सुमारे दोन दशकांपासून संस्थांच्या नेत्यांवर विश्वास ठेवण्यात आलेल्या कार्यक्रमात सामील व्हा. व्हीबी ट्रान्सफॉर्म जे लोक एकत्र करतात जे वास्तविक संस्थांसाठी एआयची रणनीती तयार करतात. अधिक जाणून घ्या
संपादकाची टीपः लुईस या महिन्यात व्हीबी ट्रान्सफॉर्ममध्ये या विषयावरील गोल संपादन सारणीचे नेतृत्व करेल. आज.
वेढाखाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडेल. प्रतिकूल मॉडेलच्या हल्ल्यामुळे यापूर्वीच झालेल्या 77 % संस्था आणि त्यापैकी 41 % हल्ले जलद इंजेक्शन आणि डेटा विषबाधाचे शोषण करतात, हल्लेखोरांसाठी ट्रेडक्राफ्ट सध्याच्या इलेक्ट्रॉनिक बचावासाठी मागे टाकते.
या प्रवृत्तीचे प्रतिबिंबित करण्यासाठी, आज तयार केलेल्या मॉडेल्समध्ये सुरक्षितता कशी समाकलित करावी यावर पुनर्विचार करणे महत्वाचे आहे. डेवॉप्स संघांना परस्परसंवादी संरक्षणापासून प्रत्येक चरणात चालू असलेल्या आक्रमक चाचणीकडे जाण्याची आवश्यकता आहे.
रेड टीमिंग टीम हे सार असावे
मॉडेल तयार करण्याच्या प्रक्रियेत डेवॉप्सद्वारे मोठ्या भाषेच्या मॉडेल्सचे (एलएलएम) संरक्षण एक लाल कार्यसंघ आवश्यक घटक म्हणून आवश्यक आहे. वेब अनुप्रयोगांमध्ये एक विशिष्ट गोष्ट म्हणजे अंतिम अडथळा म्हणून सुरक्षिततेचा सामना करण्याऐवजी, एसडीएलसीच्या जीवन विकास चक्राच्या प्रत्येक टप्प्यावर सतत प्रतिकूल चाचण्या एकत्र केल्या पाहिजेत.
त्वरित इंजेक्शन, डेटा विषबाधा आणि संवेदनशील डेटाच्या संपर्कात येण्याचा धोका कमी करण्यासाठी डेव्हसेप्सचा अधिक अविभाज्य दृष्टीकोन. गंभीर हल्ले अधिक व्यापक झाले आहेत, कारण हे प्रकाशनाच्या माध्यमातून मॉडेलच्या डिझाइनमुळे होते, सतत देखरेख करणे आवश्यक आहे.
अलीकडील मायक्रोसॉफ्टच्या सूचना रेड टीमचे मोठ्या भाषेच्या मॉडेल्सचे नियोजन (एलएलएम) आणि त्याचे अनुप्रयोग प्रारंभ करण्यासाठी एक मौल्यवान प्रणाली प्रदान करते एकात्मिक प्रक्रिया. अधिक सक्रिय दृष्टिकोन आणि प्रतिकूल चाचणी आणि जोखीम निर्मूलनासाठी जीवन चक्र आवश्यकतेवर जोर देताना ही एनआयएसटी एआयची जोखीम व्यवस्थापन फ्रेम वाढवते. कृत्रिम बुद्धिमत्ता उत्पादनांच्या 100 हून अधिक उत्पादनांची शेवटची लाल मायक्रोसॉफ्ट रेड टीम मॉडेलच्या विकासादरम्यान तज्ञांची देखरेख करताना स्वयंचलित धमकीचा शोध समाकलित करण्याची आवश्यकता यावर जोर देते.
युरोपियन युनियन एआय कायद्यासारख्या नियामक फ्रेमवर्क, कठोर आक्रमक चाचणी सुनिश्चित करतात आणि रेड रेड टीमचे सतत एकत्रीकरण अनुपालन आणि सुरक्षिततेची हमी देते.
रेड टीमिंगकडे ओपनईचा दृष्टीकोन प्रकाशनाद्वारे प्रारंभिक डिझाइनची बाह्य लाल टीम आहे, जो पुष्टी करतो की एलएलएम विकासाच्या यशासाठी सातत्यपूर्ण आणि थेट सुरक्षा चाचणी महत्त्वपूर्ण आहे.
