โดย Sarang Warudkar - ผู้จัดการการตลาดผลิตภัณฑ์ทางเทคนิคอาวุโสของ CASB Skyhigh Security
วันที่ 16 ธันวาคม 2567 3 อ่านนาที
การนำ Large Language Models (LLM) มาใช้อย่างรวดเร็วได้ปฏิวัติการใช้ AI ขององค์กรต่างๆ ตั้งแต่การปรับปรุงการโต้ตอบกับลูกค้าไปจนถึงการเปิดใช้งานการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง อย่างไรก็ตาม ด้วยพลังของ AI ก็มาพร้อมกับความรับผิดชอบในการแก้ไขช่องโหว่ด้านความปลอดภัยที่เกิดขึ้นใหม่ การป้องกันระดับการแจ้งเตือนอย่างง่ายๆ ไม่เพียงพออีกต่อ ไป สิ่งที่จำเป็นคือแนวทางที่แข็งแกร่งทั่วทั้งระบบเพื่อรักษาความปลอดภัยให้กับกระบวนการ AI อย่างมีประสิทธิภาพ
Skyhigh SSE ซึ่งเป็นผู้บุกเบิกด้านความปลอดภัยของ AI นำเสนอกรอบการทำงานที่ครอบคลุมซึ่งสอดคล้องกับ ภัยคุกคาม 10 อันดับแรกของ OWASP LLM ประจำปี 2025 เพื่อให้แน่ใจว่าระบบ AI ยังคงปลอดภัย มีจริยธรรม และเชื่อถือได้ มาสำรวจความเสี่ยงหลักและวิธีที่ Skyhigh SSE บรรเทาความเสี่ยงเหล่านั้นกัน
แนวทางระดับระบบสำหรับการรักษาความปลอดภัย AI
ภัยคุกคาม OWASP Top 10 LLM มอบแผนงานที่ชัดเจนในการรักษาความปลอดภัยแอปพลิเคชัน LLM เน้นที่การมองเห็นและการควบคุมในทุกขั้นตอนของระบบ AI ตั้งแต่ข้อมูลอินพุตและเอาต์พุตไปจนถึงการฝึกอบรมแบบจำลองและห่วงโซ่อุปทาน
ภัยคุกคามและการบรรเทาผลกระทบจาก OWASP 10 อันดับแรกของ LLM โดยใช้ Skyhigh SSE
1. การฉีดทันที
การฉีดพร้อมท์จะเข้าไปจัดการพฤติกรรม LLM ผ่านทางอินพุตที่เป็นอันตราย การทำลายเอาต์พุต และข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
การบรรเทาผลกระทบโดยใช้ Skyhigh SSE:
- อนุญาตให้เข้าถึงเฉพาะบริการ AI ที่เชื่อถือได้ผ่าน Shadow IT และการกรอง URL
- บล็อกคำเตือนที่เป็นอันตรายด้วย นโยบาย DLP และ การกรองอินพุต/เอาต์พุต
- รักษาความปลอดภัยการโต้ตอบ AI โดยใช้ Remote Browser Isolation (RBI)
- ตรวจสอบผลลัพธ์เพื่อป้องกันการจัดการ
2. การเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
LLM อาจเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคล ข้อมูลทางการเงิน หรือข้อมูลสำคัญทางธุรกิจโดยไม่ได้ตั้งใจ
การบรรเทาผลกระทบโดยใช้ Skyhigh SSE:
- การฆ่าเชื้อข้อมูล เพื่อปกปิดข้อมูลอินพุตที่ละเอียดอ่อน
- นโยบาย DLP เพื่อตรวจจับและบล็อกการรั่วไหลของข้อมูลที่เป็นความลับ
- ใช้ การเข้าถึงสิทธิ์ขั้นต่ำ เพื่อจำกัดการเปิดเผยข้อมูล
3. ช่องโหว่ของห่วงโซ่อุปทาน
โมเดลบุคคลที่สาม ชุดข้อมูล หรือปลั๊กอินอาจทำให้เกิดช่องโหว่ ความลำเอียง หรือข้อบกพร่องด้านความปลอดภัยได้
การบรรเทาผลกระทบโดยใช้ Skyhigh SSE:
- จำกัดการใช้งานเฉพาะผู้ให้บริการที่ได้รับการตรวจสอบและมี การจัดการ Shadow IT
- ตรวจสอบส่วนประกอบภายนอกเพื่อความสมบูรณ์และความเสี่ยง
- บังคับใช้การฆ่าเชื้อทั่วทั้งชุดข้อมูล ปลั๊กอิน และโมเดล
4. การวางยาพิษข้อมูลและแบบจำลอง
ผู้โจมตีจะใส่ข้อมูลที่เป็นอันตรายระหว่างการฝึกอบรม ทำให้พฤติกรรมของโมเดลเสียหาย
การบรรเทาผลกระทบโดยใช้ Skyhigh SSE:
- ใช้ การกรอง DLP เพื่อบล็อกเนื้อหาที่เป็นอันตราย
- ตรวจสอบแหล่งที่มาของข้อมูลเพื่อให้มั่นใจถึงความน่าเชื่อถือ
- ตรวจจับสิ่งผิดปกติด้วยเครื่องมือตรวจสอบพฤติกรรมเสี่ยง เช่น การตรวจจับการแจ้งเตือนความเสี่ยง
5. การจัดการผลลัพธ์ที่ไม่เหมาะสม
ผลลัพธ์ที่ไม่ได้รับการตรวจสอบอาจเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรือก่อให้เกิดความเสี่ยงเช่นการแทรก SQL
