هوش مصنوعی (AI) در حال شکل‌دهی به نحوه عملکرد، نوآوری و رقابت کسب‌وکارها است. اما پشت هر سیستم هوش مصنوعی، یک زنجیره تامین پیچیده از نرم‌افزار، داده، کتابخانه‌ها و زیرساخت‌ها وجود دارد. ایمن‌سازی این زنجیره تامین هوش مصنوعی برای جلوگیری از تهدیدهای سایبری، آسیب‌پذیری‌ها و سوءاستفاده حیاتی است.
این مقاله ریسک‌های مرتبط با وابستگی‌های هوش مصنوعی، کتابخانه‌ها و زیرساخت‌ها را کاوش می‌کند و در عین حال مراحل عملی برای تقویت امنیت و اطمینان از قابلیت اطمینان بلندمدت سیستم را ارائه می‌دهد.
🔗 زنجیره تامین هوش مصنوعی چیست؟ زنجیره تامین هوش مصنوعی تمام عناصری را پوشش می‌دهد که برای ساخت، آموزش و اجرای سیستم‌های هوش مصنوعی لازم است. این عناصر شامل موارد زیر هستند:
وابستگی‌ها و کتابخانه‌ها – بسته‌های نرم‌افزاری متن‌باز یا اختصاصی که مدل‌های هوش مصنوعی را قدرت می‌بخشند. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده – وزن‌ها و معماری‌های مدل که برای تسریع توسعه استفاده می‌شوند. مجموعه داده‌ها و خطوط لوله – داده‌های آموزشی و عملیاتی که عملکرد هوش مصنوعی را تامین می‌کنند. زیرساخت – پلتفرم‌های ابری، سرورها و سخت‌افزار محاسباتی. APIها و ابزارها – اتصالات، SDKها و ادغام‌هایی که استقرار را امکان‌پذیر می‌کنند.
هر کدام از این اجزا می‌تواند ریسک‌هایی را معرفی کند اگر به درستی ایمن‌سازی نشوند.
شما ممکن است این‌ها را هم دوست داشته باشید: زیرساخت‌های امن هوش مصنوعی: محاسبات محرمانه و محیط‌های اجرای مورد اعتماد
تفاوت‌های کلیدی واقعیت گسترده و واقعیت مجازی در متاورس
کاربردهای واقعی برتر واقعیت گسترده (XR) در متاورس
⚠️ ریسک‌ها در وابستگی‌ها و کتابخانه‌ها ۱. بسته‌های جعلی یا مخرب حمله‌کنندگان گاهی بسته‌های مخرب را بارگذاری می‌کنند که تقلیدی از بسته‌های مشروع هستند. اگر توسعه‌دهندگان این‌ها را به اشتباه نصب کنند، می‌تواند به هکرها اجازه دهد کدهای مضر را در سیستم‌های هوش مصنوعی وارد کنند.
۲. کتابخانه‌های قدیمی استفاده از کتابخانه‌های قدیمی با آسیب‌پذیری‌های بدون پچ می‌تواند پلتفرم‌های هوش مصنوعی را در معرض حملات سایبری قرار دهد. به‌روزرسانی‌های منظم و اسکن ضروری است.
۳. ریسک‌های مدل‌های از پیش آموزش‌دیده مدل‌هایی که از منابع تأیید نشده دانلود می‌شوند ممکن است حاوی درهای پشتی پنهان یا کدهای مخرب باشند و تهدید امنیتی شدیدی ایجاد کنند زمانی که در تولید ادغام شوند.
🖥️ ریسک‌ها در زیرساخت هوش مصنوعی ۱. تنظیمات نادرست ابر حتی اگر کد امن باشد، سرورهای تنظیم‌شده نادرست، مجوزهای ضعیف یا APIهای ناامن می‌تواند منجر به نقض‌ها شود.
