ความปลอดภัยของ AI กับความมั่นคงของ AI: ควบคุมความเสี่ยงในการเรียกใช้งานโมเดล

ความแตกต่างระหว่างความปลอดภัยของ AI และความมั่นคงของ AI นั้นง่ายที่จะเลือนลางจนกระทั่งการเรียกใช้โมเดลสามารถส่งผลกระทบต่อลูกค้า, ตั๋ว, เอกสาร, ธุรกรรม, หรือกระบวนการทำงานของตัวแทน ในจุดนั้น ความแตกต่างจึงมีความสำคัญ.

ความปลอดภัยของ AI ถามว่าระบบทำงานในลักษณะที่มีประโยชน์, เชื่อถือได้, และสอดคล้องกับงานที่มันควรทำหรือไม่ ความมั่นคงของ AI ถามว่าระบบ, ข้อมูล, เครื่องมือ, หรือเส้นทางการเข้าถึงของมันสามารถถูกโจมตีหรือใช้งานในทางที่ผิดได้หรือไม่ ทีมผลิตต้องการทั้งสองอย่าง เพราะโมเดลที่ปลอดภัยยังสามารถถูกเอาเปรียบได้ และการผสานที่มั่นคงยังสามารถสร้างผลลัพธ์ที่เป็นอันตรายหรือไม่น่าเชื่อถือได้.

สำหรับผู้สร้างที่ทำงานกับ API ของโมเดล จุดควบคุมในทางปฏิบัติมักจะเป็นการเรียกใช้โมเดลเอง: เลือกโมเดลใด, ส่งคำสั่งใด, อนุญาตเครื่องมือใด, แนบข้อมูลใด, บันทึกอะไร, มีเส้นทางสำรองอะไร, และผู้ใช้เห็นอะไรเมื่อคำตอบกลับมา.

การควบคุมความปลอดภัยของ AI ความเสี่ยงด้านพฤติกรรม

ความปลอดภัยของ AI เกี่ยวกับพฤติกรรมและผลลัพธ์ของระบบ AI คำถามหลักคือ: ระบบควรทำงานในลักษณะนี้สำหรับผู้ใช้งาน, งาน, และบริบทนี้หรือไม่?

งานด้านความปลอดภัยมักครอบคลุมถึงคุณภาพของผลลัพธ์, เนื้อหาที่เป็นอันตราย, อคติ, การหลอน, พฤติกรรมการปฏิเสธ, ความทนทาน, การประเมินผล, และการกำกับดูแลของมนุษย์ นอกจากนี้ยังรวมถึงคำถามด้านการปฏิบัติการที่ทุกทีมผลิตต้องเผชิญในที่สุด: จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อโมเดลไม่แน่ใจ, ผิดพลาด, ไม่สมบูรณ์, หรือถูกขอให้ทำสิ่งที่อยู่นอกขอบเขตที่ตั้งใจไว้?

โมเดล กรอบการจัดการความเสี่ยงของ AI โดย NIST มีประโยชน์ในที่นี้เพราะมันปฏิบัติต่อความเสี่ยงของ AI เป็นสิ่งที่ทีมควรบริหาร, ทำแผนที่, วัดผล, และจัดการ ไม่ใช่การตัดสินใจเลือกโมเดลเพียงครั้งเดียว กรอบนี้มีความสำคัญเป็นพิเศษเมื่อผลิตภัณฑ์ส่งงานผ่านโมเดลหรือผู้ให้บริการหลายราย.

การควบคุมความมั่นคงของ AI ความเสี่ยงด้านการเอาเปรียบ

ความมั่นคงของ AI เกี่ยวกับการปกป้องการผสานโมเดลจากการโจมตี, การเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต, การเปิดเผยข้อมูล, และการใช้งานในทางที่ผิด คำถามหลักคือ: มีใครสามารถเอาเปรียบระบบนี้, คำสั่งของมัน, เครื่องมือของมัน, แหล่งข้อมูลการดึงข้อมูลของมัน, หรือสิทธิ์ของมันได้หรือไม่?

