NetSPI, makine öğrenimi modeli uygulamalarını korumaya daha bütüncül ve proaktif bir yaklaşım getirmek için ML/AI Pentesting çözümünü piyasaya sürdü.
Çözüm, iki temel bileşene odaklanır: Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) gibi makine öğrenimi sistemlerindeki güvenlik açıklarını belirleme, analiz etme ve düzeltme ve güvenliğin fikir aşamasından uygulamaya kadar dikkate alınmasını sağlamak için temelli tavsiye ve gerçek dünya rehberliği sağlama.
Makine öğrenimi ve yapay zekanın benimsenmesi hızlandıkça, kuruluşların zayıflık alanlarını daha iyi belirlemek ve daha güvenli modeller oluşturmak için bu teknolojiye eşlik eden benzersiz tehditleri anlamaları gerekiyor. NetSPI’nin test metodolojisinin kökleri, makine öğrenimine yönelik düşmanca saldırıların ve karşılık gelen savunmaların incelenmesi olan çekişmeli makine öğrenimine dayanmaktadır.
Bu temel araştırmayla şirketin saldırgan güvenlik uzmanları, makine öğrenimi modellerindeki güvenlik açıklarını gerçek düşman saldırı tekniklerine karşı test ederek daha iyi anlama ve azaltma bilgisine sahip olur.
NetSPI Araştırmadan Sorumlu Başkan Yardımcısı Nick Landers, “ML/AI gibi teknolojilerin güvenliğini sağlamak göz korkutucu olabilir, ancak müşterilerimiz bu yolculukta tek başlarına ilerlemek zorunda değiller,” dedi. “Bu alandaki yenilikler durma belirtisi göstermiyor – ve kuruluşların gelişmekte olan alanda güvenliği ön planda tutarak gezinmelerine yardımcı olmak için makine öğrenimi, siber güvenlik ve veri bilimindeki zengin bilgimizi sunmaktan heyecan duyuyoruz. Amacımız inovasyonu yavaşlatmak değil, kuruluşların güvenle inovasyon yapmasına yardımcı olmaktır.”
NetSPI’nin ML/AI Pentesting çözümü, özellikle LLM’lere odaklanarak ML sistemlerinin sağlamlığını, güvenilirliğini ve güvenliğini artırmak isteyen kuruluşlara hitap eder. Bir değerlendirme sırasında müşteriler şunları bekleyebilir:
- Fikir oluşturma, geliştirme, eğitim, uygulama ve gerçek dünyada devreye alma yoluyla özel bir iş ortağı
- NetSPI’nin uygulama bulutu ve ağ güvenliği testi uzmanlığından yararlanan, teknoloji yığınlarında bütünsel ve bağlamsal güvenlik testi
- Büyük saldırılara karşı savunmaların ve özel düşman örneklerinin değerlendirilmesi
- Geliştirme ve eğitim için sağlam bir işlem hattının nasıl oluşturulacağına ilişkin rehberlik
- NetSPI’nin PTaaS platformu aracılığıyla sunulan kapsamlı güvenlik açığı raporları ve düzeltme talimatları
NetSPI CPO’su Vinay Anand, “Her yeni paradigma değişikliği, bir dizi yeni fırsat ve zorluğu beraberinde getiriyor ve makine öğreniminin yaygın olarak benimsenmesi de farklı değil” dedi.
“Makine öğrenimi/yapay zeka güvenliği için sihirli değnek yok, ancak bu sistemlerin güvenliğini sağlamak çok önemli. Yeni sızma testi çözümümüz, işletmeleri makine öğrenimi sistemlerini düşman tehditlerinden korumak ve saldırılara karşı genel dayanıklılığı artırmak için gereken bilgi, araçlar ve en iyi uygulamalarla donatıyor.”
NetSPI, 9-10 Ağustos tarihlerinde Black Hat USA 2023’te yeni ML/AI Penetration Testing çözümünü yerinde tartışmak için hazır olacak. Bir toplantı planlayın veya 1069 numaralı stantta ekiple buluşun.