Защита инфраструктуры ИИ с помощью Red Teaming
В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью бизнес-процессов и информационной безопасности. Однако, как это часто бывает с быстро развивающимися технологиями, вопросы защиты отходят на второй план. Компании активно внедряют базовые модели ИИ и используют открытые хранилища данных, но при этом не всегда понимают, какие киберугрозы с этим связаны.
Организации часто недооценивают риски, полагая, что, если модель ИИ работает корректно, значит, она безопасна. Это далеко не так. Вредоносные вмешательства могут быть скрытыми и труднообнаружимыми, особенно если использовать модели из сторонних репозиториев (например, PyTorch или Hugging Face). Совсем недавно исследователи обнаружили сотни вредоносных моделей в открытых хранилищах, включая модели, выполняющие удалённый код на устройствах пользователей.
Сегодня ИИ — это не только средство автоматизации, но и мишень для атак. Злоумышленники охотятся не только за данными, но и за самими моделями, используя методы извлечения моделей (Model Extraction), атаки на API и компрометацию инфраструктуры. Как предотвратить эти угрозы? Ответ прост: регулярное тестирование на проникновение (Red Teaming).
Критичные угрозы для ИИ
🚨 Компрометация моделей через открытые хранилища
🔹 Большинство компаний загружают ИИ-модели из публичных репозиториев, не проверяя их безопасность. Злоумышленники внедряют в них скрытый код, который активируется при запуске модели.
🚨 Кража данных через уязвимости API
🔹 Бизнес широко использует ИИ-сервисы через API, но далеко не все понимают, что ошибки конфигурации API позволяют атакующим извлекать данные и даже перехватывать управление моделью.
🚨 Перехват конфиденциальных моделей
🔹 Компании инвестируют миллионы в разработку собственных ИИ-моделей, но обратная инженерия и утечки через API могут привести к их полной компрометации.
🚨 Избыточные привилегии ИИ-систем
🔹 ИИ-модели могут иметь избыточные права доступа к корпоративным данным. Если система читает файлы в OneDrive или Google Drive, это открывает дверь для атак на корпоративные сети.
🚨 Атаки на цепочку поставок
🔹 Вредоносный код может внедряться в библиотеки, используемые в моделях ИИ. Один заражённый пакет в PyTorch может привести к компрометации всей системы.
Как Red Teaming помогает защитить инфраструктуру ИИ?
Red Teaming — один из самых эффективных способов обнаружить уязвимости до того, как ими воспользуются злоумышленники. Вот что он даёт:
🔹 Тестирование API – моделирование атак на API-эндпоинты, которые могут использоваться для извлечения данных.
🔹 Проверка контейнеров и оркестрации – анализ Docker/Kubernetes на предмет ошибок конфигурации.
🔹 Анализ атак через сторонние каналы (Side-Channel Attacks) – выявление методов обратной инженерии ИИ-моделей.
🔹 Оценка избыточных привилегий – выявление сценариев, где ИИ получает больше доступа, чем должен.
Заключение
ИИ — это новое поле боя в кибербезопасности. Компании, которые вкладывают миллионы в развитие ИИ, должны так же активно инвестировать в его защиту.
🔹 Red Teaming позволяет выявить уязвимости ещё до их эксплуатации злоумышленниками.
🔹 Контроль доступа к API и данным ИИ — критический фактор в защите инфраструктуры.
🔹 Мониторинг активности моделей поможет предотвратить атаку через цепочку поставок.
🚀 Вывод: чем раньше компания внедрит проактивные меры защиты, тем сложнее злоумышленникам будет использовать ИИ против неё самой.
Ссылка на источник:
https://securityintelligence.com/articles/how-red-teaming-helps-safeguard-the-infrastructure-behind-ai-models/
Авторы:
Charles Owen-Jackson
Перевод и адаптация:
Герасименко Иван