Уязвимости ИИ в процессе работы: почему предприятия недооценивают риски безопасности

Стремительное внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в корпоративную среду привело к тому, что системы, изначально задуманные как внутренние эксперименты, стали основой работы отделов поддержки клиентов, систем обнаружения мошенничества и IT-инфраструктуры. Однако методы обеспечения безопасности в компаниях не успевают за темпами развития технологий. В экспертных кругах отмечается, что большинство организаций продолжают применять традиционные модели защиты к принципиально иным нагрузкам, что создает критические бреши в момент исполнения кода.

Иллюзия защищенности

Традиционная корпоративная безопасность долгое время фокусировалась на двух состояниях данных: хранении и передаче. Шифрование и контроль доступа были стандартом, однако вне поля зрения оставалось третье, наиболее уязвимое состояние — данные в процессе использования. Когда ИИ-модель работает, конфиденциальная информация, включая веса моделей (ценную интеллектуальную собственность) и контекстные данные, активно обрабатывается в оперативной памяти. В большинстве современных систем эти данные остаются видимыми для нижележащей инфраструктуры, что делает даже хорошо защищенные среды уязвимыми в момент выполнения операций.

Ключевые этапы возникновения рисков

Специалисты выделяют три критических стадии, на которых возникают угрозы безопасности:

• Обучение: процессы подготовки данных охватывают хранилища, общие вычислительные среды и инструменты отладки. В ходе этих операций чувствительная информация может непреднамеренно сохраняться в кэшах или логах, а веса моделей часто обрабатываются без должного уровня осторожности.
• Вывод (инференс): на этапе, когда модель генерирует ответы, через системы мониторинга и отладки проходят потоки данных, включая запросы пользователей и внутреннюю информацию компании. Часто эти данные передаются в открытом виде, что создает риск утечки через инструменты диагностики.
• Исполнение (runtime): это «слепая зона» современных систем защиты. Именно здесь модель выполняет вычисления, расшифровывает данные и хранит веса в оперативной памяти. Традиционные подходы предполагают доверие к базовой системе, но если она скомпрометирована или неверно настроена, никакие внешние барьеры не помогут.

Переосмысление доверия к системам ИИ

Масштабирование ИИ в компаниях приводит к многократному росту рисков. Распределенные среды, использование общих ускорителей и взаимодействие с внешними сервисами создают условия, при которых любая слабая точка в процессе исполнения становится критической системной угрозой.

Для исправления ситуации эксперты предлагают сместить акцент защиты с периметра на саму рабочую нагрузку. Это подразумевает использование технологий конфиденциальных вычислений и аппаратной изоляции. Цель состоит в том, чтобы перейти от модели «доверия по умолчанию» к модели «доказательной безопасности», где система должна подтверждать свою защищенность через криптографическую проверку.

Безопасность в эпоху ИИ больше не определяется границами сети. Она определяется тем, что происходит внутри системы в момент обработки данных. Компании, которые первыми внедрят этот подход, смогут масштабировать свои ИИ-инструменты без угрозы потери критически важных активов.

* — деятельность компании запрещена на территории РФ

Твитнуть