งานด้านความมั่นคงมักครอบคลุมถึงการฉีดคำสั่ง, การเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน, การปนเปื้อนข้อมูลการฝึกอบรมหรือการดึงข้อมูล, ความเสี่ยงในห่วงโซ่อุปทานของโมเดล, สิทธิ์การใช้งานเครื่องมือที่มากเกินไป, การปฏิเสธการให้บริการ, การรั่วไหลของข้อมูลประจำตัว, และการออกแบบปลั๊กอินหรือเอเจนต์ที่ไม่ปลอดภัย OWASP Top 10 สำหรับแอปพลิเคชันโมเดลภาษาขนาดใหญ่ เป็นข้อมูลอ้างอิงที่มีประโยชน์เพราะมันระบุโหมดความล้มเหลวหลายอย่างที่ปรากฏเมื่อ LLMs ถูกเชื่อมต่อกับซอฟต์แวร์จริง.

ความมั่นคงไม่ใช่ปัญหาของผู้ให้บริการโมเดลเท่านั้น ผู้สร้างยังคงต้องปกป้องคีย์ API, ยืนยันตัวตนของผู้ใช้, กำหนดขอบเขตสิทธิ์การใช้งานในพื้นที่ทำงาน, กรองแหล่งข้อมูลการดึงข้อมูล, ควบคุมเครื่องมือของเอเจนต์, และตรวจสอบรูปแบบการใช้งานที่ผิดปกติ ผู้ให้บริการสามารถรักษาความปลอดภัยโครงสร้างพื้นฐานของตนเองได้ ในขณะที่แอปพลิเคชันของคุณยังคงเปิดเผยการเข้าถึงเครื่องมือที่มีความเสี่ยงหรือข้อมูลผู้ใช้.

ความปลอดภัย vs ความมั่นคง: ความแตกต่างในทางปฏิบัติ

พื้นที่	ความปลอดภัยของ AI	ความมั่นคงของ AI
คำถามหลัก	ระบบควรสร้างพฤติกรรมนี้หรือไม่?	มีใครสามารถใช้ประโยชน์จากระบบนี้ได้หรือไม่?
ความเสี่ยงทั่วไป	ผลลัพธ์ที่เป็นอันตราย, มีอคติ, ไม่เชื่อถือได้, หรือทำให้เข้าใจผิด	การฉีดคำสั่ง, การเปิดเผยข้อมูล, การละเมิด, หรือการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต
การควบคุมหลัก	การประเมินผล, การป้องกัน, การตรวจสอบโดยมนุษย์, การเลือกโมเดล, นโยบายผลลัพธ์	การยืนยันตัวตน, การอนุญาต, การควบคุมข้อมูลนำเข้า, การจัดการความลับ, การแยกเครื่องมือ
ตัวอย่างความล้มเหลว	ผู้ช่วยสนับสนุนให้คำแนะนำการคืนเงินที่ไม่ปลอดภัย	คำสั่งที่เป็นอันตรายหลอกตัวแทนให้เปิดเผยข้อมูลตั๋วส่วนตัว
การทับซ้อนของเจ้าของ	ผลิตภัณฑ์, นโยบาย, วิศวกรรม, กฎหมาย, ผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมน	ความปลอดภัย, แพลตฟอร์ม, วิศวกรรม, การดำเนินงาน

การทับซ้อนเป็นจุดที่เกิดความล้มเหลวในการผลิตบ่อยครั้ง การฉีดคำสั่งเป็นปัญหาด้านความปลอดภัยเมื่อมีการจัดการคำสั่งหรือการเข้าถึงข้อมูล แต่สามารถกลายเป็นปัญหาด้านความปลอดภัยเมื่อคำตอบที่ถูกจัดการส่งถึงผู้ใช้ ตัวแทนที่มีสิทธิ์กว้างขวางเป็นข้อกังวลด้านความปลอดภัย แต่การกระทำของมันสามารถสร้างความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและธุรกิจได้หากโมเดลตัดสินใจที่ไม่น่าเชื่อถือ.

ทำไมการเรียกใช้โมเดลจึงต้องมีชั้นควบคุมของตัวเอง

หลายทีมเริ่มต้นด้วยโมเดลเดียว, คีย์ API เดียว, และคำสั่งเดียว ซึ่งสามารถใช้ได้สำหรับต้นแบบ แต่มันจะเปราะบางเมื่อผลิตภัณฑ์เพิ่มโมเดลหลายตัว, การตั้งค่าที่เฉพาะเจาะจงสำหรับลูกค้า, เครื่องมือของตัวแทน, การดึงข้อมูล, การกำหนดเส้นทางสำรอง, การควบคุมค่าใช้จ่าย, หรือการเรียกเก็บเงินตามการใช้งาน.

