Comments 2
Упомянутая уязвимость CVE-2025-32434 в PyTorch демонстрирует критическую проблему безопасности, связанную с десериализацией моделей. Параметр weights_only=True, который должен был ограничивать загрузку только весов, оказался недостаточным, так как злоумышленники смогли эксплуатировать механизмы сериализации PyTorch (torch.load) для внедрения произвольного кода. Это подчеркивает, что даже "безопасные" настройки в ML-фреймворках могут стать вектором атак, особенно при использовании моделей из непроверенных источников. Важно, что подобные уязвимости затрагивают не только PyTorch — аналогичные риски существуют в TensorFlow, Keras и других фреймворках, где загрузка моделей может включать исполнение кода.
MLSecOps:
Рост подобных инцидентов закономерен: чем активнее ML-модели интегрируются в бизнес-процессы, тем выше интерес злоумышленников к их компрометации. Здесь MLSecOps становится не просто модным термином, а обязательной практикой. Например, атаки на цепочку поставок, как в случае с PyTorch, требуют:
Сканирования зависимостей (например, через SAST-инструменты для выявления уязвимостей в библиотеках),
Контроля целостности моделей (цифровые подписи, хеширование),
Изоляции сред выполнения (контейнеризация, sandboxing).
Специфические угрозы для ML:
Статья правильно акцентирует внимание на уникальных атаках, таких как prompt injection в LLM или data poisoning. Например, атаки через "невидимый" текст в файлах Word — это пример adversarial input, который обходит классические механизмы валидации. Для защиты здесь требуются:
Динамический анализ входных данных (например, фильтрация скрытых символов),
Мониторинг аномалий в работе моделей (например, резкое увеличение запросов на генерацию запрещенного контента),
Регулярное переобучение моделей на очищенных данных для противодействия poisoning.
Инструменты и регуляторика:
Упоминание OWASP Top 10 for LLM и инициатив вроде модели угроз от Сбера крайне важно. Эти документы систематизируют риски и предлагают конкретные метрики защиты. Например, для атак типа jailbreak эффективны:
Контекстные фильтры (например, проверка семантики запросов, а не только ключевых слов),
Аудит логов через SIEM-системы для выявления паттернов атак.
Вызовы внедрения MLSecOps:
Главная сложность — интеграция безопасности в существующие MLOps-процессы. Например, автоматизация проверок моделей на этапе CI/CD требует пересмотра pipelines, а внедрение XAI (Explainable AI) — изменения культуры разработки. Кроме того, рост регуляторных требований (как EU AI Act) делает MLSecOps не просто best practice, а обязательным условием для выхода на международные рынки.
Перспективы:
Спрос на MLSecOps-специалистов будет расти, так как компании столкнутся с необходимостью:
Атрибуции атак (определение, была ли ошибка модели вызвана атакой или багом),
Защиты IP (модели как интеллектуальная собственность),
Этического аудита (например, проверка на bias после обновлений).
Инцидент с PyTorch — это "звонок" для всех, кто работает с ML. Без внедрения MLSecOps даже самые продвинутые модели становятся мишенью для атак, а их эксплуатация — рискованной. Ключевое решение — переход от реактивного исправления уязвимостей к проактивному проектированию безопасных ML-систем с нуля.
Спасибо больше!
Очень достойные и ценные комментарии в продолжение поднятой темы. Согласен с Вами по всем пунктам, кое-что взял и себе на заметку. По защите от Data Poisoning attacks планирую написать отдельную статью в этом году, как только найду время, разобрать по полочкам все возможные виды отравлений и как их обнаружить.
MLSecOps: защита машинного обучения в эпоху киберугроз