Di Sarang Warudkar - Sr. CASB Technical Product Marketing Manager, Skyhigh Security
16 dicembre 2024 3 Minuti di lettura
La rapida adozione dei Large Language Models (LLM) ha rivoluzionato l'uso dell'AI da parte delle organizzazioni, dal miglioramento delle interazioni con i clienti all'analisi avanzata dei dati. Tuttavia, la potenza dell'AI comporta la responsabilità di affrontare le vulnerabilità di sicurezza emergenti. Le semplici protezioni a livello di prompt non sono più sufficienti:è necessario un approccio forte, a livello di sistema, per proteggere efficacemente le pipeline AI.
Skyhigh SSE, pioniere nella sicurezza dell'AI, offre un quadro completo allineato alle 2025 minacce della OWASP Top 10 LLM, garantendo che i sistemi AI rimangano sicuri, etici e affidabili. Esploriamo i rischi principali e come Skyhigh SSE li mitiga.
Un approccio a livello di sistema alla sicurezza dell'IA
La OWASP Top 10 delle minacce LLM fornisce una chiara tabella di marcia per la sicurezza delle applicazioni LLM, sottolineando la visibilità e i controlli in ogni fase del sistema AI, dagli input e output alla formazione dei modelli e alle catene di fornitura.
Le 10 principali minacce LLM di OWASP e la loro mitigazione grazie a Skyhigh SSE
1. Iniezione di prompt
L'iniezione di prompt manipola il comportamento di LLM attraverso input dannosi, compromettendo gli output e i dati sensibili.
Mitigazione con Skyhigh SSE:
- Consentire l'accesso solo ai servizi di AI affidabili attraverso lo Shadow IT e il filtraggio degli URL.
- Blocca i prompt dannosi con le politiche DLP e il filtraggio di input/output.
- Interazioni AI sicure con Remote Browser Isolation (RBI).
- Convalidare le uscite per evitare manipolazioni.
2. Divulgazione di informazioni sensibili
Gli LLM possono esporre involontariamente PII, dati finanziari o informazioni critiche per l'azienda.
Mitigazione con Skyhigh SSE:
- Sanitizzazione dei dati per mascherare gli input sensibili.
- Politiche DLP per rilevare e bloccare le fughe di dati riservati.
- Implementa l'accesso con il minimo privilegio per limitare l'esposizione dei dati.
3. Vulnerabilità della catena di approvvigionamento
I modelli, i set di dati o i plugin di terze parti possono introdurre backdoor, pregiudizi o difetti di sicurezza.
Mitigazione con Skyhigh SSE:
- Limita l'uso a fornitori verificati con gestione Shadow IT.
- Verifica i componenti esterni per l'integrità e il rischio.
- Impone la sanificazione tra i set di dati, i plugin e i modelli.
4. Avvelenamento dei dati e del modello
Gli aggressori iniettano dati dannosi durante l'addestramento, corrompendo il comportamento del modello.
Mitigazione con Skyhigh SSE:
- Applichi il filtraggio DLP per bloccare i contenuti dannosi.
- Convalidare le fonti di dati per garantire l'affidabilità.
- Rileva le anomalie con strumenti di monitoraggio del comportamento rischioso, come il rilevamento dei prompt rischiosi.
5. Gestione impropria degli output
Gli output non validati possono esporre dati sensibili o consentire rischi come l'iniezione SQL.
Mitigazione con Skyhigh SSE:
- Applicare i firewall di risposta per convalidare gli output.
- Applica le politiche Zero Trust per un controllo rigoroso dell'output.
- Impedisca l'esposizione utilizzando l'RBI.
6. Agenzia eccessiva
Gli LLM con privilegi eccessivi possono interagire con sistemi o dati non autorizzati.
Mitigazione:
- Limita la funzionalità con i controlli dei diritti.
- Si assicuri che solo i prompt approvati interagiscano con i sistemi.
- Utilizzi la verifica incrociata per limitare l'eccesso di potere.
7. Leakage del prompt di sistema
Gli aggressori sfruttano le istruzioni a livello di sistema per accedere a configurazioni sensibili.
Mitigazione con Skyhigh SSE:
- Utilizzi le politiche DLP per bloccare l'accesso ai prompt del sistema.
- Isolare le configurazioni critiche.
- Filtrare le uscite per evitare perdite.
8. Debolezze dei vettori e delle incorporazioni
Le incorporazioni e i database vettoriali non sicuri possono essere manipolati per ottenere un accesso non autorizzato.
Mitigazione:
- Applicare i controlli dei diritti per un accesso sicuro.
- Convalida e sanitizza i vettori.
- Monitorare continuamente le anomalie.
Mitigazione con Skyhigh SSE:
- Rileva le anomalie con strumenti di monitoraggio del comportamento rischioso, come il rilevamento dei prompt rischiosi.
9. Disinformazione
Gli LLM possono generare risultati imprecisi o fuorvianti (allucinazioni), danneggiando l'affidabilità.
Mitigazione:
- Collegare gli LLM a strutture RAG affidabili.
- Verifica incrociata dei risultati utilizzando strumenti automatizzati e la supervisione umana.
- Controlla le incongruenze e corregge le informazioni errate.
10. Consumo illimitato
Le query eccessive possono sovraccaricare i sistemi, portando all'esaurimento delle risorse.
Mitigazione con Skyhigh SSE:
- Applicare la limitazione della velocità e il throttling per mantenere la stabilità.
- Limita le dimensioni delle query attraverso la convalida dell'input.
- Applica le politiche QoS per ottimizzare l'allocazione delle risorse.
Il cammino verso il futuro: Sicurezza AI completa con Skyhigh SSE
La natura interconnessa e guidata dai dati dei moderni sistemi AI richiede un approccio proattivo alla sicurezza a livello di sistema. Skyhigh SSE è all'avanguardia, in quanto affronta l'intero spettro delle vulnerabilità della Top 10 di OWASP.
Attenuando i rischi come la prompt injection, le fughe di dati sensibili e l'eccessiva agenzia, Skyhigh SSE consente alle organizzazioni di proteggere le loro applicazioni AI mantenendo le prestazioni e la scalabilità.
Proteggere il futuro dell'IA
Skyhigh SSE consente alle aziende di sbloccare il pieno potenziale dell'AI in modo sicuro ed etico. Con i suoi strumenti di sicurezza avanzati e le sue protezioni a più livelli, Skyhigh SSE assicura che le implementazioni di AI rimangano affidabili, scalabili e conformi.
Insieme, possiamo garantire il futuro dell'IA.
È pronto a proteggere il viaggio dell'AI della sua organizzazione? Clicchi qui per saperne di più su come Skyhigh Security sta salvaguardando le applicazioni AI e sta guidando la strada della protezione dei dati per l'era dell'AI.
Torna ai blog