ชั้นควบคุมการเรียกใช้โมเดลช่วยให้ผู้สร้างมีจุดที่สม่ำเสมอในการตัดสินใจก่อนและหลังการอนุมาน มันสามารถช่วยตอบคำถามเช่น:

• โมเดลใดควรจัดการงานนี้, ระดับผู้ใช้, ประเภทข้อมูล, หรือระดับความเสี่ยง?
• จะเกิดอะไรขึ้นหากโมเดลหลักไม่พร้อมใช้งาน, ช้าเกินไป, หรือมีค่าใช้จ่ายสูงเกินไป?
• คำสั่ง, เอกสาร, และเครื่องมือใดที่ได้รับอนุญาตสำหรับคำขอนี้?
• ผลลัพธ์ใดที่ต้องการการตรวจสอบ, การบล็อก, การเขียนใหม่, หรือการยกระดับ?
• การใช้งาน, ค่าใช้จ่าย, ความล่าช้า, การเลือกผู้ให้บริการ, และข้อผิดพลาดควรถูกบันทึกอย่างไร?

นี่คือจุดที่ รั้วป้องกันเกตเวย์ AI มีประโยชน์มากกว่าการตรวจสอบแบบกระจัดกระจายต่อฟีเจอร์ จุดควบคุมกลางทำให้ง่ายต่อการใช้กฎร่วมกันในแชท, การค้นหา, การประมวลผลเอกสาร, ตัวแทน, เวิร์กโฟลว์, และฟีเจอร์ AI ที่เผชิญหน้ากับลูกค้า.

เช็คลิสต์สำหรับผู้สร้างเพื่อความปลอดภัยของ AI และความปลอดภัยของ AI

1. แยกนโยบายพฤติกรรมออกจากนโยบายการเข้าถึง

เขียนสิ่งที่ฟีเจอร์ AI ได้รับอนุญาตให้พูดหรือทำ จากนั้นกำหนดแยกต่างหากว่าใครสามารถเรียกใช้งานได้, ข้อมูลใดที่สามารถใช้ได้, และเครื่องมือใดที่สามารถเข้าถึงได้ นโยบายความปลอดภัยและนโยบายความมั่นคงควรสอดคล้องกัน แต่ไม่ควรเป็นเอกสารเดียวกัน.

กำหนดเส้นทางตามความเสี่ยงของงาน ไม่ใช่แค่คะแนนเกณฑ์มาตรฐาน

โมเดลที่ดีที่สุดสำหรับการสรุปเอกสารสาธารณะอาจไม่ใช่โมเดลที่ดีที่สุดสำหรับการสนับสนุนที่มีการควบคุม, การเปลี่ยนแปลงโค้ด, การตรวจสอบทางกฎหมาย, หรือระบบอัตโนมัติที่เฉพาะเจาะจงสำหรับลูกค้า ใช้การเลือกโมเดลเพื่อสะท้อนถึงความเสี่ยง, ความล่าช้า, ค่าใช้จ่าย, และความน่าเชื่อถือ ไม่ใช่แค่ตำแหน่งในกระดานผู้นำ.

จำกัดสิทธิ์การใช้เครื่องมือให้แคบลง

เอเจนต์ไม่ควรได้รับสิทธิ์การเข้าถึงเครื่องมืออย่างกว้างขวางโดยค่าเริ่มต้น กำหนดขอบเขตเครื่องมือโดยผู้ใช้, พื้นที่ทำงาน, ประเภทงาน, และระดับความมั่นใจ เครื่องมือแบบอ่านอย่างเดียว, โหมดทดลอง, และขั้นตอนการอนุมัติโดยมนุษย์สามารถลดความเสียหายเมื่อโมเดลถูกปรับเปลี่ยนหรือเกิดข้อผิดพลาด.

บันทึกการเรียกใช้งานโมเดล ไม่ใช่แค่การกระทำของผู้ใช้

บันทึกที่มีประโยชน์รวมถึงโมเดลที่เลือก, ผู้ให้บริการ, เส้นทาง, ความล่าช้า, ค่าใช้จ่าย, สถานะข้อผิดพลาด, ผู้ใช้หรือพื้นที่ทำงาน, การตัดสินใจตามนโยบาย, และเส้นทางสำรอง หลีกเลี่ยงการจัดเก็บคำสั่งหรือผลลัพธ์ที่ละเอียดอ่อน เว้นแต่ว่ากฎความเป็นส่วนตัวและการเก็บรักษาของคุณจะอนุญาตอย่างชัดเจน.

