AI Güvenliği ve AI Güvencesi: Model Çağrısında Risk Kontrolü

Yapay zeka güvenliği ile yapay zeka güvenliği arasındaki fark, bir model çağrısının bir müşteri, bilet, belge, işlem veya ajan iş akışını etkileyebileceği noktaya kadar bulanıklaşması kolaydır. O noktada, ayrım önemlidir.

Yapay zeka güvenliği, sistemin yapması gereken işe uygun, güvenilir ve faydalı şekillerde davranıp davranmadığını sorgular. Yapay zeka güvenliği ise sistemin, verilerinin, araçlarının veya erişim yollarının saldırıya uğrayıp uğrayamayacağını veya kötüye kullanılabileceğini sorgular. Üretim ekiplerinin her ikisine de ihtiyacı vardır, çünkü güvenli bir model hala istismar edilebilir ve güvenli bir entegrasyon hala zararlı veya güvenilmez çıktılar üretebilir.

Model API'leriyle çalışan Yapıcılar için pratik kontrol noktası genellikle model çağrısının kendisidir: hangi modelin seçildiği, hangi istemin gönderildiği, hangi araçlara izin verildiği, hangi verilerin eklendiği, neyin kaydedildiği, hangi geri dönüş yolunun mevcut olduğu ve yanıt döndüğünde kullanıcının ne gördüğü.

Yapay Zeka Güvenliği Davranış Riskini Kontrol Eder

Yapay zeka güvenliği, bir yapay zeka sisteminin davranışları ve sonuçları ile ilgilidir. Temel soru şudur: sistem bu kullanıcı, görev ve bağlam için böyle mi davranmalı?

Güvenlik çalışmaları genellikle çıktı kalitesini, zararlı içeriği, önyargıyı, halüsinasyonu, reddetme davranışını, dayanıklılığı, değerlendirmeyi ve insan denetimini kapsar. Ayrıca her ürün ekibinin sonunda karşılaştığı operasyonel soruyu içerir: model belirsiz, yanlış, eksik olduğunda veya tasarlandığı kapsamın dışında bir şey yapması istendiğinde ne olur?

Modelin NIST Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi burada faydalıdır çünkü yapay zeka riskini ekiplerin yönetmesi, haritalaması, ölçmesi ve kontrol etmesi gereken bir şey olarak ele alır, bir kerelik model seçimi kararı olarak değil. Bu çerçeve, bir ürünün işi birkaç model veya sağlayıcı arasında yönlendirdiği durumlarda özellikle önemlidir.

Yapay Zeka Güvenliği İstismar Riskini Kontrol Eder

Yapay zeka güvenliği, model entegrasyonunu saldırılardan, yetkisiz erişimden, veri ifşasından ve kötüye kullanımdan korumakla ilgilidir. Temel soru şudur: birisi bu sistemi, istemini, araçlarını, alma kaynaklarını veya izinlerini istismar edebilir mi?

Güvenlik çalışmaları genellikle istem enjeksiyonunu, hassas bilgi ifşasını, eğitim veya alma verisi zehirlenmesini, model tedarik zinciri riskini, aşırı araç izinlerini, hizmet reddini, kimlik bilgisi sızıntısını ve güvensiz eklenti veya ajan tasarımını kapsar. Büyük Dil Modeli Uygulamaları için OWASP İlk 10 faydalı bir referanstır çünkü LLM'ler gerçek yazılımlara bağlandığında ortaya çıkan birçok hata modunu adlandırır.

Güvenlik yalnızca bir model sağlayıcı sorunu değildir. Yapıcılar yine de API anahtarlarını korumalı, kullanıcıları kimlik doğrulamalı, çalışma alanı izinlerini belirlemeli, alma kaynaklarını filtrelemeli, ajan araçlarını kontrol etmeli ve anormal kullanım kalıplarını izlemelidir. Bir sağlayıcı kendi altyapısını güvence altına alabilirken, uygulamanız yine de riskli araç erişimi veya kullanıcı verilerini açığa çıkarabilir.

Güvenlik ve Güvenlik: Pratik Fark

Alan	AI güvenliği	AI emniyeti
Ana soru	Sistem bu davranışı üretmeli mi?	Birisi bu sistemi kötüye kullanabilir mi?
Tipik risk	Zararlı, önyargılı, güvenilmez veya yanıltıcı çıktılar	İstek enjeksiyonu, veri ifşası, kötüye kullanım veya yetkisiz erişim
Birincil kontroller	Değerlendirmeler, koruma önlemleri, insan incelemesi, model seçimi, çıktı politikaları	Kimlik doğrulama, izinler, giriş kontrolleri, gizli yönetimi, araç izolasyonu
Hata örneği	Bir destek asistanı güvensiz geri ödeme rehberliği verir	Kötü niyetli bir istek, bir ajanın özel bilet verilerini ifşa etmesini sağlar
Sahiplik örtüşmesi	Ürün, politika, mühendislik, hukuk, alan uzmanları	Güvenlik, platform, mühendislik, operasyonlar

Çakışma, birçok üretim hatasının meydana geldiği yerdir. Komut enjeksiyonu, talimatları veya veri erişimini manipüle ettiğinde bir güvenlik sorunudur, ancak manipüle edilen yanıt bir kullanıcıya ulaştığında bir güvenlik sorunu haline gelebilir. Geniş izinlere sahip bir ajan bir güvenlik endişesi oluşturur, ancak model güvenilmez bir karar verdiğinde eylemleri güvenlik ve iş riski yaratabilir.

