אבטחת בינה מלאכותית

ייעוץ אבטחה

הזרקת הנחיות, דליפת נתונים דרך פלט המודל, ניצול לרעה של כלים ואחזור מורעל אינם גרסאות של חולשות רשת מוכרות. אנחנו בונים מודל איומים ייעודי למערכות בינה מלאכותית ומתכננים את הארכיטקטורה והבקרות שמכילות את מה שנמצא.

האתגר העסקי

גבול האמון זז ואיש לא שרטט אותו מחדש

ביישומים מסורתיים, נתונים והוראות מופרדים. במערכות שנבנות סביב מודלי שפה הם מגיעים באותו ערוץ, ולכן כל תוכן שהמודל קורא הוא פוטנציאלית הוראה. התכונה היחידה הזו שוברת הנחות בכל מודל האבטחה: מסמך, דף אינטרנט, מייל או פניית תמיכה יכולים לשאת הוראה שהמודל יבצע. הוסיפו כלים וגישה למערכות, והתוצאה מפסיקה להיות תשובה שגויה והופכת לפעולה.

מה אנחנו עושים

בנו מודל איומים, ואז הגבילו בתכנון

אנחנו קובעים במה יתמקד תוקף ומה ירוויח, ואז מתכננים כך שהנזק האפשרי יהיה חסום ללא תלות בהתנהגות המודל. פירוש הדבר הרשאות כלים מינימליות, קריאות מאומתות, התייחסות לתוכן שאוחזר כאל נתונים שאינם מהימנים, שערי אישור לפעולות בעלות השלכות, ובקרות פלט במקום שטקסט המודל מגיע למערכת אחרת. אנחנו גם מגדירים מה לרשום, כי הכלה בלי גילוי היא חצי בקרה.

ייעוץ אבטחה

יכולות

  • מודל איומים

  • ארכיטקטורת אבטחה ל-LLM

  • ארכיטקטורת אבטחה לסוכנים

  • הערכת סיכון

  • סיכון הזרקת הנחיות

  • הערכת דליפת נתונים

  • סיכון בשרשרת האספקה

  • ארכיטקטורה מאובטחת

מקרי שימוש נפוצים

מקרי שימוש נפוצים

  • בניית מודל איומים ליישום לפני שהוא עולה לייצור.
  • הקמת ארכיטקטורת ייחוס מאובטחת שצוותים אחרים בונים מולה.
  • בחינת עוזר קיים שיש לו גישה למערכות שאיש לא סקר.
  • הגדרת מה ספק חייב להוכיח לפני שיכולת הבינה המלאכותית שלו תאושר.

איך אנחנו מספקים

איך אנחנו מספקים

  1. מודל איומים

    קביעה במה יתמקד תוקף ומה ירוויח אם יגיע לשם.

  2. בדיקה

    בדיקה יריבה מול ניצול לרעה מציאותי, לא רשימת מחרוזות מוכרות.

  3. דיווח

    ממצאים עם שלבי שחזור, חומרה ותיקון, מדורגים לפי יכולת ניצול.

  4. בדיקה חוזרת

    אימות שהתיקונים מחזיקים, והשארת הבדיקות כדי שרגרסיות יתגלו.

טכנולוגיה

טכנולוגיה

  • OWASP LLM Top 10
  • MITRE ATLAS
  • Garak
  • Burp Suite
  • ISO/IEC 27001

אבטחה וממשל

אבטחה וממשל

הבדיקה מאושרת בכתב, מוגבלת ליעדים מוסכמים ומורצת מול סביבה שאינה ייצור, אלא אם תחליטו אחרת. הממצאים מטופלים כחסויים ונמסרים לכם לפני כל גורם אחר. דבר אינו נשמר מעבר להתקשרות מלבד הדוח ובדיקות הרגרסיה שביקשתם שנשאיר.

מודלי שיתוף פעולה

מודלי שיתוף פעולה

ייעוץ

יועצים מנוסים מספקים אסטרטגיה, ארכיטקטורה, הערכה וליווי שינוי.

פרויקט

אנחנו לוקחים אחריות לתכנן ולספק פתרון מוגדר.

שירות מנוהל

אנחנו מפעילים, מנטרים ומשפרים באופן מתמשך מערכות בייצור.

למה TeamExtension.ai

ארכיטקטורה היא הבקרה היחידה שמחזיקה

מסננים ומעקות שווים את מקומם ובסופו של דבר ייעקפו. הבקרות שמחזיקות הן ארכיטקטוניות: למה המערכת רשאית להגיע, מה היא יכולה לעשות שם, ומה מחייב אדם. אנחנו מתכננים מתוך ההנחה הזו, ולכן ההמלצות שלנו נוגעות בדרך כלל להרשאות ולגבולות ולא לכללי גילוי.

לקוחות נבחרים

שאלות נפוצות

שאלות נפוצות

האם אפשר לפתור הזרקת הנחיות?
לא לחסל. ניתן למתן אותה בארכיטקטורה: התייחסו לכל תוכן שאוחזר כאל בלתי מהימן, תחמו כלים בצמצום, שימו פעולות בעלות השלכות מאחורי אישור, ותכננו כך שהזרקה מוצלחת תגיע למשהו חסום. מי שמציע מניעה מלאה מוכר מסנן.
האם מבחני החדירה הקיימים שלנו מכסים זאת?
רק חלקית. בדיקה מסורתית מכסה את משטח היישום סביב המודל. היא בדרך כלל אינה מכסה הזרקה דרך תוכן שאוחזר, דליפה דרך פלט המודל או ניצול לרעה של כלים, כי אלה אינן מחלקות חולשה מסורתיות.
מהו הממצא הנפוץ ביותר?
הרשאות כלים רחבות מדי. מערכות מקבלות גישה רחבה במהלך הפיתוח כי זה נוח, וההיקף לעולם אינו מצטמצם לפני הייצור. זה גם בדרך כלל הממצא הזול ביותר לתיקון.
איך זה משתלב עם פונקציית האבטחה הקיימת שלנו?
זה מרחיב אותה. אנחנו עובדים עם צוות האבטחה שלכם ולא סביבו, והתוצר נועד להפוך לתקן שלהם ולא לדוח שלנו. במקום שחסר להם עומק ייעודי בתחום, אנחנו בונים אותו יחד אתם.

בואו נדבר על יוזמת הבינה המלאכותית שלכם

בנו מודל איומים למערכות בינה מלאכותית ותכננו את הארכיטקטורה, הבקרות והגבולות שמכילים את הסיכון.