Безопасность ИИ и машинного обучения: тренды и решения С активным внедрением ИИ и ML в бизнес и промышленность вопросы кибербезопасности становятся критически важными. Согласно отчётам, лишь треть российских компаний погружается в ИИ, а 17% планируют масштабировать успешные решения. Но с ростом технологий растут и риски: кража данных, манипуляции моделями и атаки на ИИ-системы. Какие решения предлагает рынок для защиты ML-моделей? ⚙️ Ключевые подходы к защите ML: 1️⃣ Обнаружение аномалий ИИ-детекторы анализируют входные и выходные данные моделей, выявляя подозрительные активности. 2️⃣ Adversarial Training Дообучение моделей на специально созданных "вредоносных" данных для повышения устойчивости. 3️⃣ Добавление шума Защита от атак на выводы модели через внесение контролируемого шума в ответы. 4️⃣ Сканеры уязвимостей Инструменты вроде HL ModelScanner выявляют слабые места в коде и архитектуре ML-систем. 5️⃣ MLSсOps-подход Интеграция безопасности на всех этапах разработки: шифрование данных, контроль доступа, защита от атак. Лучшие решения на рынке: 🔹 Bosch AI Shield — защита моделей от атак и оценка уязвимостей. Интеграция с MITRE ATLAS, защита на всех этапах работы модели. 🔹 HiddenLayer MLDR — мониторинг и реагирование на угрозы для ML-моделей. Защита от инверсии, отравления данных и кражи моделей. 🔹 MITRE ATLAS — база знаний о тактиках и техниках атак на ИИ, интеграция с платформами защиты. Мировые тренды и регулирование: EU AI Act (ЕС): строгие требования к разработке и использованию ИИ. Запрет на манипулятивные ИИ-системы и жёсткий контроль над высокорисковыми ИИ. NIST AI Risk Framework (США): стандарты оценки и управления рисками ИИ. Инвестируя в безопасность ИИ, компании защищают данные, интеллектуальную собственность и свои бизнес-процессы. ⛓ Подробнее: securityvision @gen_i_i