Düşman AI saldırıları, hafifletmeler ve savunma stratejileri, AI sistemlerinin nasıl saldırıya uğrayabileceğini ve savunucuların nasıl hazırlanabileceğini gösterir. Aslında AI güvenliğine saldırgan ve savunmacı yaklaşımların bir yoluyla.
Yazar hakkında
John Sotiropoulos, Kainos’taki AI güvenliğinin başkanıdır. LLM uygulamaları ve OWASP AI Borsası için OWASP Top 10’un ortak lideri olan John, diğer standart organizasyonlarla ve ulusal siber güvenlik ajanslarıyla uyum sağlıyor. Ayrıca ABD AI Güvenlik Enstitüsü Konsorsiyumu’nda OWASP liderliğidir.
Kitabın içinde
Kitap, makine öğrenimi üzerine bir astarla açılıyor. Birçok yönetici modeller inşa etmeyecek olsa da, erken bölümler bu sistemlerin nasıl inşa edildiğini ve zayıf noktalarının nerede olduğunu anlamak için bir temel sağlar. Denetimli öğrenme, model eğitimi ve sinir ağları gibi kavramlar, yazar güvenlik boyutuna geçmeden önce düz dilde açıklanmaktadır. Bu topraklama, satıcı iddialarını değerlendirmesi veya ekiplerinin konuşlandırdığının sınırlarını anlaması gereken CISO’lar için değerlidir.
Bir sonraki bölümler uygulamalı bir dönüş yaparak bir ortam nasıl kurulacak, basit modeller oluşturacak ve daha sonra bunları olumsuz tekniklerle hedef alıyor. Örnekler arasında zehirlenme verileri, arka kapıların eklenmesi ve model koduyla kurcalanma bulunur. Bu senaryolar tekniktir, ancak dahil edilmeleri makine öğrenme boru hattına ne kadar kolay güvenlik açıklarının verilebileceğini gösterir.
Kitabın güvenlik liderleri için en kullanışlı olduğu yerlerde savunma kapsamındadır. Yazar, anomali tespiti ve düşmanca eğitimden tedarik zinciri güvencelerine ve model provenansına kadar her saldırı sınıfı için azaltma stratejilerini özetlemektedir. Daha sonra bölümler MLSECOP’lar, AI sistemleri için tehdit modellemesi ve tasarım yaklaşımları ile güvence altına alınan kurumsal temalara geçer. Bu bölümler AI güvenliğinin daha sonra cıvatalanamayacağını ortaya koymaktadır. Bunun yerine, diğer olgun güvenlik uygulamalarını yansıtan yönetişim ve testlerle geliştirme ve operasyonlara gömülmesi gerekir.
Kitap ayrıca, derin dişler ve yanlış bilgilendirme için nasıl üretken düşman ağlarının silahlandırılabileceğini ve büyük dil modellerinin hızlı enjeksiyon ve zehirlenmeye karşı ne kadar savunmasız olduğunu da kapsıyor. Bu tartışmalar zamanında. Birçok kuruluş üretken yapay zekayı denemektedir ve CISOS, kurullara ve iş birimlerine yönelik riskleri açıklarken örnekleri yararlı bulacaktır.
Kimin için?
Genel olarak, çekişmeli AI saldırıları, hafifletmeler ve savunma stratejileri, AI sistemlerini güvence altına almakla suçlananlar için ciddi bir referanstır. Pratik gösteriler ve stratejik çerçeveler sunar, güvenlik liderlerine soru sormaları ve kuruluşlarını daha güvenli bir şekilde benimsemeye yönlendirmek için ihtiyaç duydukları bağlamı verir.