PITE网络：利用AI的可能性增加AI的使用，同时保证

作者：Paito Network网络高级安全副总裁Rich Campagna。应用程序和公司的快速整合为公司创造了巨大的机会。这些智能系统可以提高创新并提高其工作方式的生产力。尽管公司越来越多地采用，但完全利用AI可能性的关键是实施强大的安全措施。如果公司可以主动解决安全问题，他们可以创建一个可靠的环境，以促进AI技术的安全和传播。在这种环境中，公司需要在培训，推理和其他功能时控制AI工具访问的大量数据。应对这些威胁的最佳方法是与AI一起使用解决方案来帮助使用AI脱颖而出的公司。 AI的普及和AI应用程序的快速传播（例如风险和分析工具的产生）导致了多样性的重要变化行业。麦肯锡的最新调查显示，超过75％的公司适用于各种商业功能。这种快速发展证明了AI造成的巨大价值。但是，像任何其他强大的技术一样，以负责任的方式使用AI很重要。尽管AI的普及令人惊讶，但公司仍然必须密切关注基础数据和AI系统的安全性。如果可以将安全性集成到AI的开发和实施的各个方面，则公司可以安全地利用AI的好处并减轻潜在风险。基础数据面临的挑战。在AI集成过程中，公司必须采用未来的数据管理方法。诸如Abarca的Face之类的平台提供了大型模型和数据集（迄今为止，大多数是开源的，超过150万个型号和400,000个数据集），公司必须确保以负责任和道德的方式使用此信息，包括严格的依从性，当使用医疗数据时，e隐私法规。公司通过实施强大的数据政府实践来更好地对待这些复杂性。同样，对大规模语言模型（LLM）的培训数据的持续讨论强调了尊重知识产权的重要性。如果可以主动解决这些问题，IA生态系统将变得更加可持续和合法。此外，Paito网络中研究人员发现的恶意模型不仅表明需要维持监视，而且还鼓励公司开发从专门用于识别和减轻此类威胁的安全性的解决方案。随着需要更多的控制措施，公司应该采取什么措施？无论如何，停止使用AI绝不是明智的运动，对于想要保持竞争力的现代公司而言，这并不现实。关键是在生命发展生命周期的各个阶段整合安全因素，帮助开发人员和数据专家建立强大而可靠的模型。全面的AI安全平台必须涵盖多个关键领域。 IA代理安全：防止代理商受到新代理的威胁，例如滥用工具，身份取代，内存操作等。 - AI模型扫描：找到积极扫描AI模型的漏洞，以确保模型的安全使用。这使生态系统可以防止恶意模型，脚本和其他风险的不干预和操纵攻击。安全状态管理：监视与AI生态系统相关的安全情况的风险时，它可以帮助公司避免由访问错误或平台配置，机密数据泄漏和过度批准引起的安全情况的风险。执行时间：防止大型语言模型（LLM）驱动的数据，AI应用程序和模型。它受到执行时间环境的威胁，例如幻觉，幻觉，有毒内容，资源超负荷，说唱ID注入，机密数据泄漏和恶意代码。我们将挑战基于AI的数据逃脱的辩护，“没有地球人”和组成部分。在AI模型和数据集中没有保护，您总是可以遇到一个大问题，可能会发生规模数据。鉴于与AI相关的风险，公司似乎对AI的不可分解，并且担心这一点。但是，如果竞争对手和攻击者要求AI，公司别无选择。 IA可以为公司提供明显的好处，例如加速的应用程序开发速度，提高流程和显着提高生产率。为了充分利用这些利益，公司将从一开始就根据最佳实践来建立一个坚实而安全的基础，可以确保在AI应用程序开发的每个阶段的安全阶段安全，跟踪和监视每个员工的AI使用，并防止数据过滤和AI应用程序数据的批准。