Prévenir les risques des ia génératives grâce à l'approche globale de Qualys TotalAI

當前生成式AI和語言模型的迅猛發展加劇了當前安全方面的挑戰。企業必須在高風險的環境中航行，在這裡，複雜的攻擊威脅著他們的基礎設施。擔憂日益加劇：在過去的一年中，72%的安全負責人表示擔心這些技術的整合。在創新與保護之間出現了顯著的差距。

Qualys TotalAI提供了一個全面的解決方案，旨在在這些潛在漏洞顯現之前識別和消除它們。這種全面的AI安全方法重新定義了保護標準，對包括數據洩漏到數字身份盜竊在內的各種威脅保持警惕。因此，保護工業運營的完整性變得至關重要。

預防生成式AI和語言模型的風險

生成式AI的興起改變了商業格局，帶來了前所未有的健康和安全挑戰。像LLMs這樣的語言模型變得無處不在，融合了商業運營的基本實踐。然而，這一發展也伴隨著需要特別關注的新潛在漏洞。

許多組織的負責人對與生成式AI的採用相關的安全風險表示擔憂。最近的一項研究指出，72% 的IT安全負責人認為這些技術使他們的企業面臨安全違規的風險。隨著LLMs迅速融入企業運營，幾乎70%的組織計劃在不久的將來部署它們，這種不安全的感覺更加惡化。

威脅景觀在擴展，涵蓋從提示注入到敏感數據洩漏的各種攻擊。這些威脅還以模型劫持和隱藏在圖像和視頻等多種媒介中的多模式利用的形式出現。安全團隊通常在事件發生後才會發現這些漏洞，這強調了在管理與AI相關的風險中可見性的重要性。

Qualys TotalAI旨在解決語言模型的安全挑戰。此工具提供AI生態系統的統一可見性，識別模型的執行位置、支持它們的設備以及現有的漏洞。通過指紋識別能力，企業現在可以評估與LLMs在本地或雲基礎設施上的風險。

許多組織面臨的首個障礙不僅在於AI風險的管理，還在於其檢測。大多數安全團隊缺乏對流通中的AI模型的清單，這使得在事件發生之前難以發現被遺忘或未經批准的LLMs。TotalAI提供可操作的集中數據，促進了風險檢測和管理的主動方法。

與生成式AI相關的威脅不再是理論上的，而是通過真實攻擊體現出來。網絡罪犯已經利用由AI驅動的聊天機器人來操控信息系統，還有其他人通過LLMjacking劫持AI資源。因此，企業面臨着從價格模型操控到雲基礎設施影響的各種風險。

Qualys TotalAI不同於傳統的漏洞掃描器。該工具致力於識別特定於語言模型的風險，測試漏洞如越獄、偏見和敏感信息暴露。結果與強調對抗策略的MITRE ATLAS相結合，通過TruRisk™工具進行排序，使得安全行動的優先級得以確定。

通過最近的更新，TotalAI在LLMs的安全領域中強化了其地位。新功能允許在內部托管的模型上進行內部安全測試，並將這些評估集成到CI/CD流程中。這一方法使團隊能夠在開發周期中及早發現漏洞。

TotalAI提供了更高的越獄檢測能力，涵蓋超過38種攻擊場景，並計劃擴展至40種場景。這些技術模擬不同的對抗策略，幫助組織保護其模型免受潛在操控。

隨著AI系統日益依賴外部模型和庫，供應鏈的保護變得至關重要。TotalAI引入了持續監測包幻覺攻擊，檢測不實但惡意的包推薦。這增強了模型的完整性，同時確保數據的安全。

TotalAI增強了對多模式威脅的檢測，能夠識別隱藏在音頻、視頻或圖像檔案中的擾動，這些擾動可能影響模型的結果。此功能保障了對那些損害AI系統正常運行的隱蔽攻擊的防護。

這些進步為安全和開發團隊帶來了切實的好處。早期在CI/CD管道中引入模型風險評估的能力提高了安全姿態。已經使用Qualys解決方案的企業可以輕鬆地集成TotalAI的功能，加速其投資回報，無需重新架構基礎設施。

通過在整個生命週期中保護AI模型，TotalAI最大限度地降低了暴露的風險，並確保遵循法規。通過加強對新興威脅的防禦，企業可以在保持客戶信任的同時繼續創新。

生成式語言模型的主要威脅是什麼？
主要威脅包括提示注入攻擊、敏感數據洩漏、模型盜竊和隱藏在圖像、音頻或視頻檔案中的多模式漏洞。

Qualys TotalAI如何幫助識別組織環境中的未經授權語言模型？
Qualys TotalAI提供統一的AI堆棧可見性，識別模型的執行位置，使安全團隊能夠檢測未經批准的AI資產。

為什麼模型的漏洞主動檢測很重要？
早期檢測漏洞有助於防止攻擊者利用，確保模型不會被操控以產生不安全或有偏見的結果。

Qualys TotalAI有哪些功能可以幫助在開發周期中保護LLM？
Qualys TotalAI提供內部安全測試，允許將風險評估直接集成到CI/CD工作流程中，從而在開發階段增強安全性。

Qualys TotalAI如何管理與AI供應鏈攻擊相關的風險？
TotalAI持續監測，檢測包幻覺攻擊，防止LLM受到惡意第三方包的迴避。

Qualys TotalAI支持哪些類型的越獄攻擊？
TotalAI檢測超過38種越獄攻擊和提示注入攻擊場景，可以有效保護模型免受不安全行為的影響。

多模式檢測如何促進語言模型的安全？
多模式檢測識別隱藏在多媒體檔案中的操控，確保模型不會在面對操縱的輸入時洩露私人信息或產生危險的輸出。

為什麼現在管理生成式AI的風險至關重要？
隨著企業逐步採用AI，主動管理風險對於避免損害聲譽、法律制裁及業務中斷至關重要。

Qualys TotalAI如何與現有的網絡安全策略集成？
TotalAI與Qualys Cloud平台無縫集成，將AI安全與組織的整體網絡安全策略統一。

如果管理LLM風險不當，會有哪些操作影響？
不當的風險管理可能導致模型被違規、雲環境不安全和知識產權違規，這將嚴重損害客戶信任和合規性。