Prompt Injection Jailbreak Attacks Data Leakage Secure Tool Calling Secret Management AI Authentication AI Authorization RAG Security Agent Security AI Compliance
34 posts
در منظره به سرعت در حال تحول هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، عملکرد مدل اغلب معیار اصلی موفقیت است. با این حال، تهدیدی خاموش و فریبنده وجود دارد که می‌تواند شاخص‌ها را به‌صورت مصنوعی تورم داده و کاربرد واقعی را نابود کند: نشت داده. برای توسعه‌دهندگان متوسط و پیشرفته، تشخیص و کاهش نشت داده تنها به معنای دستیابی به دقت بهتر نیست؛ بلکه یک جزء حیاتی در امنیت هوش مصنوعی و یکپارچگی سیستم است.
با ادغام عمیق مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در گردش‌کارهای سازمانی، برنامه‌های کاربردی مصرفی و زیرساخت‌های حیاتی، پیامدهای امنیتی معماری آن‌ها تحت بررسی دقیق قرار گرفته است. یکی از برجسته‌ترین آسیب‌پذیری‌ها در این حوزه، تزریق پرامپت است...
با تکامل مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از تولیدکنندگان متن غیرفعال به عامل‌های خودمختار، منظر امنیت به شدت تغییر کرده است. ما دیگر تنها از مدل محافظت نمی‌کنیم، بلکه از جریان‌های کاری عامل‌محور...
سیستم‌های هوش مصنوعی به ستون فقرات معماری نرم‌افزار مدرن تبدیل شده‌اند. از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) که چت‌بات‌ها را به کار می‌اندازند تا الگوریتم‌های بینایی ماشین که خودروهای خودران را هدایت می‌کنند، یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی فراگیر است. با این حال، هنگام مقیاس‌دهی این سیستم‌های پیچیده، اغلب یک آسیب‌پذیری حیاتی را نادیده می‌گیریم: مدیریت نادرست اسرار. در اکوسیستم هوش مصنوعی، «اسرار» فراتر از کلیدهای API ساده هستند؛ آن‌ها شامل اعتبارنامه‌های پایگاه داده، وزن‌های مدل، کلیدهای رمزنگاری و حتی توکن‌های دسترسی به مجموعه داده‌های اختصاصی می‌شوند. یک نقض در این حوزه نه تنها داده‌ها را به خطر می‌اندازد، بلکه می‌تواند مالکیت فکری اختصاصی را فاش کرده و حریم خصوصی کاربران را در مقیاسی عظیم به خطر بیندازد.
با پذیرش سریع سازمان‌ها از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و راهکارهای هوش مصنوعی مولد، منظر امنیت تغییر کرده است. دفاع‌های سنتی محیطی دیگر کافی نیستند. بردار تهدید جدید در نحوه مجوزدهی و کنترل این مدل‌ها نهفته است. مجوزدهی هوش مصنوعی تنها درباره این نیست که چه کسی...
با گسترش روزافزون سازمان‌ها در به‌کارگیری عوامل مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای خودکارسازی جریان‌های کاری پیچیده، مکانیسم فراخوانی ابزار (که به فراخوانی تابع نیز معروف است) به یک سطح حمله حیاتی تبدیل شده است. اگرچه فراخوانی ابزار به LLMها امکان تعامل با APIها، پایگاه‌های داده و سرویس‌های خارجی را می‌دهد، اما در صورت عدم پیاده‌سازی با موانع امنیتی سخت‌گیرانه، ریسک‌های امنیتی قابل توجهی ایجاد می‌کند. این مطلب به بررسی معماری فراخوانی ابزار امن می‌پردازد و بر استراتژی‌های دفاع در عمق برای برنامه‌های هوش مصنوعی مدرن تمرکز دارد.
صعود سریع هوش مصنوعی از توسعه چارچوب‌های نظارتی پیشی گرفته و مهندسان نرم‌افزار را در موقعیتی ناپایدار قرار داده است. در حالی که هیجان حول مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و هوش مصنوعی مولد محسوس است، پیامدهای قانونی و اخلاقی در حال افزایش پیچیدگی هستند...