कृत्रिम बुद्धिमत्तेविरूद्ध पारंपारिक इलेक्ट्रॉनिक बचाव का अपयशी ठरतात
पारंपारिक आणि दीर्घ सायबरसुरक्षा दृष्टिकोन कृत्रिम बुद्धिमत्ता ड्राइव्हकडे येत असलेल्या धोक्यांकडे येत आहेत, कारण ते पारंपारिक हल्ल्यांसाठी आवश्यक आहेत. विरोधकांचे व्यापार पारंपारिक पद्धतींपेक्षा जास्त असल्याने नवीन रेड टीम तंत्रज्ञान आवश्यक आहे. खाली बर्याच ट्रेडक्राफ्ट प्रजातींचा एक नमुना आहे जो सर्व डिव्हॉप्समध्ये आणि एकदा जंगलात एकदा कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडेलवर हल्ला करण्यासाठी खास तयार केला गेला आहे:
- डेटा विषबाधाप्रशिक्षण गटांमधील डेटा इंजेक्शन्स विरोधक, ज्यामुळे मॉडेल चुकीचे शिकत आहेत, सतत चुकीची आणि ऑपरेशनल त्रुटी शोधल्याशिवाय तयार होतात. हे बर्याचदा एआयच्या निर्णयावरील आत्मविश्वास कमी करते.
- स्पष्ट फॉर्म: विरोधक काळजीपूर्वक डिझाइन केलेले अचूक इनपुटमध्ये बदल प्रदान करतात, जे सुरक्षा -आधारित सुरक्षा नियंत्रणाच्या निश्चित नियम आणि घटकांमधील अंतर्भूत निर्बंधांचे शोषण करून मागील डिटेक्शन सिस्टममध्ये घसरण्यापासून हानिकारक डेटा सक्षम करतात.
- फॉर्मचे प्रतिबिंब: कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडेल्सविरूद्ध पद्धतशीर माहिती खटला चालविण्यास सक्षम करते आणि गुप्त माहिती काढण्यास सक्षम करते आणि संवेदनशील किंवा मालकी प्रशिक्षण डेटा उघडकीस आणू शकते आणि सतत गोपनीयता जोखीम तयार करू शकते.
- त्वरित इंजेक्शन: इनपुट विरोधक हमीवर मात करण्यासाठी आणि हानिकारक किंवा अनधिकृत परिणाम देण्यासाठी प्रसूतीच्या बुद्धिमत्तेला फसविण्यासाठी विशेषतः डिझाइन केलेले आहेत.
- डबल -वापर सीमा जोखीम: In the modern paper, often, often: a working framework for evaluating and managing dual risk in the models of the Foundation of the Artificial Intelligence, researchers from the Cyber Security Center in the University of California, and Birkeli confirm that models of advanced artificial intelligence, highly enable basic threats, enabling basic threats, major threats, major threats, or Motor threats, major threats, intermittent threats, intermittent threats, intermittent threats, or प्रामुख्याने अभिसरण, मधूनमधून धोके, तुटलेले धमक्या, मधूनमधून धोके, मधूनमधून धोके किंवा जटिल धमक्या किंवा धमकीच्या क्षेत्रात अभिसरण किंवा धातूच्या धमक्या, जोखीम वाढवणे तीव्र करतात.
एमएलओपीएस हे जोखीम, धमक्या आणि कमकुवतपणा वाढवते. एलएलएमचे परस्पर जोडलेले स्वरूप आणि विस्तृत कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकास पाइपलाइन या आक्षेपार्ह पृष्ठभागांद्वारे वाढविल्या जातात, ज्यासाठी लाल संघात सुधारणा आवश्यक आहेत.
कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या या उदयोन्मुख धोक्यांचा प्रतिकार करण्यासाठी सायबर सुरक्षा नेते सतत आक्रमक चाचण्या स्वीकारत आहेत. संघटित लाल संघाचे व्यायाम आता आवश्यक आहेत आणि कृत्रिम बुद्धिमत्तेवर लक्ष केंद्रित करणारे हल्ले हल्लेखोर त्यांचे शोषण करण्यापूर्वी लपलेल्या कमकुवतपणा आणि सुरक्षिततेतील अंतर शोधण्यासाठी वास्तववादी मार्गाने तयार केले जातात.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता नेते लाल संघासह हल्लेखोरांपेक्षा कसे पुढे राहतात
विद्यमान पारंपारिक इलेक्ट्रॉनिक बचावांना आव्हान देणारे ट्रेडक्राफ्टचे पूर्णपणे नवीन प्रकार तयार करण्यासाठी विरोधक त्यांच्या बुद्ध्यांकांच्या वापरास गती देत आहेत. उदयोन्मुख कमकुवतपणाच्या सर्वात मोठ्या संख्येचे शोषण करणे हे त्यांचे लक्ष्य आहे.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपन्यांसह औद्योगिक नेत्यांनी कृत्रिम बुद्धिमत्ता सुरक्षिततेच्या मध्यभागी पद्धतशीर आणि विकसित लाल प्रशिक्षण धोरणांचा समावेश करून प्रतिसाद दिला आहे. रेड टीमशी वेळोवेळी तपासणी म्हणून व्यवहार करण्याऐवजी, हल्लेखोरांनी त्यांचा सक्रियपणे फायदा घेण्यापूर्वी तज्ञांच्या दृष्टिकोन, शिस्तबद्ध ऑटोमेशन आणि मध्यभागी पुनरावृत्ती मानवी मूल्यांकन एकत्रित करून सतत आक्रमक चाचणी प्रकाशित केली.
