建立安全的人工智能管理系統(tǒng)防止數(shù)據(jù)被破壞的技術(shù)

隨著人工智能的不斷發(fā)展,?大型語言模型 從醫(yī)療保健到金融,在各個行業(yè)都變得越來越普遍。然而,隨著它們的使用日益增多,確保API的安全是至關(guān)重要的責任,使這些模型能夠與外部系統(tǒng)交互。開發(fā)人員發(fā)展方案方法對設計和實施至關(guān)重要?安全API 對于人工智能LLMS,確保敏感數(shù)據(jù)不受可能的破壞。本文探討了創(chuàng)建安全的人工智能LLIMIS的最佳實踐,并探討了開發(fā)人員信息管理系統(tǒng)在防止數(shù)據(jù)破壞方面的重要作用。

了解API安全性在AILLMS中的重要性

阿帕斯是 ?現(xiàn)代軟件體系結(jié)構(gòu) ,促進不同系統(tǒng)間的無縫通訊。在人工智能LMS方面,這些API有助于轉(zhuǎn)移大量數(shù)據(jù),包括可能敏感的信息。高德納的一份報告顯示,到2024年,90%的Web應用程序?qū)⒏菀资艿紸PI攻擊的影響,這突出表明,安全性差的API帶來的風險越來越大。

就人工智能LLMS而言,風險更大。這些模型通常處理敏感數(shù)據(jù),包括個人信息和專有業(yè)務數(shù)據(jù)。對API安全的破壞可能導致嚴重后果,包括財政損失、聲譽損害和法律后果。例如,IBM的一項研究發(fā)現(xiàn) ?2023年數(shù)據(jù)泄露的成本 這一數(shù)字仍在逐年上升。

設計安全人工智能的最佳做法

為了降低與人工智能自動識別系統(tǒng)相關(guān)的風險,必須從頭開始實施強有力的安全措施。以下是一些可考慮的最佳做法:

1.實施強有力的認證和授權(quán)

確保AILLLLAPI的最關(guān)鍵步驟之一是確保只有獲得授權(quán)的用戶和系統(tǒng)才能訪問它們。這涉及實施強有力的認證機制,例如:?Oauth2.0 提供安全的授權(quán)訪問。此外,應采用基于角色的訪問控制,以確保用戶只能訪問其作用所需的數(shù)據(jù)和功能。

2.對傳輸中和靜止中的數(shù)據(jù)使用加密

加密 是API安全的一個基本方面,特別是在處理敏感數(shù)據(jù)時。系統(tǒng)之間傳輸?shù)臄?shù)據(jù)應該使用傳輸層安全(TLS)進行加密,確保即使被攔截也是安全的。此外,人工智能LLMS存儲的數(shù)據(jù)應該使用像AES-256這樣的強加密算法在休息時進行加密。根據(jù)Ponemon研究所的一份報告,加密可以使數(shù)據(jù)泄露的成本平均減少36萬美元。

3.實現(xiàn)限速和節(jié)流

速度限制和節(jié)流對于防止濫用人工智能激光器API至關(guān)重要,例如暴力攻擊或拒絕服務攻擊。通過限制用戶或系統(tǒng)在特定時間范圍內(nèi)可以提出的請求數(shù)量,您可以減少這些攻擊成功的可能性。這對AILLMS尤為重要,它可能需要大量的計算資源來處理請求。

4.定期保安審核及滲透測試

持續(xù)監(jiān)測和?試驗的 是維持人工智能航空器安全的關(guān)鍵。定期的安全審計和滲透測試有助于在惡意行為體利用之前識別漏洞。根據(jù)網(wǎng)絡安全風險公司的一項研究,網(wǎng)絡犯罪的成本預計將達到?到2025年每年10.5萬億美元 強調(diào)積極主動的安全措施的重要性。

德福普斯在保護人工智能的作用

開發(fā)人員在安全開發(fā)和部署人工智能API中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。通過整合?安全措施進入德福普斯管道 各組織可以確保安全不是事后的考慮,而是發(fā)展進程的一個基本組成部分。這種方法通常被稱為"發(fā)展",強調(diào)發(fā)展、業(yè)務和安全團隊之間的協(xié)作對于創(chuàng)建安全和有復原力的系統(tǒng)的重要性。

1.在CI/CD管道中進行自動安全測試

將自動化安全測試納入持續(xù)集成/持續(xù)部署(CI/CD)管道,對于在開發(fā)進程早期發(fā)現(xiàn)和解決安全漏洞至關(guān)重要。工具如?靜態(tài)應用安全測試和動態(tài)應用安全測試 可被整合到管道中,以便在生產(chǎn)前抓住潛在的問題。

2.基礎(chǔ)設施代碼(IAC)

基礎(chǔ)設施代碼(IAC) 允許自動提供基礎(chǔ)設施,確保一致性,減少人為錯誤的風險。在實現(xiàn)IAC時,必須納入安全最佳實踐,如安全配置管理和使用硬化圖像。紅帽公司的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn),67%的使用開發(fā)計劃署的組織采用了IAC,突出了它在現(xiàn)代發(fā)展實踐中的重要性。

3.持續(xù)監(jiān)測和事件應對

設計人員小組應實施持續(xù)監(jiān)測解決方案,以發(fā)現(xiàn)和應對安全問題?事件 實時的。這包括對異常模式的API流量進行監(jiān)控,例如請求突然激增,這可能表明正在進行攻擊。此外,制定事件應對計劃可確保本組織能夠迅速遏制和減輕違規(guī)行為的影響。

實現(xiàn)可采取行動的網(wǎng)絡安全

建立安全的人工智能管理系統(tǒng)不僅是為了實施技術(shù)措施,也是為了在開發(fā)過程中培養(yǎng)一種安全文化。通過采用開發(fā)人員開發(fā)計劃的方法,并將安全性實踐整合到API開發(fā)的每個階段,組織可以大大降低數(shù)據(jù)被破壞的風險。IBM認為,在一個識別和包含數(shù)據(jù)泄漏的平均時間為287天的時代,對積極主動和持續(xù)的安全措施的需求從未像現(xiàn)在這樣至關(guān)重要。通過強認證、加密和持續(xù)監(jiān)控等最佳做法, ?可采取行動的網(wǎng)絡安全 可以做到,確保敏感數(shù)據(jù)不受不斷變化的威脅的影響。