AI Security & Risk Assessment
Štitimo podatke i AI sisteme od novih rizika
Projektujemo bezbedna AI rešenja i procenjujemo postojeće sisteme u odnosu na curenje podataka, neovlašćen pristup i napade specifične za AI.
AI security mapSistem pod kontrolom
Model i poslovna logika
Šta proveravamo
Rizik ne nastaje samo unutar AI modela
AI sistem obuhvata podatke, promptove, API-je, prava pristupa, spoljne servise, logove i skladišta. Bezbednost zavisi od načina na koji su svi ovi elementi međusobno povezani.
Curenje podataka
Prenos poverljivih podataka modelu, spoljnom API-ju ili korisniku bez odgovarajućih prava pristupa.
Napadi kroz promptove
Manipulacije instrukcijama i kontekstom koje menjaju očekivano ponašanje sistema.
Preširoka ovlašćenja
AI alat ima veći pristup dokumentima, radnjama i internim sistemima nego što mu je potrebno.
Nebezbedne integracije
Rizici na spojevima modela, dodataka, API-ja, CRM-a, skladišta i spoljnih servisa.
Čuvanje podataka i logovi
Osetljivi podaci u istoriji upita, logovima, vektorskim skladištima i rezervnim kopijama.
Pregled arhitekture
Sistemski rizici u tokovima podataka, granicama poverenja i logici autorizacije.
Dva pravca rada
Bezbedna implementacija i procena postojećeg sistema
Možemo da se uključimo pre pokretanja AI rešenja ili da proverimo infrastrukturu koja se već koristi.
Secure AI Implementation
Projektujemo arhitekturu uzimajući u obzir vrste podataka, uloge, nivoe pristupa, modele, API-je, logove i spoljne integracije.
- mapa podataka i komponenti
- granice pristupa i uloge
- bezbedne integracije
- logovanje i kontrola
AI Security Assessment
Proveravamo postojeći sistem, utvrđujemo realne scenarije rizika i pripremamo prioritetni plan promena.
- arhitektura i tokovi podataka
- ovlašćenja i autentifikacija
- napadi specifični za AI
- preporuke za smanjenje rizika
Rezultat procene
Jasna slika rizika i redosled aktivnosti
Rezultat nije opšti spisak pretnji, već konkretan opis onoga što zahteva zaštitu, gde se nalaze realni rizici i koje promene treba sprovesti prvo.
Mapa podataka i pristupa
Koji podaci se obrađuju, gde prolaze i ko može da ih koristi.
Prioriteti rizika
Koji su scenariji najverovatniji i imaju najveći uticaj na poslovanje.
Plan promena
Koje mere smanjuju rizik i kojim redosledom ih je razumno uvesti.
Primer rezultata
Kako može da izgleda rezultat provere AI sistema
Na primer, AI pomoćnik koristi interne dokumente kompanije. Završni materijali mogu da obuhvate:
Mapa podataka i pristupa
Koji su dokumenti dostupni pomoćniku, koje uloge ih koriste i sa kojim spoljnim servisima sistem komunicira.
Scenariji rizika
Šta se dešava pri pokušaju pristupa informacijama bez odgovarajućih prava i koji podaci mogu biti ugroženi.
Prioriteti za ispravke
Koja prava i tokove podataka treba ograničiti i šta ponovo proveriti nakon izmena.
Ovo je ilustrativan primer, a ne nalaz o konkretnoj AI infrastrukturi. Sadržaj izveštaja zavisi od dogovorenog obima provere.
Proces
Kako izgleda procena AI bezbednosti
Dubina procene zavisi od arhitekture, vrste podataka i uloge AI sistema u poslovnom procesu.
Kontekst
Utvrđujemo namenu sistema, vrste podataka, korisnike i zahteve.
Mapa arhitekture
Beležimo komponente, integracije, tokove podataka i granice pristupa.
Procena
Proveravamo scenarije curenja, napada i neovlašćenih aktivnosti.
Preporuke
Pripremamo prioritetan i praktično primenljiv plan zaštite.
Sledeći korak
Proverite bezbednost svoje AI infrastrukture
Utvrdićemo koji podaci i komponente zahtevaju zaštitu, gde se nalaze realni rizici i koje promene imaju najveći prioritet.
Zatražite procenu AI bezbednosti