त्यांची कठोर कार्यपद्धती त्यांना कमकुवतपणा निर्धारित करण्यास आणि वास्तविक जगातील आक्रमक परिस्थिती विरूद्ध त्यांचे मॉडेल पद्धतशीरपणे कठोर करण्यास अनुमती देते.
विशेषतः:
- सतत लाल कॅप्चर पद्धतीचा भाग म्हणून अँथ्रोपोर कठोर मानवी दृष्टीवर अवलंबून आहे. स्वयंचलित आक्रमक हल्ल्यांसह एपिसोडमध्ये मानवी मूल्यांकन एकत्रित करून, कंपनी सक्रियपणे कमकुवतपणाची व्याख्या करते आणि त्यांच्या मॉडेल्सची विश्वासार्हता आणि त्यांचे स्पष्टीकरण सतत हस्तांतरित करते.
- पहिल्या प्रतिकूल चाचणीद्वारे मेटा स्केल एआय मॉडेल सुरक्षा. हे पद्धतशीरपणे मल्टी -सायकल तयार करते, आवर्ती हेतू मागण्या (मार्ट), मोठ्या -स्केल एआय तैनातीसह लपलेल्या कमकुवतपणा आणि कार्यक्षमतेने टँकर्स त्वरीत प्रकट करते.
- मायक्रोसॉफ्ट मायक्रोसॉफ्ट एकाधिक मायक्रॅटोपॅथिक रेड रिपोर्ट्समधील त्याच्या नियमांचे सार म्हणून. मध्यभागी मानवी शिस्तबद्ध आरोग्याची पडताळणी करताना, कमकुवतपणा शोधणे आणि मॉडेलची लवचिकता वाढविण्यासाठी तपशीलवार आणि अंमलात आणलेली बुद्धिमत्ता प्रदान करताना त्याच्या पायथन जोखीम सेट (पायरिट), मायक्रोसॉफ्टमधील सायबरसुरिटीचा अनुभव आणि प्रगत विश्लेषणे वापरुन.
- मोठ्या प्रमाणात कृत्रिम बुद्धिमत्ता संरक्षण मजबूत करण्यासाठी ओपनई जागतिक सुरक्षा अनुभव टॅप करते. बाह्य सुरक्षा व्यावसायिकांच्या दृष्टिकोनांना स्वयंचलित प्रतिस्पर्धी मूल्यांकन आणि कठोर मानवी आरोग्य सत्यापन अभ्यासक्रमांसह, ओपनई प्रक्रिया प्रगत प्रगत धोके आणि विशेषतः मजबूत मॉडेलची कार्यक्षमता राखण्यासाठी चुकीची माहिती आणि त्वरित इंजेक्शन स्ट्राइक.
थोडक्यात, कृत्रिम बुद्धिमत्ता नेत्यांना हे ठाऊक आहे की सतत आणि पूर्व -दक्षता घेण्याच्या मागणीसाठी हल्लेखोरांपेक्षा पुढे रहाणे. संघटित मानवी निरीक्षण, शिस्तबद्ध ऑटोमेशन आणि त्यांच्या लाल कार्यसंघाच्या रणनीतींमध्ये पुनरावृत्ती सुधारणेचा समावेश करून, या लोकांनी मानक नेते ठेवले आहेत आणि लवचिक आणि पात्र कृत्रिम बुद्धिमत्तेसाठी खेळण्याचे पुस्तक परिभाषित केले आहे.
एलएलएम आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडेल्सवरील हल्ले द्रुतगतीने विकसित होत असताना, देवॉप्स आणि डेवकॉप्सने कृत्रिम बुद्धिमत्ता सुरक्षा वाढविण्याच्या आव्हानाचा सामना करण्यासाठी त्यांच्या प्रयत्नांचे समन्वय साधले पाहिजे. व्हेंचरबीट म्हणजे सुरक्षा नेते त्वरित अंमलबजावणी करू शकतील अशा खालील पाच रणनीती शोधणे:
- लवकर सुरक्षा विलीनीकरण (अंटार्बर, ओपनई)
प्रारंभिक मॉडेलच्या डिझाइनमध्ये आणि संपूर्ण जीवन चक्रात थेट खटला चाचणी तयार करा. लवकर कमकुवतपणा कॅप्चर केल्याने जोखीम, गडबड आणि भविष्यातील खर्च कमी होतो.
