امنیت GenAI چیست؟

TL؛ DR #

امنیت GenAI روشی برای محافظت از هوش مصنوعی مولدی است که یک سازمان با آن ساخته می‌شود و هوش مصنوعی مولدی که در نرم‌افزار خود ایجاد می‌کند: مدل‌ها، اعلان‌ها، عامل‌ها، فایل‌های مهارت، سرورهای MCP و دستیاران کدنویسی هوش مصنوعی که اکنون در چرخه عمر توسعه قرار دارند. این روش در سه حرکت کار می‌کند: کشف دارایی‌های هوش مصنوعی موجود، تشخیص خطرات خاص آنها و اجرای سیاست‌ها قبل از رسیدن این خطرات به مرحله تولید.

امنیت GenAI چیست؟ #

نرم‌افزارها قبلاً توسط افراد نوشته می‌شدند و از طریق کد مورد حمله قرار می‌گرفتند. هر دو نیمه‌ی آن جمله در کمتر از سه سال تغییر کردند.

توسعه‌دهندگان اکنون کدی را که توسط یک دستیار تهیه شده است، ارسال می‌کنند، وابستگی‌هایی را که یک عامل پیشنهاد داده است، دریافت می‌کنند و ابزارها را از طریق فایل‌های پیکربندی که هیچ‌کس به عنوان مصنوعات امنیتی بررسی نمی‌کند، به هم متصل می‌کنند. در عین حال، خود برنامه‌ها مدل‌ها را جاسازی می‌کنند، بازیابی می‌کنند pipelineو عواملی که از متن‌های غیرقابل اعتماد دستور می‌گیرند. بنابراین تیمی که می‌پرسد امنیت GenAI چیست، در واقع دو سوال را همزمان می‌پرسد: چگونه هوش مصنوعی مورد استفاده توسعه‌دهندگان خود را ایمن کنیم و چگونه هوش مصنوعی موجود در محصولات خود را ایمن کنیم؟

امنیت GenAI به هر دو پاسخ می‌دهد. این رشته، کشف، ارزیابی و کنترل ریسک در اجزای هوش مصنوعی مولد و عامل در چرخه حیات توسعه نرم‌افزار، از مدل و سرور MCP گرفته تا دستگاه توسعه‌دهنده است.

تمایزی که اهمیت دارد: یک اسکنر سنتی به دنبال یک تابع آسیب‌پذیر می‌گردد. امنیت GenAI به دنبال یک فایل قوانین است که بی‌سروصدا به یک دستیار دستور می‌دهد به جایی که نباید برسد، عاملی که اختیارات بیشتری نسبت به وظیفه‌اش به او داده شده است، یا یک دستور جمع‌آوری‌شده از محتوایی که یک مهاجم کنترل می‌کند. چرخه عمر مشابه، حالت خرابی متفاوت. امنیت برنامه چیست؟

معنی امنیت GenAI: این اصطلاح در واقع چه چیزهایی را پوشش می‌دهد #

معنای امنیت GenAI در مطالب فروشندگان بسط داده می‌شود، بنابراین بیان مرز آن مفید است. این اصطلاح چهار نوع مواجهه را پوشش می‌دهد:

• هوش مصنوعی که توسعه‌دهندگان شما از آن استفاده می‌کنند. دستیاران کدنویسی، نمایندگان، سرورهای MCP و فایل‌های پیکربندی که آنها را هدایت می‌کنند. اینجاست که اکثر سازمان‌ها ابتدا، معمولاً بدون نیاز به تدارکات، در معرض دید قرار می‌گیرند.cisیون.
• هوش مصنوعی درون محصول شما. مدل‌ها، دستورالعمل‌ها، بازیابی pipelineها، سیم کشی عامل و guardrails به معنای محدود کردن آنهاست.
• کدی که هوش مصنوعی تولید می‌کند. کد تولید شده، الگوهای آسیب‌پذیری داده‌های آموزشی خود را حمل می‌کند. ۲۰۲۵ GenAI Code Security گزارشبا آزمایش بیش از ۱۰۰ مدل در ۸۰ وظیفه، مشخص شد که ۴۵٪ از نمونه‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی، ۱۰ آسیب‌پذیری برتر OWASP را از ابتدا معرفی کرده‌اند.
• هوش مصنوعی زنجیره تأمین وارد عمل می‌شود. وابستگی‌های پیشنهادی توسط یک مدل، شامل نام‌های بسته‌ای که تا زمانی که مهاجم آنها را ثبت نکند، وجود ندارند.

آنچه را پوشش نمی‌دهد: امنیت داخلی یک مدل پایه که شما آموزش نداده‌اید، و یادگیری ماشین کلاسیک pipelineکه به رشته‌های مجاور که در زیر توضیح داده شده‌اند، تعلق دارد.

چرا امنیت GenAI به یک رشته مستقل تبدیل شد؟ #

زیرا سطح حمله دیگر کد نبود. یک فایل مهارت، یک فایل قوانین، یک پیکربندی سرور MCP: متن ساده، commitمانند مستندات تد، مانند مستندات بررسی می‌شوند. هر کدام به طور خاموش تعیین می‌کنند که یک دستیار هوش مصنوعی چه دستوری برای انجام دارد و به چه چیزی اجازه دسترسی دارد. هیچ تحلیلگر استاتیکی برای خواندن آنها ساخته نشده است، زیرا تا همین اواخر هیچ فایلی مانند آنها تا این حد اعتبار نداشت.

