться элементы управления безопасностью и защитой.