การบรรเทาผลกระทบโดยใช้ Skyhigh SSE:
- บังคับใช้ ไฟร์วอลล์การตอบสนอง เพื่อตรวจสอบผลลัพธ์
- ใช้ หลักการ Zero Trust เพื่อควบคุมผลลัพธ์ที่เข้มงวด
- ป้องกันการเปิดเผยโดยใช้ RBI
6. อำนาจหน้าที่ที่มากเกินไป
LLM ที่มีสิทธิ์พิเศษมากเกินไปสามารถโต้ตอบกับระบบหรือข้อมูลที่ไม่ได้รับอนุญาต
การบรรเทา:
- จำกัดฟังก์ชันการทำงานด้วย การควบคุมสิทธิ์
- ให้แน่ใจว่ามีเฉพาะคำเตือนที่ได้รับอนุมัติเท่านั้นที่จะโต้ตอบกับระบบ
- ใช้ การตรวจสอบแบบไขว้ เพื่อจำกัดการเข้าถึงที่เกินขอบเขต
7. การรั่วไหลของการแจ้งเตือนระบบ
ผู้โจมตีใช้ประโยชน์จากคำสั่งระดับระบบเพื่อเข้าถึงการกำหนดค่าที่ละเอียดอ่อน
การบรรเทาผลกระทบโดยใช้ Skyhigh SSE:
- ใช้ นโยบาย DLP เพื่อบล็อกการเข้าถึงคำเตือนของระบบ
- แยกการกำหนดค่าที่สำคัญ
- กรองเอาท์พุตเพื่อป้องกันการรั่วไหล
8. จุดอ่อนของเวกเตอร์และการฝังตัว
การฝังที่ไม่ปลอดภัยและฐานข้อมูลเวกเตอร์อาจถูกจัดการเพื่อให้เข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต
การบรรเทา:
- บังคับใช้ การควบคุมสิทธิ์ เพื่อการเข้าถึงที่ปลอดภัย
- ตรวจสอบและฆ่าเชื้อเวกเตอร์
- ตรวจสอบสิ่งผิดปกติอย่างต่อเนื่อง
การบรรเทาผลกระทบโดยใช้ Skyhigh SSE:
- ตรวจจับสิ่งผิดปกติด้วยเครื่องมือตรวจสอบพฤติกรรมเสี่ยง เช่น การตรวจจับการแจ้งเตือนความเสี่ยง
9. ข้อมูลที่ผิดพลาด
ปริญญานิติศาสตร์ (LLM) อาจสร้างผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องหรือทำให้เข้าใจผิด (ภาพหลอน) ส่งผลให้ความน่าเชื่อถือลดลง
การบรรเทา:
- เชื่อมต่อ LLM เข้ากับ กรอบงาน RAG ที่เชื่อถือได้
- ตรวจสอบผลลัพธ์โดยใช้เครื่องมืออัตโนมัติและการกำกับดูแลของมนุษย์
- เฝ้าระวังความไม่สอดคล้องกันและแก้ไขข้อมูลที่ผิดพลาด
10. การบริโภคที่ไร้ขีดจำกัด
การสอบถามมากเกินไปอาจทำให้ระบบทำงานไม่ไหว ส่งผลให้ทรัพยากรหมดลง
การบรรเทาผลกระทบโดยใช้ Skyhigh SSE:
- บังคับใช้การจำกัดอัตราและการควบคุมเพื่อรักษาเสถียรภาพ
- จำกัดขนาดของแบบสอบถามผ่านการตรวจสอบอินพุต
- ใช้หลักนโยบาย QoS เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากร
เส้นทางข้างหน้า: ความปลอดภัย AI ที่ครอบคลุมด้วย Skyhigh SSE
ลักษณะของระบบ AI ยุคใหม่ที่เชื่อมโยงกันและขับเคลื่อนด้วยข้อมูลต้องการ แนวทางการรักษาความปลอดภัยเชิงรุกในระดับระบบ Skyhigh SSE เป็นผู้นำในการแก้ไขปัญหาช่องโหว่ OWASP 10 อันดับแรกอย่างครอบคลุม
Skyhigh SSE ช่วยให้องค์กรสามารถรักษาความปลอดภัยแอปพลิเคชัน AI ของตนได้ในขณะที่ยังคงประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดได้ ด้วยการบรรเทาความเสี่ยง เช่น การส่งข้อมูลอย่างรวดเร็ว การรั่วไหลของข้อมูลที่ละเอียดอ่อน และการใช้อำนาจหน้าที่มากเกินไป
การรักษาความปลอดภัยในอนาคตของ AI
Skyhigh SSE ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถปลดล็อกศักยภาพของ AI ได้อย่างปลอดภัยและถูกต้องตามจริยธรรม ด้วยเครื่องมือรักษาความปลอดภัยขั้นสูงและการป้องกันหลายชั้น Skyhigh SSE จึงมั่นใจได้ว่าการปรับใช้ AI ยังคง เชื่อถือได้ ปรับขนาดได้ และเป็นไปตามข้อกำหนด
ร่วมกันสร้างอนาคต AI ให้มั่นคงได้
คุณพร้อมที่จะรักษาความปลอดภัยให้กับการเดินทาง AI ขององค์กรของคุณหรือยัง คลิกที่นี่เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการ Skyhigh Security กำลังปกป้องแอปพลิเคชัน AI และเป็นผู้นำในการปกป้องข้อมูลสำหรับยุค AI
กลับไปที่บล็อก