Безпека генеративного ШІ: як впоратися з ризиками OWASP LLM Top 10 за допомогою Forcepoint AI Data Security

Активне впровадження генеративного штучного інтелекту (GenAI) та великих мовних моделей (LLM) відкриває нові можливості для бізнесу, але одночасно створює серйозні ризики для захисту інформації. Компанія Forcepoint, один із світових лідерів у галузі кібербезпеки, акцентує увагу на необхідності системного контролю за взаємодією співробітників із ШІ-сервісами.

Для систематизації головних загроз міжнародна спільнота OWASP сформувала рейтинг OWASP Top 10 for LLM Applications. Без надійного інструментарію контролю використання GenAI може призвести до витоків інтелектуальної власності, персональних даних (PII) та порушень регуляторних норм. Forcepoint пропонує комплексне рішення Forcepoint AI Data Security, що дозволяє компанії безпечно використовувати переваги інновацій.

Головні загрози безпеці при роботі з LLM за версією OWASP

Застосування ШІ-моделей у корпоративному середовищі створює специфічні вразливості, які неможливо перекрити стандартними засобами захисту:

• LLM01: Prompt Injection (Впровадження операторів): маніпуляція підказками (пряма або непряма) з метою обійти внутрішні обмеження моделі та змусити її виконати небажані дії.
• LLM02: Sensitive Information Disclosure (Розкриття чутливої інформації): випадкова або навмисна передача в публічні ШІ-сервіси конфіденційних даних, вихідного коду, фінансових звітів або PII.
• LLM03: Supply Chain Vulnerabilities (Вразливості ланцюга постачання): ризики, пов'язані з використанням сторонніх навчальних наборів даних, сторонніх моделей, плагінів та застарілих бібліотек.
• LLM04: Data and Model Poisoning (Отруєння даних та моделей): умисна модифікація навчальних даних або процесів тонкого налаштування (fine-tuning) для створення прихованих уразливостей або викривлення результатів.
• LLM05: Improper Output Handling (Неналежна обробка вихідних даних): відсутність перевірки та фільтрації відповідей моделі перед їх передачею іншим системам, що може призвести до XSS, SQL-ін'єкцій або виконання довільного коду.
• LLM06: Excessive Agency (Надмірні повноваження): надання ШІ-моделям та плагінам надто широких прав на виконання дій у корпоративних системах без належного підтвердження людиною.
• LLM07: System Prompt Leakage (Витік системних підказок): компрометація внутрішніх системних інструкцій (system prompts), які можуть містити комерційну таємницю або алгоритми роботи програми.
• LLM08: Vector and Embedding Weaknesses (Вразливості векторних баз даних): неналежний захист векторних уособлень (embeddings) та баз даних, що може призвести до витоку контекстної інформації.
• LLM09: Misconfiguration and Rogue AI (Неправильна конфігурація та неконтрольований ШІ): помилки в налаштуваннях безпеки середовища виконання ШІ або поява незахищених "тіньових" моделей (Shadow AI).
• LLM10: Model Theft (Крадіжка моделей): несанкційонований доступ, витяг за допомогою спеціальних запитів або експорт ексклюзивних моделей та навчальних наборів даних.

Організації не повинні обирати між впровадженням штучного інтелекту та забезпеченням кібербезпеки. Ключ до успіху — розумний контроль даних у режимі реального часу.

Як Forcepoint AI Data Security вирішує проблематику безпеки ШІ

Рішення Forcepoint AI Data Security розроблено для захисту чутливих даних на всіх етапах їхньої взаємодії з вебсервісами, хмарними застосунками та ШІ-інструментами (ChatGPT, Claude, Copilot тощо).

Автоматичний моніторинг та запобігання витокам (DLP для ШІ)

• Точний контекстний аналіз: використання запатентованих алгоритмів точної ідентифікації даних (EDM) та машинного навчання для блокування передачі конфіденційних файлів у ШІ-промптах.
• Захист у режимі реального часу: автоматичне виявлення PII, комерційної таємниці та вихідного коду при введенні в текстові поля публічних ШІ-чатів.

Видимість та контроль використання (AI Governance)

• Виявлення Shadow AI: повна видимість того, які саме ШІ-сервіси використовують співробітники та які обсяги даних туди передаються.
• Гнучкі політики доступу: можливість розмежувати права використання GenAI залежно від ролей користувачів і рівня критичності даних.

Адаптивний захист з урахуванням поведінки користувачів

• Поведінковий аналіз (Risk-Adaptive Protection): динамічна зміна суворості політик безпеки на основі рівня ризику конкретного користувача.
• Навчання співробітників: виявлення небажаних дій та відображення підказок, що пояснюють ризики передачі корпоративних даних.

Порівняння підходів до захисту даних при роботі з ШІ

Традиційні DLP та Web Security

• Фокус: блокування вебсайтів або стандартних файлів (PDF, Docx) за базовими шаблонами.
• Обмеження: не здатні розпізнавати чутливий контекст усередині підказок (prompts) і передбачати ризики, пов'язані зі специфікою LLM.

Forcepoint AI Data Security

• Фокус: глибокий аналіз тексту промптів, контексту даних та поведінки користувача в режимі реального часу.
• Перевага: дозволяє безпечно дозволяти використання GenAI, блокуючи тільки небезпечні дії без зупинки роботи співробітників.

Чому варто впроваджувати рішення Forcepoint разом із Softprom

Компанія Softprom є офіційним дистриб'ютором Forcepoint. Ми надаємо повний спектр послуг із вибору, тестування та розгортання систем захисту даних.

• Експертиза: сертифіковані фахівці Softprom допоможуть налаштувати політики безпеки під стандарти вашої організації.
• Пілотні проєкти (PoC): безкоштовне тестування Forcepoint AI Data Security в реальних умовах вашої інфраструктури.
• Підтримка: технічний супровід на всіх етапах проєктування та експлуатації рішення.