تم تعيين الاختبار التنافسي لأنظمة التعلم الآلي وتطبيقات LLM والمنتجات المتكاملة OWASP إلى أفضل 10 تطبيقات LLM وMITRE ATLAS وإطار عمل إدارة المخاطر NIST AI.
احصل على عرض أسعار محدد النطاق نهجناAI يفحص اختبار الأمان الأنظمة التي قمت بإنشائها على رأس التعلم الآلي - مساعدي الدردشة، وتطبيقات الاسترجاع المعززة، والوكلاء المستقلين، والمصنفات، وخطوط الأنابيب التي تدربهم وتخدمهم. نقوم باختبار النموذج والتطبيق الملتف حوله وحدود الثقة بينهما.
وهذا يعني التعامل مع النموذج باعتباره مكونًا غير موثوق به: ما الذي يمكن للمهاجم أن يجعله يقوله أو يكشفه أو يفعله، وماذا يحدث عندما ينتج شيئًا ضارًا؟
لماذا يهم؟إن شحن ميزة LLM يمنح المكون الاحتمالي إمكانية الوصول بهدوء إلى بياناتك وأدواتك وأحيانًا عملائك. لا يشمل اختبار التطبيقات التقليدية الحقن الفوري، أو المعالجة غير الآمنة لمخرجات النموذج، أو الاستخدام المفرط للأداة، أو التعرض لبيانات التدريب - ولا تكتشف الماسحات الضوئية التقليدية أيًا منها.
نادرًا ما يكون وضع الفشل المهم هو أن يقول النموذج شيئًا محرجًا. وهو النموذج الذي يتم استخدامه كنائب مرتبك للوصول إلى الأنظمة التي لا يستطيع المهاجم الوصول إليها بشكل مباشر.
تم تنظيمه وفقًا لأفضل 10 تطبيقات OWASP لتطبيقات LLM وMITRE ATLAS، ويمكن الإبلاغ عنه وفقًا لإطار عمل إدارة المخاطر NIST AI. العمل اليدوي، وليس تشغيل الماسح الضوئي - تحدد التحقيقات الآلية خط الأساس، ولكن النتائج المهمة تأتي من التفكير البشري حول نظامك المحدد.
نماذج الخرائط وتدفقات البيانات والأدوات وحدود الثقة.
حدد ما يريد المهاجم أن يفعله النموذج.
الحقن، وكسر الحماية، وإساءة استخدام الأدوات، واستخراج البيانات.
النتائج القابلة للتكرار مرتبة حسب تأثير الأعمال.
قم بتوجيه فرق تعلم الآلة والهندسة الخاصة بك من خلال كل نتيجة.
سطح الهجوم لنظامك، وحدود الثقة، وحالات إساءة الاستخدام.
تحتوي كل مشكلة على المطالبات والخطوات الدقيقة لإعادة إنتاجها.
تم تعيين التغطية لتقنيات LLM Top 10 وMITRE ATLAS.
حيث يتم الاحتفاظ بالمرشحات ومطالبات النظام - وأين لا يتم الاحتفاظ بها.
الإصلاحات ذات الأولوية عبر النموذج والتطبيق والهندسة المعمارية.
التحقق من النتائج الحرجة التي تم علاجها.
نعم - عادة أكثر مما تتوقعه الفرق. يقوم الموفر بتأمين النموذج؛ أنت مسؤول عن كل ما حوله. مطالبة النظام، ومصادر الاسترجاع، وأذونات الأدوات، ومعالجة المخرجات، وعناصر التحكم في الوصول كلها ملكك، وهذا هو المكان الذي تعيش فيه معظم النتائج الحقيقية.
لا، فمعظم المشاركات عبارة عن صندوق أسود أو صندوق رمادي مقابل تطبيقك المنشور. إذا قمت بتدريب نماذجك الخاصة أو تحسينها وتريد أن يكون خط الأنابيب في النطاق، فيمكننا التوسع ليشمل مصدر البيانات، ومقاومة التسمم، وسلسلة التوريد - ما عليك سوى رفعه أثناء تحديد النطاق.
يتم اختبار طبقة التطبيق بنفس الطريقة، ونحن نغطيها. ما تمت إضافته هو طبقة ML العدائية: الحقن الفوري، وتجاوز حاجز الحماية، وإساءة استخدام الأدوات، واستخراج البيانات. يقوم العديد من العملاء بنطاق أمن الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع اختبار تطبيق الويب بحيث يتم تغطية كلا الطبقتين في مشاركة واحدة.
لا، فالاختبار موجه للقراءة ويتم الاتفاق عليه مسبقًا بموجب قواعد المشاركة الموقعة. عندما يمكن للاختبار أن يغير الحالة - على سبيل المثال، تسمم مؤشر الاسترجاع - فإننا نجريه على بيئة غير إنتاجية أو مجموعة بيانات محددة النطاق وقابلة للعكس بموافقة كتابية منك.
نعم. تأتي النتائج مع خريطة طريق للمعالجة ذات الأولوية، ويقوم استخلاص المعلومات بإرشاد مهندسيك خلال كل نتيجة. للعمل بشكل أعمق في مجال الهندسة المعمارية وتصميم الدرابزين، يقع هذا ضمن نطاق العمل هندسة الأمن.
احجز استشارة مجانية وغير ملزمة مع فريقنا.