Model Çağrılarının Kendi Kontrol Katmanına Neden İhtiyacı Var

Birçok ekip tek bir model, tek bir API anahtarı ve tek bir istemle başlar. Bu, bir prototip için işe yarayabilir. Ancak ürün birden fazla model, müşteri özelinde ayarlar, ajan araçları, veri alma, yedek yönlendirme, maliyet kontrolleri veya kullanım tabanlı faturalandırma eklediğinde kırılgan hale gelir.

Bir model çağrı kontrol katmanı, Yapıcıların çıkarım öncesi ve sonrası kararları tutarlı bir şekilde uygulayabileceği bir yer sağlar. Şu sorulara yanıt vermeye yardımcı olabilir:

• Bu görevi, kullanıcı katmanını, veri türünü veya risk seviyesini hangi model ele almalı?
• Birincil model kullanılamaz, çok yavaş veya çok pahalı olursa ne olur?
• Bu istek için hangi istemler, belgeler ve araçlar izinlidir?
• Hangi çıktılar gözden geçirme, engelleme, yeniden yazma veya yükseltme gerektirir?
• Kullanım, maliyet, gecikme, sağlayıcı seçimi ve hatalar nasıl kaydedilmeli?

Bu aynı zamanda AI geçit koruma önlemleri dağınık özellik bazlı kontrollerden daha kullanışlı hale gelir. Merkezi bir kontrol noktası, sohbet, arama, belge işleme, ajanlar, iş akışları ve müşteri odaklı yapay zeka özellikleri genelinde ortak politikaları uygulamayı kolaylaştırır.

Yapay Zeka Güvenliği ve Yapay Zeka Güvenliği için Bir Yapıcı Kontrol Listesi

1. Davranış politikalarını erişim politikalarından ayırın

AI özelliğinin ne söylemesine veya yapmasına izin verildiğini yazın, ardından bunu kimin çağırabileceğini, hangi verileri kullanabileceğini ve hangi araçlara erişebileceğini ayrı ayrı tanımlayın. Güvenlik politikaları ve emniyet politikaları örtüşmelidir, ancak aynı belge olmamalıdır.

Görev riskine göre yönlendirin, yalnızca kıyaslama puanına göre değil.

Genel belgeleri özetlemek için en iyi model, düzenlenmiş destek, kod değişiklikleri, yasal inceleme veya müşteri özelinde otomasyon için en iyi model olmayabilir. Model seçimini yalnızca bir sıralama pozisyonuna göre değil, risk, gecikme, maliyet ve güvenilirliği yansıtacak şekilde yapın.

Araç izinlerini dar tutun.

Ajanlar varsayılan olarak geniş araç erişimi almamalıdır. Araçları kullanıcı, çalışma alanı, görev türü ve güven seviyesi ile sınırlandırın. Salt okunur araçlar, deneme modları ve insan onay adımları, bir model manipüle edildiğinde veya hata yaptığında zararı azaltabilir.

Model çağrısını, yalnızca kullanıcı eylemini değil, kaydedin.

Yararlı günlükler arasında seçilen model, sağlayıcı, rota, gecikme, maliyet, hata durumu, kullanıcı veya çalışma alanı, politika kararı ve yedekleme yolu bulunur. Gizlilik ve saklama kurallarınız açıkça izin vermedikçe hassas istemleri veya çıktıları depolamaktan kaçının.

Müşteriler bulmadan önce hataları test edin.

Yayınlamadan önce kırmızı ekip istemleri, düşmanca geri alma testleri, kötü giriş testleri, izin testleri, yedekleme testleri ve maliyet artışı testleri yapın. Ardından, istemleri, modelleri, araçları, sağlayıcıları veya yönlendirme kurallarını değiştirdiğinizde bunları tekrarlayın.

ShareAI'nin Uygun Olduğu Yer

ShareAI, Yaratıcılara yönlendirme, yedekleme ve pazar yeri odaklı model seçimi ile 150'den fazla AI modeline erişim için tek bir API sunar. Bu, uygulama güvenliğinizi, kullanıcı yetkilendirmelerinizi, gizlilik süreçlerinizi veya alan özelindeki incelemelerinizi değiştirmez. Ancak, doğrudan sağlayıcı entegrasyonlarını her özelliğe yaymak yerine sağlayıcı seçimi ve model kullanımını yönetmek için ekipler için daha basit bir entegrasyon yüzeyi sunar.

Yaratıcılar için bu önemlidir çünkü AI riski ve AI gelir elde etme birbiriyle bağlantılıdır. Ürününüz AI kullanımı için ücret alıyorsa veya yönlendirilmiş model çağrılarında bir marj ekliyorsa, müşterilerin güvenilir davranış, net kullanım görünürlüğü ve öngörülebilir yedekleme yollarına ihtiyacı vardır. Daha güvenli ve emniyetli bir model çağrı katmanı hem son kullanıcıyı hem de iş modelini korur.

Tek bir entegrasyon yolu ile başlayın, bunun etrafındaki politika kararlarını tanımlayın ve AI yüzey alanınız büyümeden önce yönlendirmeyi gözlemlenebilir hale getirin. ShareAI belgeleri Bu, her sağlayıcı entegrasyonunu elle yeniden inşa etmeden birden fazla modeli bağlamak isteyen ekipler için en iyi bir sonraki adımdır.

SSS

AI güvenliği ile AI emniyeti arasındaki fark nedir?

AI güvenliği, bir AI sisteminin güvenilir bir şekilde davranıp zararlı sonuçlardan kaçınıp kaçınmadığına odaklanır. AI emniyeti ise sistemin saldırıya uğrayıp uğrayamayacağı, kötüye kullanılıp kullanılamayacağı veya veri, araçlar ya da kimlik bilgilerini açığa çıkarmaya zorlanıp zorlanamayacağına odaklanır.

Yapıcılar için Yapay Zeka güvenliği ve Yapay Zeka emniyeti neden önemlidir?

Yapıcılar genellikle modelleri müşteri odaklı iş akışlarına, belgelere, ajanlara ve faturalamaya bağlar. Güvenliği emniyetten ayırmak, ekiplerin her Yapay Zeka riskini bir istem sorunu olarak ele almak yerine doğru kontrolleri seçmesine yardımcı olur.

İstem enjeksiyonu bir güvenlik sorunu mu yoksa bir emniyet sorunu mu?

İstem enjeksiyonu, talimatları, veri erişimini veya araç kullanımını manipüle etmeye çalıştığı için bir güvenlik sorunu olarak başlar. Manipüle edilmiş yanıt veya eylem bir kullanıcıya ya da iş sürecine zarar verdiğinde bir emniyet sorunu haline gelebilir.

Yapay Zeka geçidi koruma önlemleri hem güvenlik hem de emniyeti çözer mi?

Yapay Zeka geçidi koruma önlemleri özellikle giriş kontrolleri, çıkış kontrolleri, yönlendirme ve kaydetme için her ikisine de yardımcı olabilir. Ancak kimlik yönetimi, güvenli altyapı, en az ayrıcalıklı araç tasarımı veya yüksek riskli eylemler için insan incelemesinin yerini almaz.

Ekipler daha güvenli Yapay Zeka iş akışları için modelleri nasıl seçmelidir?

Modelleri görev riski, veri hassasiyeti, gecikme, maliyet, güvenilirlik ve çıktı kalitesine göre seçin. Düşük riskli bir özetleme görevi, müşteri verilerine veya iş açısından kritik araçlara dokunan bir ajanla farklı bir yol kullanabilir.

ShareAI model çağrı kontrolüne nasıl yardımcı olur?

ShareAI, 150'den fazla modele erişim için yönlendirme ve yedekleme seçenekleriyle Yapıcılara tek bir API sunar. Bu, birçok doğrudan sağlayıcı entegrasyonunu sürdürmek yerine model erişimini ve kullanım kararlarını merkezileştirmeyi kolaylaştırır.

ShareAI bir uygulama güvenliği programının yerini alır mı?

Hayır. Yapıcıların yine de kimlik doğrulama, yetkilendirme, güvenli anahtar yönetimi, gizlilik kontrolleri, olay müdahalesi ve inceleme süreçlerine ihtiyacı vardır. ShareAI model erişimi ve yönlendirme ile yardımcı olur, uygulama güvenliğinin her kısmıyla değil.

Sağlayıcılar Yapay Zeka güvenliğinde neye önem vermelidir?

Sağlayıcılar kötüye kullanım önleme, kullanılabilirlik, erişim kontrolü, veri izolasyonu ve net operasyonel sınırlarla ilgilenmelidir. Daha iyi güvenlik, sağlayıcı kapasitesini ve model erişimini aşağı akıştaki Yapıcılar için daha güvenilir hale getirir.

Yaratıcılar Yapay Zeka emniyetinde neye önem vermelidir?

Yaratıcılar ve model sahipleri, modellerinin nasıl konumlandırıldığını, yönlendirildiğini, değerlendirildiğini ve kullanıldığını önemsemelidir. Güvenlik beklentileri, benimsemeyi, lisanslama görüşmelerini ve Yapıcıların bir modeli üretim iş akışları için güvenip güvenmeyeceğini etkiler.

Bir uygulamada yapay zeka riskini azaltmanın ilk adımı nedir?

Her model çağrısını özellik, kullanıcı türü, veri kaynağı, araç erişimi, çıktı hedefi ve geri dönüş yolu ile eşleştirin. Bu çağrılar görünür hale geldiğinde, güvenlik ve emniyet kontrollerinin nerede olması gerektiğine karar vermek çok daha kolay hale gelir.