Security Vision
С ростом распространенности искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) в бизнесе и промышленности, вопросы безопасности этих технологий становятся все более актуальными. Например, согласно отчету «Яков и Партнеры», всего треть опрошенных компаний в РФ находятся на стадии погружения в область ИИ, 23% уже экспериментируют с этой технологией, а 17% в своих стратегических целях отметили масштабирование показавших себя решений. В отчете McKinsey, для сравнения, говорится, что среди стратегических целей развитие и масштабирование ИИ имеют от 15% до 19% опрошенных компаний.
Современные модели машинного обучения обладают огромным потенциалом, но в то же время они открыты для множества угроз, включая кражу интеллектуальной собственности, атаки на конфиденциальные данные, манипуляции моделями и многое другое. В связи с этим, на рынке появляются специализированные платформы и решения, направленные на защиту ML-систем, особенно заметно это в зарубежном пространстве. В этой статье мы рассмотрим ключевые концепции и решения в области безопасности машинного обучения, а также приведем примеры некоторых продуктов и платформ. Некоторые из мер противодействия угрозам ИИ и видов продуктов безопасности будет возможно реализовать на основе платформы Security Vision, о чем мы более подробно скажем в конце статьи.
Концепции безопасности машинного обучения
Безопасность ML систем – это комплексная задача, требующая применения различных методов и технологий на разных стадиях жизненного цикла модели: от разработки и обучения до эксплуатации и обновления. Разработка делится на такие шаги, как сбор данных, их исследование и изыскание подходящей архитектуры модели, обучение, и валидация модели, а эксплуатация — это автоматизация этих процессов, вкупе с системой мониторинга и оптимизации кода для эффективного потребления ресурсов. Подробнее о практических аспектах практического машинного обучения — тут и тут. А исходная спецификация процесса разработки и внедрения в эксплуатацию ML описана в данной статье.
