Category

AI Security

Prompt Injection Jailbreak Attacks Data Leakage Secure Tool Calling Secret Management AI Authentication AI Authorization RAG Security Agent Security AI Compliance

34 posts

پیشگیری از نشت داده بین اجاره‌کنندگان در خوشه‌های برداری RAG مشترک

تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) به معماری استاندارد برای اتصال مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به دانش خصوصی تبدیل شده است. با این حال، با حرکت سازمان‌ها به سمت مدل‌های SaaS چنداجاره‌کننده، یک خلأ امنیتی حیاتی اغلب آشکار می‌شود: خود پایگاه داده برداری. وقتی چندین اجاره‌کننده یک خوشه برداری را به اشتراک می‌گذارند، خطر نشت داده بین اجاره‌کنندگان—که در آن داده‌های خصوصی یک اجاره‌کننده به اشتباه توسط دیگری بازیابی می‌شود—به یک نقض شدید حریم خصوصی تبدیل می‌شود. این مقاله بررسی می‌کند که چگونه می‌توان خط لوله‌های RAG را در برابر این تهدید به صورت معماری ایمن کرد.

تزریق پرامپت در رابط‌های هوش مصنوعی مبتنی بر صدا: ایمن‌سازی خطوط لوله تبدیل بلادرنگ گفتار به متن

پذیرش سریع دستیارهای هوش مصنوعی مبتنی بر صدا، افق تازه‌ای برای آسیب‌پذیری‌های امنیتی گشوده است. در حالی که حملات تزریق پرامپت متنی سنتی به‌خوبی مستند شده‌اند، فرارهای صوتی چالش‌های منحصربه‌فردی را پیش روی ما قرار می‌دهند. مهاجمان اکنون می‌توانند دستورات مخرب را در گفتار طبیعی، با...

اتوماسیون جمع‌آوری شواهد انطباق: ساخت ردیابی‌های ممیزی برای سیستم‌های هوش مصنوعی پرخطر اتحادیه اروپا

قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا چارچوب نظارتی سخت‌گیرانه‌ای را، به‌ویژه برای سیستم‌های هوش مصنوعی پرخطر، معرفی کرده است. یکی از مهم‌ترین الزامات، نگهداری لاگ‌های جامع برای پایش پس از بازار و پاسخگویی است. برای توسعه‌دهندگان و مسئولان انطباق، چ...

امنیت‌سازی RAG در برابر استنتاج اسکیما پایگاه داده برداری

سیستم‌های تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) به ستون فقرات برنامه‌های هوش مصنوعی مدرن سازمانی تبدیل شده‌اند. با این حال، با افزایش پیچیدگی این سیستم‌ها، سطح‌های حمله جدیدی ایجاد می‌شوند که مدل‌های امنیتی سنتی اغلب آن‌ها را نادیده می‌گیرند. یکی از کم‌بحث‌ترین ریسک‌ها در معماری‌های RAG ...

غلبه بر دیپ‌فیک‌ها با هوش مصنوعی تشخیص زنده بودن

با پیشرفت هوش مصنوعی، تهدیدات مربوط به احراز هویت دیجیتال نیز افزایش می‌یابد. ظهور هوش مصنوعی مولید، فناوری دیپ‌فیک را پیچیده‌تر کرده و به مهاجمان اجازه می‌دهد چهره‌ها و صداهای مصنوعی فوق‌واقع‌گرایانه‌ای ایجاد کنند که می‌توانند از روش‌های سنتی احراز هویت بیومتریک عبور کنند.

هویت ماشین: ایمن‌سازی احراز هویت و فدراسیون عامل‌های هوش مصنوعی در اکوسیستم‌های چندمدلی

ظهور مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و عامل‌های هوش مصنوعی مستقل، منظر امنیت را به طور بنیادین تغییر داده است. ما دیگر فقط از کاربران انسانی که وارد برنامه‌ها می‌شوند محافظت نمی‌کنیم؛ بلکه با موجودات نرم‌افزاری—عامل‌های هوش مصنوعی—سر و کار داریم که باید در سراسر مدل‌ها و خدمات مختلف احراز هویت، مجوزدهی و فدراسیون کنند.

هویت ماشین: ایمن‌سازی احراز هویت عامل-به-عامل در سیستم‌های هوش مصنوعی چندعاملی

با تکامل هوش مصنوعی از مدل‌های ایزوله به اکوسیستم‌های پیچیده و هماهنگ‌شده، محیط امنیتی به طور بنیادین تغییر کرده است. در معماری‌های سنتی، مرز اپلیکیشن را ایمن می‌کردیم، اما در سیستم‌های چندعاملی مدرن، عامل‌ها به صورت پویا ارتباط برقرار می‌کنند...