🌏 AI-SAFE 2.0 — системный анализ угроз для AI-приложений
🌏 AI-SAFE 2.0 — системный анализ угроз для AI-приложений
В прошлом посте про комплексную защиту AI-приложений мы уже упоминали AI-SAFE 2.0 — методологию, которая была совместно разработанна Yandex Cloud и SolidLab для ИТ‑сообщества. Теперь расскажем подробности.
AI-SAFE 2.0 предназначен для системного рассмотрения угроз в отношении приложений, использующих AI. AI-SAFE выполнен в форме атласа: набора карточек, которые связывают между собой угрозы, недостатки-первопричины, защитные меры и компоненты архитектуры AI-приложений и позволяют перемещаться по этим связям.
Как использовать AI-SAFE на практике?
Например, можно начать с конкретного компонента AI-системы — агента, RAG или MCP-инструмента — и определить, какие недостатки могут привести к нарушению его защищенности, каковы возможные последствия и какие меры защиты необходимо предусмотреть. Или пойти от обратного: определить нежелательное воздействие и разобраться в его возможных причинах.
Таким образом, AI-SAFE 2.0 позволяет переходить от недостатков AI-приложений или нежелательных воздействий на них к защитным мерам.
Мы используем AI-SAFEи в собственных решениях и сервисах - как для анализа защищённости, так и для построения комплексной защиты приложений, использующих AI. Такой подход позволяет учитывать актуальные угрозы, сценарии атак и лучшие практики построения защиты в эпоху AI.
За интересующими вопросами можно обращаться на info@solidlab.ru
@channel_solidlab
В прошлом посте про комплексную защиту AI-приложений мы уже упоминали AI-SAFE 2.0 — методологию, которая была совместно разработанна Yandex Cloud и SolidLab для ИТ‑сообщества. Теперь расскажем подробности.
AI-SAFE 2.0 предназначен для системного рассмотрения угроз в отношении приложений, использующих AI. AI-SAFE выполнен в форме атласа: набора карточек, которые связывают между собой угрозы, недостатки-первопричины, защитные меры и компоненты архитектуры AI-приложений и позволяют перемещаться по этим связям.
Как использовать AI-SAFE на практике?
Например, можно начать с конкретного компонента AI-системы — агента, RAG или MCP-инструмента — и определить, какие недостатки могут привести к нарушению его защищенности, каковы возможные последствия и какие меры защиты необходимо предусмотреть. Или пойти от обратного: определить нежелательное воздействие и разобраться в его возможных причинах.
Таким образом, AI-SAFE 2.0 позволяет переходить от недостатков AI-приложений или нежелательных воздействий на них к защитным мерам.
Мы используем AI-SAFEи в собственных решениях и сервисах - как для анализа защищённости, так и для построения комплексной защиты приложений, использующих AI. Такой подход позволяет учитывать актуальные угрозы, сценарии атак и лучшие практики построения защиты в эпоху AI.
За интересующими вопросами можно обращаться на info@solidlab.ru
@channel_solidlab
Просмотры: 2