تم تعيين الاختبار التنافسي لأنظمة التعلم الآلي وتطبيقات LLM والمنتجات المتكاملة OWASP إلى أفضل 10 تطبيقات LLM وMITRE ATLAS وإطار عمل إدارة المخاطر NIST AI.
احصل على عرض أسعار محدد النطاق نهجناAI يفحص اختبار الأمان الأنظمة التي قمت بإنشائها على رأس التعلم الآلي - مساعدي الدردشة، وتطبيقات الاسترجاع المعززة، والوكلاء المستقلين، والمصنفات، وخطوط الأنابيب التي تدربهم وتخدمهم. نقوم باختبار النموذج والتطبيق الملتف حوله وحدود الثقة بينهما.
وهذا يعني التعامل مع النموذج باعتباره مكونًا غير موثوق به: ما الذي يمكن للمهاجم أن يجعله يقوله أو يكشفه أو يفعله، وماذا يحدث عندما ينتج شيئًا ضارًا؟
لماذا يهم؟إن شحن ميزة LLM يمنح المكون الاحتمالي إمكانية الوصول بهدوء إلى بياناتك وأدواتك وأحيانًا عملائك. لا يشمل اختبار التطبيقات التقليدية الحقن الفوري، أو المعالجة غير الآمنة لمخرجات النموذج، أو الاستخدام المفرط للأداة، أو التعرض لبيانات التدريب - ولا تكتشف الماسحات الضوئية التقليدية أيًا منها.
نادرًا ما يكون وضع الفشل المهم هو أن يقول النموذج شيئًا محرجًا. وهو النموذج الذي يتم استخدامه كنائب مرتبك للوصول إلى الأنظمة التي لا يستطيع المهاجم الوصول إليها بشكل مباشر.
تم تنظيمه وفقًا لأفضل 10 تطبيقات OWASP لتطبيقات LLM وMITRE ATLAS، ويمكن الإبلاغ عنه وفقًا لإطار عمل إدارة المخاطر NIST AI. العمل اليدوي، وليس تشغيل الماسح الضوئي - تحدد التحقيقات الآلية خط الأساس، ولكن النتائج المهمة تأتي من التفكير البشري حول نظامك المحدد.
نماذج الخرائط وتدفقات البيانات والأدوات وحدود الثقة.
حدد ما يريد المهاجم أن يفعله النموذج.
الحقن، وكسر الحماية، وإساءة استخدام الأدوات، واستخراج البيانات.
النتائج القابلة للتكرار مرتبة حسب تأثير الأعمال.
قم بتوجيه فرق تعلم الآلة والهندسة الخاصة بك من خلال كل نتيجة.
سطح الهجوم لنظامك، وحدود الثقة، وحالات إساءة الاستخدام.
تحتوي كل مشكلة على المطالبات والخطوات الدقيقة لإعادة إنتاجها.
تم تعيين التغطية لتقنيات LLM Top 10 وMITRE ATLAS.
حيث يتم الاحتفاظ بالمرشحات ومطالبات النظام - وأين لا يتم الاحتفاظ بها.
الإصلاحات ذات الأولوية عبر النموذج والتطبيق والهندسة المعمارية.
التحقق من النتائج الحرجة التي تم علاجها.
نعم. يتحمل المزود مسؤولية طبقة خدمته، بينما تبقى مؤسستك مسؤولة عن طريقة دمج النموذج واستخدامه. وقد تضيف مطالبات النظام ومصادر الاسترجاع وأذونات الأدوات ومعالجة المخرجات وضوابط الوصول مخاطر مختلفة تحتاج إلى مراجعة خاصة بالتطبيق.
ليس دائماً. يمكن إجراء كثير من المشاركات بصندوق أسود أو رمادي على التطبيق المنشور. وإذا كانت المؤسسة تدرب نماذجها أو تضبطها وتريد إدراج خط الأنابيب ضمن النطاق، فيمكن توسيع المراجعة لتشمل أسئلة متفقاً عليها حول مصدر البيانات ومقاومة التسميم وسلسلة التوريد.
تبقى طبقة التطبيق مهمة. ويضيف أمن الذكاء الاصطناعي أسئلة خاصة بالنموذج والتكامل، مثل حقن التعليمات وإساءة استخدام الأدوات وحدود الاسترجاع ومعالجة المخرجات غير الآمنة. ويمكن تحديد نطاقه إلى جانب اختبار تطبيقات الويب عندما تحتاج الطبقتان إلى أدلة.
قد تغير بعض الاختبارات الحالة، لذلك تحدد قواعد المشاركة التقنيات والبيئات والبيانات المسموح بها وشروط الإيقاف وخطوات الاستعادة. وينبغي إجراء الاختبارات التي تغير الحالة في بيئة غير إنتاجية أو على مجموعة بيانات محددة وقابلة للعكس ما لم يُصرح صراحة بنهج آخر.
يمكن أن تتضمن النتائج إرشادات معالجة مرتبة حسب الأولوية ومراجعة تقنية. ويمكن تحديد نطاق العمل الأعمق على الهندسة والضوابط ضمن هندسة الأمن.
احجز استشارة مجانية وغير ملزمة مع فريقنا.