ทดสอบความล้มเหลวก่อนที่ลูกค้าจะพบ

รันคำสั่งทดสอบแบบทีมแดง, การทดสอบการดึงข้อมูลที่เป็นปฏิปักษ์, การทดสอบข้อมูลที่ไม่ดี, การทดสอบสิทธิ์, การทดสอบเส้นทางสำรอง, และการทดสอบการเพิ่มขึ้นของค่าใช้จ่ายก่อนการปล่อยใช้งาน จากนั้นทำซ้ำเมื่อคุณเปลี่ยนคำสั่ง, โมเดล, เครื่องมือ, ผู้ให้บริการ, หรือกฎการกำหนดเส้นทาง.

ตำแหน่งที่ ShareAI เหมาะสม

ShareAI ให้ Builders ใช้ API เดียวสำหรับการเข้าถึงโมเดล AI กว่า 150+ โมเดล พร้อมการกำหนดเส้นทาง, การสำรองข้อมูล, และการเลือกโมเดลที่ขับเคลื่อนด้วยตลาด ซึ่งไม่ได้แทนที่ความปลอดภัยของแอปพลิเคชัน, การอนุญาตผู้ใช้, กระบวนการความเป็นส่วนตัว, หรือการตรวจสอบเฉพาะโดเมนของคุณ แต่มอบพื้นผิวการรวมที่ง่ายขึ้นสำหรับการจัดการการเลือกผู้ให้บริการและการใช้งานโมเดล แทนที่จะกระจายการรวมผู้ให้บริการโดยตรงในทุกฟีเจอร์.

สำหรับ Builders สิ่งนี้สำคัญเพราะความเสี่ยงของ AI และการสร้างรายได้จาก AI เชื่อมโยงกัน หากผลิตภัณฑ์ของคุณเรียกเก็บเงินสำหรับการใช้งาน AI หรือเพิ่มกำไรในคำเรียกโมเดลที่กำหนดเส้นทาง ลูกค้าจำเป็นต้องมีพฤติกรรมที่เชื่อถือได้, การมองเห็นการใช้งานที่ชัดเจน, และเส้นทางสำรองที่คาดการณ์ได้ ชั้นการเรียกโมเดลที่ปลอดภัยและมั่นคงยิ่งขึ้นช่วยปกป้องทั้งผู้ใช้ปลายทางและโมเดลธุรกิจ.

เริ่มต้นด้วยเส้นทางการรวมหนึ่งเส้นทาง กำหนดการตัดสินใจตามนโยบายรอบๆ เส้นทางนั้น และทำให้การกำหนดเส้นทางสามารถสังเกตได้ก่อนที่พื้นที่ผิว AI ของคุณจะเติบโต เอกสาร ShareAI เป็นขั้นตอนถัดไปที่ดีที่สุดสำหรับทีมที่ต้องการเชื่อมต่อโมเดลหลายตัวโดยไม่ต้องสร้างการรวมผู้ให้บริการใหม่ด้วยตนเอง.

คำถามที่พบบ่อย

ความแตกต่างระหว่างความปลอดภัยของ AI และความมั่นคงของ AI คืออะไร?

ความปลอดภัยของ AI มุ่งเน้นไปที่ว่า AI ทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือและหลีกเลี่ยงผลลัพธ์ที่เป็นอันตรายหรือไม่ ความมั่นคงของ AI มุ่งเน้นไปที่ว่าระบบสามารถถูกโจมตี, ถูกใช้งานในทางที่ผิด, หรือถูกบังคับให้เปิดเผยข้อมูล, เครื่องมือ, หรือข้อมูลรับรองหรือไม่.

ทำไมความปลอดภัยของ AI กับความมั่นคงของ AI ถึงสำคัญสำหรับผู้สร้าง?

ผู้สร้างมักเชื่อมต่อโมเดลกับเวิร์กโฟลว์ที่ลูกค้าใช้งาน เอกสาร ตัวแทน และการเรียกเก็บเงิน การแยกความปลอดภัยออกจากความมั่นคงช่วยให้ทีมเลือกการควบคุมที่เหมาะสมแทนที่จะมองว่าความเสี่ยงของ AI ทุกอย่างเป็นปัญหาของคำสั่ง.

การฉีดคำสั่งเป็นปัญหาด้านความปลอดภัยหรือความมั่นคง?