این میزان استفاده تقریباً جهانی است. نظرسنجی توسعه‌دهندگان گیت‌هاب در سال ۲۰۲۴ نشان داد که بیش از ۹۷٪ از enterprise پاسخ‌دهندگان از ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی در محل کار استفاده کرده بودند، در حالی که مدیریت رسمی بسیار عقب مانده بود. اکثر سازمان‌های مهندسی در حال حاضر هوش مصنوعی مولد را در چرخه حیات توسعه خود دارند. در مقایسه، تعداد کمی از آنها موجودی از آن دارند. → امنیت هوش مصنوعی: فایل‌هایی که هیچ‌کس بررسی نمی‌کند.

نحوه‌ی عملکرد امنیت GenAI: کشف، شناسایی، اجرا #

بیشتر برنامه‌ها از لایه میانی شروع می‌شوند، زیرا تشخیص چیزی است که ابزارهای امنیتی همیشه به فروش رسانده‌اند. این روش به ندرت جواب می‌دهد. شما نمی‌توانید روی دارایی‌هایی که فهرست‌بندی نکرده‌اید، ریسک ایجاد کنید و ابزارهای هوش مصنوعی تأیید نشده، بیشتر یک امر عادی است تا یک استثنا. کشف، یک مرحله مقدماتی نیست، بلکه پیش‌شرط دو مرحله دیگر است.

GenAI Security چه چیزی نیست؟ اصطلاحات مرتبط #

این‌ها به جای یکدیگر استفاده می‌شوند، که مکالمات مربوط به تدارکات را دچار مشکل می‌کند.

• امنیت برنامه (AppSec) امنیت برنامه: کد، وابستگی‌ها، پیکربندی، pipelineامنیت GenAI به جای جایگزینی، آن را گسترش می‌دهد.
• امنیت هوش مصنوعی چتر وسیع‌تری است که سیستم‌های یادگیری ماشین کلاسیک را که مولد نیستند، پوشش می‌دهد.
• هوش مصنوعی-SPM آیا مدیریت وضعیت برای دارایی‌های هوش مصنوعی، همتای هوش مصنوعیِ ASPMاین بخشی از امنیت GenAI است، نه مترادف آن.
• MLSecOps روی مدل تمرکز دارد pipeline: تبار داده‌ها، منشأ مدل، یکپارچگی استقرار.
• امنیت LLM معمولاً به معنای مدل و دستورات آن به تنهایی است، دامنه محدودتری که عامل‌ها، ابزارها و محیط توسعه را در بر نمی‌گیرد.

آنها لایه هستند، نه رقیب. سازمانی که با خرید یک کنسول مستقل به چیستی امنیت GenAI پاسخ می‌دهد، معمولاً فقط یک صف چهارم از یافته‌ها ایجاد کرده است که هیچ‌کس آنها را بررسی نمی‌کند. نسخه مفید، ریسک هوش مصنوعی را به همان مدلی که هر یافته دیگری دارد، متصل می‌کند، بنابراین یک صف اولویت‌بندی شده کار را پیش می‌برد.

چارچوب‌هایی که معنای ریسک را در امنیت GenAI شکل می‌دهند #

یک چارچوب را بر اساس وضعیت انتشار آن قضاوت کنید، نه بر اساس اینکه چقدر به‌روز به نظر می‌رسد.

در مورد مقررات، چارچوب صادقانه محدود است. وظایف مستندسازی فنی قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا و وظایف قانون تاب‌آوری سایبری SBOM تعهدات، الزامات شواهد واقعی را ایجاد می‌کنند و فهرست هوش مصنوعی به برآورده کردن آنها کمک می‌کند. هیچ‌کدام از آنها از AI-BOM نام نمی‌برند. هر کسی که ادعا می‌کند یک آیین‌نامه به آن نیاز دارد، پیش از متن، فروش انجام می‌دهد.

از تعریف تا برنامه #

دانستن معنای امنیتی GenAI از تزریق سریع، با دانستن اینکه آیا مخازن خودتان حاوی مسیری به آن هستند یا خیر، یکسان نیست.

این شکاف به ترتیبی قابل پیش‌بینی بسته می‌شود. هر دارایی هوش مصنوعی را در مخازن کشف کنید، pipelineو محیط‌های توسعه‌دهنده، از جمله مواردی که هیچ‌کس اعلام نکرده است. آن‌ها را بر اساس مسیرهای حمله واقعی و نه شدت خام امتیازدهی کنید، تا صف حملات به اندازه کافی کوتاه بماند تا بتوان روی آن اقدام کرد. سپس سیاست را در نقطه‌ای که یک بسته، مدل یا ابزار ناامن در غیر این صورت اجرا می‌شود، اعمال کنید.

Xygeni این توالی را در یک پلتفرم و یک مدل ریسک، در کنار یافته‌های کاربردی که شما از قبل مدیریت می‌کنید، ایجاد می‌کند. نمایش نسخه ی نمایشی برای دیدن موجودی هوش مصنوعی خود

سوالات متداول #