- वास्तविक वेळेत अनुकूली देखरेख प्रकाशित करणे (मायक्रोसॉफ्ट)
निश्चित संरक्षण कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली प्रगत धोक्यांपासून संरक्षण करू शकत नाही. एआयच्या चालू असलेल्या साधनांचा फायदा सायबर सारख्या लपविलेल्या असामान्य प्रकरणे प्रकट करण्यासाठी, ज्यामुळे शोषण विंडो कमी होते.
- मानवी नियमांसह ऑटोमेशन संतुलन (मेटा, मायक्रोसॉफ्ट)
शुद्ध ऑटोमेशन फरक चुकवतात. एकट्या मॅन्युअल चाचणीचा विस्तार होणार नाही. अचूक आणि अंमलात आणलेल्या दृष्टी सुनिश्चित करण्यासाठी मानवी विश्लेषणाच्या तज्ञांसह यांत्रिक प्रतिकूल चाचण्या आणि कमकुवतपणा एकत्र करा.
- नियमितपणे बाह्य लाल फरक (ओपनई) सामील
अंतर्गत संघ अंध स्पॉट्स विकसित करतात. नियतकालिक बाह्य मूल्यांकन छुपे कमकुवतपणा प्रकट करते, स्वतंत्रपणे बचावाची पडताळणी करते आणि सतत सुधारणा ढकलतात.
- डायनॅमिक धमकीची बुद्धिमत्ता जतन करणे (मेटा, मायक्रोसॉफ्ट, ओपनई)
हल्लेखोर सतत युक्ती विकसित करत असतात. वास्तविक वेळेत धमकीची बुद्धिमत्ता विलीन करणे, स्वयंचलित विश्लेषण आणि आपल्या बचावात्मक स्थितीला सक्रियपणे अद्यतनित करण्यासाठी आणि प्रोत्साहित करण्यासाठी तज्ञ दृष्टिकोन.
लढाई करताना, या धोरणे हे सुनिश्चित करतात की प्रगत प्रतिकूल धमक्यांच्या अग्रभागी राहून डेव्हप्स वर्कफ्लो अद्याप लवचिक आणि सुरक्षित आहे.
लाल संघ यापुढे पर्यायी नाही; ते आवश्यक आहे
पारंपारिक सायबर सुरक्षा दृष्टिकोन आणि परस्परसंवादावर अवलंबून राहण्यासाठी अत्यंत प्रगत आणि वारंवार कृत्रिम बुद्धिमत्ता धमक्या वाढल्या आहेत. अग्रभागी राहण्यासाठी, संस्थांनी मॉडेलच्या विकासाच्या प्रत्येक टप्प्यावर सतत आणि सक्रिय चाचण्या समाविष्ट केल्या पाहिजेत. मानवी अनुभवासह ऑटोमेशन संतुलित करून आणि त्यांचे बचाव गतिशीलपणे रुपांतर करून, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रदात्यांचे नेतृत्व हे सिद्ध करते की मजबूत सुरक्षा आणि नाविन्यपूर्णता एकत्र राहू शकते.
सरतेशेवटी, रेड टीमिंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडेल्सच्या बचावांशी संबंधित नाही. कृत्रिम बुद्धिमत्तेद्वारे भविष्यात आत्मविश्वास, लवचिकता आणि आत्मविश्वास वाढत असल्याचे सुनिश्चित केले जाते.
ट्रान्सफॉर्म 2025 वर मला सामील व्हा
मी दोन गोलाकार टेबल्सचे आयोजन करीन जे रूपांतरित व्हेंचरबीट २०२25 मध्ये सायबरसुरिटीवर लक्ष केंद्रित करतील, जे सॅन फ्रान्सिस्कोच्या फोर्ट मॅसन येथे २ to ते २ June जून दरम्यान आयोजित केले जातील. संभाषणात सामील होण्यासाठी नोंदणी करा.
यात रेड टीमिंग संघात दोन सत्रांचा समावेश असेल, अॅम्नेस्टी आंतरराष्ट्रीय सामूहिक संस्था आणि अदवानी चाचणीप्रगत संख्यात्मक धमक्यांविरूद्ध एआयच्या विरूद्ध सायबर सुरक्षा समाधानाची चाचणी आणि मजबूत करण्याच्या धोरणामध्ये जा.
Source link
