まとめ
このモジュールでは、AI システムの構築と運用時に実装する必要がある重要なセキュリティ制御について学習しました。 AI アプリケーションのライフサイクル全体にわたるコントロールについて説明しました。
- サプライ チェーンのセキュリティ: モデルの実証やシリアル化の脆弱性などの AI 固有の懸念事項を含む、セキュリティ リスクについてオープンソースの AI ライブラリを評価する方法
- コンテンツ のフィルター処理: 入力フィルターと出力フィルターが有害なコンテンツ、プロンプト挿入の試行、ポリシー違反を検出してブロックする方法
- データ セキュリティ: エージェント ID の管理とアクセス制御によって、AI システムがユーザーが表示する権限を持つデータにのみアクセスする方法
- メタプロンプト: 適切に設計されたシステム プロンプトが行動セキュリティコントロールとして機能し、脱獄と操作を回避する基本ルールを確立する方法
- グラウンディング: AIの応答を検証済みデータに結びつけることで、創作された出力が減少し、モデルの範囲が制約される方法
- アプリケーション セキュリティ: エージェント ツールのセキュリティやセキュリティで保護された開発ライフサイクルプラクティスなど、従来のセキュリティのベスト プラクティスが AI 固有のコンポーネントにどのように拡張されるか
- 監視と検出: AI 固有の監視が相互作用コンテンツとエージェントの動作パターンを分析して進行中の攻撃を検出する方法
単一のセキュリティ制御は100%有効ではありません。 AI セキュリティに対する多層防御アプローチを実現するために、コントロールのレイヤーを実装します。 また、従来のセキュリティ制御は依然として不可欠であり、AI システムをサポートするインフラストラクチャを保護します。
その他のリソース
学習体験を続けるには、次に進みます。