การฉีดคำสั่งเริ่มต้นเป็นปัญหาด้านความมั่นคงเพราะพยายามจัดการคำสั่ง การเข้าถึงข้อมูล หรือการใช้เครื่องมือ มันสามารถกลายเป็นปัญหาด้านความปลอดภัยเมื่อคำตอบหรือการกระทำที่ถูกจัดการนั้นทำอันตรายต่อผู้ใช้หรือกระบวนการทางธุรกิจ.

รั้วกั้นของ AI gateway แก้ปัญหาทั้งความปลอดภัยและความมั่นคงหรือไม่?

รั้วกั้นของ AI gateway สามารถช่วยทั้งสองด้าน โดยเฉพาะสำหรับการตรวจสอบข้อมูลเข้า ข้อมูลออก การกำหนดเส้นทาง และการบันทึก แต่ไม่สามารถแทนที่การจัดการตัวตน โครงสร้างพื้นฐานที่ปลอดภัย การออกแบบเครื่องมือที่มีสิทธิ์น้อยที่สุด หรือการตรวจสอบโดยมนุษย์สำหรับการกระทำที่มีความเสี่ยงสูง.

ทีมควรเลือกโมเดลอย่างไรสำหรับเวิร์กโฟลว์ AI ที่ปลอดภัยกว่า?

เลือกโมเดลตามความเสี่ยงของงาน ความอ่อนไหวของข้อมูล ความหน่วงเวลา ค่าใช้จ่าย ความน่าเชื่อถือ และคุณภาพของผลลัพธ์ งานสรุปที่มีความเสี่ยงต่ำสามารถใช้เส้นทางที่แตกต่างจากตัวแทนที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลลูกค้าหรือเครื่องมือที่สำคัญต่อธุรกิจ.

ShareAI ช่วยควบคุมการเรียกใช้โมเดลได้อย่างไร?

ShareAI ให้ผู้สร้างเข้าถึงโมเดลกว่า 150+ โมเดลผ่าน API เดียวพร้อมตัวเลือกการกำหนดเส้นทางและการสำรองข้อมูล ทำให้ง่ายต่อการรวมศูนย์การเข้าถึงโมเดลและการตัดสินใจใช้งานแทนการบำรุงรักษาการเชื่อมต่อโดยตรงกับผู้ให้บริการหลายราย.

ShareAI แทนที่โปรแกรมความมั่นคงของแอปพลิเคชันหรือไม่?

ไม่ ผู้สร้างยังคงต้องการการยืนยันตัวตน การอนุญาต การจัดการคีย์ที่ปลอดภัย การควบคุมความเป็นส่วนตัว การตอบสนองต่อเหตุการณ์ และกระบวนการตรวจสอบ ShareAI ช่วยในเรื่องการเข้าถึงโมเดลและการกำหนดเส้นทาง ไม่ใช่ทุกส่วนของความมั่นคงของแอปพลิเคชัน.

ผู้ให้บริการควรใส่ใจเรื่องใดในความมั่นคงของ AI?

ผู้ให้บริการควรใส่ใจเรื่องการป้องกันการละเมิด ความพร้อมใช้งาน การควบคุมการเข้าถึง การแยกข้อมูล และขอบเขตการดำเนินงานที่ชัดเจน ความมั่นคงที่ดีขึ้นทำให้ความสามารถของผู้ให้บริการและการเข้าถึงโมเดลน่าเชื่อถือมากขึ้นสำหรับผู้สร้างในลำดับถัดไป.

ผู้สร้างควรใส่ใจเรื่องใดในความปลอดภัยของ AI?

ผู้สร้างและเจ้าของโมเดลควรใส่ใจเกี่ยวกับวิธีการวางตำแหน่ง เส้นทาง การประเมินผล และการใช้งานโมเดลของพวกเขา ความคาดหวังด้านความปลอดภัยส่งผลต่อการนำไปใช้ การสนทนาเกี่ยวกับการอนุญาต และความไว้วางใจของผู้สร้างต่อโมเดลสำหรับการทำงานในระบบการผลิต.

ขั้นตอนแรกในการลดความเสี่ยงของ AI ในแอปคืออะไร?

ทำแผนที่การเรียกใช้โมเดลทุกครั้งตามคุณลักษณะ ประเภทผู้ใช้ แหล่งข้อมูล การเข้าถึงเครื่องมือ จุดหมายปลายทางของผลลัพธ์ และเส้นทางสำรอง เมื่อการเรียกใช้งานเหล่านั้นมองเห็นได้ จะง่ายขึ้นมากในการตัดสินใจว่าควรมีการควบคุมด้านความปลอดภัยและความมั่นคงที่ใด.