Sammanfattning
I den här modulen har du lärt dig om de viktiga säkerhetskontroller som ska implementeras när du skapar och kör AI-system. Du har utforskat kontroller i hela AI-programmets livscykel:
- Säkerhet i leveranskedjan: Så här utvärderar du AI-bibliotek med öppen källkod för säkerhetsrisker, inklusive AI-specifika problem som modell proveniens och sårbarheter för serialisering
- Innehållsfiltrering: Hur indata- och utdatafilter identifierar och blockerar skadligt innehåll, försök till snabbinmatning och principöverträdelser
- Datasäkerhet: Hur agentidentitetshantering och åtkomstkontroller säkerställer att AI-system endast får åtkomst till data som användaren har behörighet att se
- Metaprompter: Hur väl utformade systemuppmaningar fungerar som en beteendesäkerhetskontroll och upprättar grundregler som minimerar jailbreak och manipulering
- Grund: Hur anslutning av AI-svar till verifierade data minskar fabricerade utdata och begränsar modellens omfång
- Programsäkerhet: Hur traditionella metodtips för säkerhet omfattar AI-specifika komponenter, inklusive agentverktygssäkerhet och säkra livscykelmetoder för utveckling
- Övervakning och identifiering: Hur AI-specifik övervakning identifierar pågående attacker genom att analysera interaktionsinnehåll och agentbeteendemönster
Ingen enskild säkerhetskontroll är 100% effektiv. Implementera lager av kontroller för att uppnå en djupgående strategi för AI-säkerhet. Och kom ihåg att traditionella säkerhetskontroller fortfarande är viktiga – de skyddar infrastrukturen som stöder dina AI-system.
Andra resurser
Om du vill fortsätta din utbildningsresa går du till: