An toàn AI so với Bảo mật AI: Kiểm soát rủi ro tại Lời gọi Mô hình

Sự khác biệt giữa an toàn AI và bảo mật AI rất dễ bị nhầm lẫn cho đến khi một cuộc gọi mô hình có thể ảnh hưởng đến khách hàng, vé, tài liệu, giao dịch hoặc quy trình làm việc của đại lý. Tại thời điểm đó, sự khác biệt trở nên quan trọng.

An toàn AI đặt câu hỏi liệu hệ thống có hoạt động theo cách hữu ích, đáng tin cậy và phù hợp với công việc mà nó được thiết kế để thực hiện hay không. Bảo mật AI đặt câu hỏi liệu hệ thống, dữ liệu của nó, công cụ của nó hoặc các đường truy cập của nó có thể bị tấn công hoặc lạm dụng hay không. Các nhóm sản xuất cần cả hai, vì một mô hình an toàn vẫn có thể bị khai thác, và một tích hợp bảo mật vẫn có thể tạo ra các kết quả có hại hoặc không đáng tin cậy.

Đối với các nhà xây dựng làm việc với API mô hình, điểm kiểm soát thực tế thường là chính cuộc gọi mô hình: mô hình nào được chọn, lời nhắc nào được gửi, công cụ nào được phép, dữ liệu nào được đính kèm, những gì được ghi lại, đường dẫn dự phòng nào có sẵn và người dùng thấy gì khi phản hồi được trả về.

An toàn AI kiểm soát rủi ro hành vi

An toàn AI liên quan đến hành vi và kết quả của một hệ thống AI. Câu hỏi cốt lõi là: hệ thống có nên hoạt động theo cách này đối với người dùng, nhiệm vụ và ngữ cảnh này không?

Công việc an toàn thường bao gồm chất lượng đầu ra, nội dung có hại, thiên vị, ảo giác, hành vi từ chối, độ bền, đánh giá và giám sát của con người. Nó cũng bao gồm câu hỏi vận hành mà mọi nhóm sản phẩm cuối cùng đều phải đối mặt: điều gì xảy ra khi mô hình không chắc chắn, sai, không đầy đủ hoặc được yêu cầu làm điều gì đó ngoài phạm vi dự định của nó?

Mô hình Khung Quản lý Rủi ro AI của NIST rất hữu ích ở đây vì nó coi rủi ro AI là điều mà các nhóm nên quản lý, lập bản đồ, đo lường và kiểm soát, chứ không phải là một quyết định lựa chọn mô hình một lần. Cách tiếp cận này đặc biệt quan trọng khi một sản phẩm định tuyến công việc qua nhiều mô hình hoặc nhà cung cấp.

Bảo mật AI kiểm soát rủi ro khai thác

Bảo mật AI liên quan đến việc bảo vệ tích hợp mô hình khỏi các cuộc tấn công, truy cập trái phép, lộ dữ liệu và lạm dụng. Câu hỏi cốt lõi là: liệu ai đó có thể khai thác hệ thống này, lời nhắc của nó, công cụ của nó, nguồn truy xuất của nó hoặc quyền của nó không?

Công việc bảo mật thường bao gồm tiêm lệnh vào lời nhắc, tiết lộ thông tin nhạy cảm, làm nhiễm độc dữ liệu đào tạo hoặc truy xuất, rủi ro chuỗi cung ứng mô hình, quyền công cụ quá mức, từ chối dịch vụ, rò rỉ thông tin xác thực và thiết kế plugin hoặc đại lý không an toàn. OWASP Top 10 cho Ứng dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn là một tài liệu tham khảo hữu ích vì nó liệt kê nhiều chế độ lỗi xuất hiện khi các LLM được tích hợp vào phần mềm thực tế.

Bảo mật không chỉ là vấn đề của nhà cung cấp mô hình. Các nhà xây dựng vẫn cần bảo vệ khóa API, xác thực người dùng, giới hạn quyền truy cập không gian làm việc, lọc nguồn truy xuất, kiểm soát công cụ đại lý và giám sát các mẫu sử dụng bất thường. Một nhà cung cấp có thể bảo mật cơ sở hạ tầng của họ trong khi ứng dụng của bạn vẫn để lộ quyền truy cập công cụ rủi ro hoặc dữ liệu người dùng.

An toàn và Bảo mật: Sự khác biệt thực tế

Khu vực	An toàn AI	Bảo mật AI
Câu hỏi chính	Hệ thống có nên tạo ra hành vi này không?	Có ai có thể khai thác hệ thống này không?
Rủi ro điển hình	Đầu ra có hại, thiên vị, không đáng tin cậy hoặc gây hiểu lầm	Tiêm lệnh, lộ dữ liệu, lạm dụng hoặc truy cập trái phép
Kiểm soát chính	Đánh giá, rào chắn, xem xét của con người, lựa chọn mô hình, chính sách đầu ra	Xác thực, quyền hạn, kiểm soát đầu vào, quản lý bí mật, cô lập công cụ
Ví dụ thất bại	Một trợ lý hỗ trợ đưa ra hướng dẫn hoàn tiền không an toàn	Một lệnh độc hại lừa một tác nhân tiết lộ dữ liệu vé riêng tư
Sự chồng chéo của chủ sở hữu	Sản phẩm, chính sách, kỹ thuật, pháp lý, chuyên gia lĩnh vực	Bảo mật, nền tảng, kỹ thuật, vận hành

Sự chồng chéo là nơi xảy ra nhiều lỗi sản xuất. Tiêm lệnh là một vấn đề bảo mật khi nó thao túng hướng dẫn hoặc truy cập dữ liệu, nhưng nó có thể trở thành vấn đề an toàn khi phản hồi bị thao túng đến tay người dùng. Một tác nhân với quyền rộng là một mối lo ngại về bảo mật, nhưng hành động của nó có thể tạo ra rủi ro an toàn và kinh doanh nếu mô hình đưa ra quyết định không đáng tin cậy.

Tại sao các cuộc gọi mô hình cần lớp kiểm soát riêng

Nhiều nhóm bắt đầu với một mô hình duy nhất, một khóa API duy nhất và một lệnh duy nhất. Điều đó có thể hoạt động cho một nguyên mẫu. Nó trở nên mong manh khi sản phẩm thêm nhiều mô hình, cài đặt cụ thể cho khách hàng, công cụ tác nhân, truy xuất, định tuyến dự phòng, kiểm soát chi phí hoặc thanh toán dựa trên sử dụng.

Một lớp kiểm soát cuộc gọi mô hình cung cấp cho Người xây dựng một nơi nhất quán để áp dụng quyết định trước và sau khi suy luận. Nó có thể giúp trả lời các câu hỏi như:

• Mô hình nào nên xử lý nhiệm vụ này, cấp độ người dùng, loại dữ liệu hoặc mức độ rủi ro?
• Điều gì xảy ra nếu mô hình chính không khả dụng, quá chậm hoặc quá đắt?
• Những lệnh, tài liệu và công cụ nào được phép cho yêu cầu này?
• Những đầu ra nào cần được xem xét, chặn, viết lại hoặc nâng cấp?
• Làm thế nào để ghi lại sử dụng, chi phí, độ trễ, lựa chọn nhà cung cấp và lỗi?

Đây cũng là nơi Rào chắn cổng AI trở nên hữu ích hơn so với các kiểm tra rải rác theo từng tính năng. Một điểm kiểm soát trung tâm giúp dễ dàng áp dụng các chính sách chung trên trò chuyện, tìm kiếm, xử lý tài liệu, tác nhân, quy trình làm việc và các tính năng AI hướng đến khách hàng.

Danh sách kiểm tra cho Người xây dựng về An toàn AI và Bảo mật AI

1. Tách biệt các chính sách hành vi khỏi các chính sách truy cập

Viết ra những gì tính năng AI được phép nói hoặc làm, sau đó định nghĩa riêng ai có thể gọi nó, dữ liệu nào nó có thể sử dụng và công cụ nào nó có thể truy cập. Chính sách an toàn và chính sách bảo mật nên phù hợp, nhưng không nên là cùng một tài liệu.

Định tuyến theo rủi ro nhiệm vụ, không chỉ theo điểm chuẩn.

Mô hình tốt nhất để tóm tắt tài liệu công khai có thể không phải là mô hình tốt nhất cho hỗ trợ được quy định, thay đổi mã, đánh giá pháp lý hoặc tự động hóa dành riêng cho khách hàng. Sử dụng lựa chọn mô hình để phản ánh rủi ro, độ trễ, chi phí và độ tin cậy, không chỉ vị trí trên bảng xếp hạng.

Giữ quyền truy cập công cụ ở mức hẹp.

Các tác nhân không nên nhận quyền truy cập công cụ rộng theo mặc định. Phạm vi công cụ theo người dùng, không gian làm việc, loại nhiệm vụ và mức độ tin cậy. Các công cụ chỉ đọc, chế độ chạy thử và các bước phê duyệt của con người có thể giảm thiểu thiệt hại khi một mô hình bị thao túng hoặc sai lầm.

Ghi lại cuộc gọi mô hình, không chỉ hành động của người dùng.

Nhật ký hữu ích bao gồm mô hình được chọn, nhà cung cấp, tuyến đường, độ trễ, chi phí, trạng thái lỗi, người dùng hoặc không gian làm việc, quyết định chính sách và đường dẫn dự phòng. Tránh lưu trữ các lời nhắc hoặc đầu ra nhạy cảm trừ khi quy tắc bảo mật và lưu trữ của bạn cho phép rõ ràng.

Kiểm tra lỗi trước khi khách hàng phát hiện ra chúng.

Chạy các lời nhắc đội đỏ, kiểm tra truy xuất đối kháng, kiểm tra đầu vào xấu, kiểm tra quyền, kiểm tra dự phòng và kiểm tra tăng đột biến chi phí trước khi phát hành. Sau đó lặp lại chúng khi bạn thay đổi lời nhắc, mô hình, công cụ, nhà cung cấp hoặc quy tắc định tuyến.

Vị Trí Của ShareAI

ShareAI cung cấp cho Builders một API để truy cập hơn 150 mô hình AI với định tuyến, chuyển đổi dự phòng và lựa chọn mô hình dựa trên thị trường. Điều đó không thay thế bảo mật ứng dụng, ủy quyền người dùng, quy trình bảo mật dữ liệu hoặc đánh giá theo lĩnh vực cụ thể của bạn. Nó cung cấp cho các nhóm một bề mặt tích hợp đơn giản hơn để quản lý lựa chọn nhà cung cấp và sử dụng mô hình thay vì phân tán tích hợp nhà cung cấp trực tiếp trên mọi tính năng.

Đối với Builders, điều đó quan trọng vì rủi ro AI và kiếm tiền từ AI có liên quan. Nếu sản phẩm của bạn tính phí sử dụng AI hoặc thêm biên lợi nhuận trên các cuộc gọi mô hình được định tuyến, khách hàng cần hành vi đáng tin cậy, khả năng hiển thị sử dụng rõ ràng và các đường dẫn dự phòng có thể dự đoán được. Một lớp gọi mô hình an toàn và bảo mật hơn bảo vệ cả người dùng cuối và mô hình kinh doanh.

Bắt đầu với một đường tích hợp, định nghĩa các quyết định chính sách xung quanh nó và làm cho định tuyến có thể quan sát được trước khi diện tích bề mặt AI của bạn tăng lên. tài liệu ShareAI Đây là bước tiếp theo tốt nhất cho các nhóm muốn kết nối nhiều mô hình mà không phải xây dựng lại từng tích hợp nhà cung cấp bằng tay.

Câu hỏi thường gặp

Sự khác biệt giữa an toàn AI và bảo mật AI là gì?

An toàn AI tập trung vào việc liệu một hệ thống AI có hoạt động đáng tin cậy và tránh các kết quả có hại hay không. Bảo mật AI tập trung vào việc liệu hệ thống có thể bị tấn công, lạm dụng hoặc bị buộc phải tiết lộ dữ liệu, công cụ hoặc thông tin xác thực hay không.

Tại sao an toàn AI so với bảo mật AI lại quan trọng đối với Người xây dựng?

Người xây dựng thường kết nối các mô hình với quy trình làm việc hướng tới khách hàng, tài liệu, tác nhân và thanh toán. Việc tách biệt an toàn khỏi bảo mật giúp các nhóm chọn đúng biện pháp kiểm soát thay vì coi mọi rủi ro AI là vấn đề về lời nhắc.

Tiêm lời nhắc là vấn đề an toàn hay vấn đề bảo mật?

Tiêm lời nhắc bắt đầu là vấn đề bảo mật vì nó cố gắng thao túng hướng dẫn, truy cập dữ liệu hoặc sử dụng công cụ. Nó có thể trở thành vấn đề an toàn khi phản hồi hoặc hành động bị thao túng gây hại cho người dùng hoặc quy trình kinh doanh.

Các rào chắn cổng AI có giải quyết cả an toàn và bảo mật không?

Các rào chắn cổng AI có thể giúp cả hai, đặc biệt là đối với kiểm tra đầu vào, kiểm tra đầu ra, định tuyến và ghi nhật ký. Chúng không thay thế quản lý danh tính, cơ sở hạ tầng bảo mật, thiết kế công cụ quyền hạn tối thiểu hoặc đánh giá của con người đối với các hành động có rủi ro cao.

Các nhóm nên chọn mô hình như thế nào để có quy trình làm việc AI an toàn hơn?

Chọn mô hình dựa trên rủi ro nhiệm vụ, độ nhạy dữ liệu, độ trễ, chi phí, độ tin cậy và chất lượng đầu ra. Một nhiệm vụ tóm tắt rủi ro thấp có thể sử dụng một tuyến đường khác với một tác nhân tiếp cận dữ liệu khách hàng hoặc công cụ quan trọng đối với doanh nghiệp.

ShareAI giúp kiểm soát cuộc gọi mô hình như thế nào?

ShareAI cung cấp cho Người xây dựng một API để truy cập hơn 150+ mô hình với các tùy chọn định tuyến và chuyển đổi dự phòng. Điều đó giúp dễ dàng tập trung hóa quyền truy cập mô hình và các quyết định sử dụng thay vì duy trì nhiều tích hợp trực tiếp với nhà cung cấp.

ShareAI có thay thế chương trình bảo mật ứng dụng không?

Không. Người xây dựng vẫn cần xác thực, ủy quyền, xử lý khóa bảo mật, kiểm soát quyền riêng tư, phản ứng sự cố và quy trình đánh giá. ShareAI giúp với quyền truy cập mô hình và định tuyến, không phải mọi phần của bảo mật ứng dụng.

Các nhà cung cấp nên quan tâm điều gì trong bảo mật AI?

Các nhà cung cấp nên quan tâm đến việc ngăn chặn lạm dụng, khả năng sẵn có, kiểm soát truy cập, cách ly dữ liệu và ranh giới hoạt động rõ ràng. Bảo mật tốt hơn làm cho khả năng của nhà cung cấp và quyền truy cập mô hình đáng tin cậy hơn đối với Người xây dựng ở hạ nguồn.

Các nhà sáng tạo nên quan tâm điều gì trong an toàn AI?

Những người sáng tạo và chủ sở hữu mô hình nên quan tâm đến cách mô hình của họ được định vị, định tuyến, đánh giá và sử dụng. Các kỳ vọng về an toàn ảnh hưởng đến việc áp dụng, các cuộc thảo luận về cấp phép, và liệu các Nhà xây dựng có tin tưởng một mô hình cho quy trình làm việc sản xuất hay không.

Bước đầu tiên để giảm rủi ro AI trong một ứng dụng là gì?

Lập bản đồ mọi cuộc gọi mô hình theo tính năng, loại người dùng, nguồn dữ liệu, quyền truy cập công cụ, điểm đến đầu ra và đường dẫn dự phòng. Khi những cuộc gọi đó trở nên rõ ràng, việc quyết định nơi các kiểm soát an toàn và bảo mật thuộc về sẽ dễ dàng hơn nhiều.