۲. مسموم‌سازی داده حمله‌کنندگان ممکن است نمونه‌های دستکاری‌شده را در داده‌های آموزشی وارد کنند و بر رفتار مدل‌های هوش مصنوعی تأثیر بگذارند. این می‌تواند خروجی‌های نادرست یا حتی نتایج偏دار ایجاد کند.
۳. انتشار آسیب‌پذیری‌ها یک نقص واحد در یک کتابخانه محبوب می‌تواند هزاران پروژه پایین‌دستی را تحت تأثیر قرار دهد و بررسی‌های امنیتی در تمام لایه‌ها را ضروری می‌کند.
✅ بهترین شیوه‌ها برای ایمن‌سازی زنجیره تامین هوش مصنوعی ۱. ایجاد فهرست مواد نرم‌افزاری (SBOM) یک SBOM تمام اجزا، نسخه‌ها و وابستگی‌های استفاده‌شده در یک سیستم را فهرست می‌کند. برای هوش مصنوعی، نسخه گسترده‌ای به نام AI-BOM می‌تواند مدل‌ها، مجموعه داده‌ها و خطوط لوله را برای حسابرسی و شفافیت بهتر پیگیری کند.
۲. استفاده فقط از منابع مورد اعتماد همیشه کتابخانه‌ها، چارچوب‌ها و مدل‌ها را از مخازن تأییدشده دانلود کنید. استفاده از امضاهای رمزنگاری یا checksumها به تأیید اصالت کمک می‌کند.
۳. اسکن منظم وابستگی‌ها ابزارهای خودکار می‌توانند آسیب‌پذیری‌ها را در وابستگی‌ها و کتابخانه‌ها شناسایی کنند. ادغام اسکن در خطوط لوله توسعه، تشخیص زودهنگام را تضمین می‌کند.
۴. اعمال دسترسی با کمترین امتیاز مجوزها را برای برنامه‌ها و خدمات محدود کنید. ایزوله کردن اجزا از طریق کانتینرها یا محیط‌های مجازی، آسیب را در صورت به خطر افتادن یک بخش به حداقل می‌رساند.
۵. نظارت مداوم و حسابرسی‌ها نظارت بر لاگ‌ها، تلاش‌های دسترسی و رفتار مدل اجازه تشخیص زودهنگام فعالیت‌های غیرعادی را می‌دهد. حسابرسی‌های منظم تضمین می‌کند که سیستم compliant و امن باقی بماند.
۶. افزونگی در کتابخانه‌ها از وابستگی به یک کتابخانه واحد برای توابع حیاتی اجتناب کنید. داشتن پیاده‌سازی‌های جایگزین، ریسک شکست کامل را در صورت به خطر افتادن یکی کاهش می‌دهد.
🔒 رویکرد لایه‌ای به امنیت ایمن‌سازی زنجیره تامین هوش مصنوعی نیاز به چندین لایه دفاع دارد:
امنیت داده – حفاظت از مجموعه داده‌های آموزشی و عملیاتی. امنیت مدل – اعتبارسنجی و حفاظت از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده. امنیت برنامه – اسکن APIها، SDKها و ادغام‌ها. امنیت زیرساخت – سخت‌سازی سرورها، پلتفرم‌های ابری و سخت‌افزار.
این رویکرد لایه‌ای تضمین می‌کند که حتی اگر یک لایه نقض شود، لایه‌های دیگر محافظت باقی بمانند.
⚖️ چالش‌ها در ایمن‌سازی زنجیره‌های تامین هوش مصنوعی عملکرد در برابر امنیت – بررسی‌های بیشتر می‌تواند توسعه را کند کند. سیستم‌های باز در برابر بسته – متن‌باز شفافیت ارائه می‌دهد اما exposure را افزایش می‌دهد. شفافیت در برابر محرمانگی – اشتراک‌گذاری بیش از حد در مورد سیستم‌های داخلی ممکن است ریسک‌هایی ایجاد کند. تکامل سریع – فناوری‌های هوش مصنوعی به سرعت به‌روزرسانی می‌شوند و نیاز به هوشیاری مداوم دارند.