Документ по информационной безопасности частной AI-инфраструктуры "VMware Private AI Foundation – Privacy and Security Best Practices" 28/01/2025 Поддержите VM Guru! USDT / TRC20, адрес: TCDP7d9hBM4dhU2mBt5oX2x5REPtq9QdU1 Пост:

Летом 2024 года Фрэнк Даннеман написал интересный аналитический документ «VMware Private AI Foundation – Privacy and Security Best Practices», который раскрывает основные концепции безопасности для инфраструктуры частного AI (в собственном датацентре и на базе самостоятельно развернутых моделей, которые работают в среде виртуализации).

Как многие из вас знают, мир искусственного интеллекта стремительно развивается, и с этим появляются новые вызовы, особенно в области конфиденциальности и безопасности. Этот документ не ограничивается теорией. Это практическое руководство, в котором представлены базовые концепции, структуры и модели, лежащие в основе безопасности приватного AI. В нем подробно рассматриваются ключевые аспекты конфиденциальности и безопасности в контексте ИИ, а также предоставляются инструменты, которые помогут вам внедрить эти принципы в своей работе. Вы узнаете о принципе совместной ответственности, моделировании угроз для приложений с генеративным AI, а также о триаде CIA — конфиденциальность, целостность и доступность, которая используется как основная модель информационной безопасности.

Основные моменты документа:

1. Преимущества Private AI в корпоративных датацентрах:

   • Контроль и безопасность: организации получают полный контроль над своими данными и моделями, что позволяет минимизировать риски, связанные с конфиденциальностью, и избегать зависимости от сторонних поставщиков.
   • Экономическая эффективность: Private AI позволяет управлять расходами на AI, избегая неожиданных затрат от сторонних сервисов и оптимизируя ИТ-бюджет.
   • Гибкость и инновации: быстрое тестирование и настройка AI-моделей на внутренних данных без задержек, связанных с внешними сервисами, что способствует повышению производительности и точности моделей.
2. Принцип совместной ответственности в Private AI:
   
   • Документ подчеркивает важность распределения обязанностей между поставщиком инфраструктуры и организацией для обеспечения безопасности и соответствия требованиям.
3. Моделирование угроз для Gen-AI приложений:
   • Рассматриваются потенциальные угрозы для генеративных AI-приложений и предлагаются стратегии их смягчения, включая анализ угроз и разработку соответствующих мер безопасности.
4. Модель CIA (Конфиденциальность, Целостность, Доступность):
   • Конфиденциальность: обсуждаются методы защиты данных, включая контроль доступа, шифрование и обеспечение конфиденциальности пользователей.
   • Целостность: рассматриваются механизмы обеспечения точности и согласованности данных и моделей, а также защита от несанкционированных изменений.
   • Доступность: подчеркивается необходимость обеспечения постоянного и надежного доступа к данным и моделям для авторизованных пользователей.
5. Защита Gen-AI приложений:
   • Предлагаются лучшие практики для обеспечения безопасности генеративных AI-приложений, включая разработку безопасной архитектуры, управление доступом и постоянный мониторинг.
6. Архитектура Retrieval-Augmented Generation (RAG):
   • Документ подробно описывает процесс индексирования, подготовки данных и обеспечения безопасности в архитектурах RAG, а также методы эффективного поиска и извлечения релевантной информации для улучшения работы AI-моделей.

В заключение, документ предоставляет всестороннее руководство по созданию и поддержке приватных AI-решений, акцентируя внимание на критически важных аспектах конфиденциальности и безопасности, что позволяет организациям уверенно внедрять AI-технологии в своих инфраструктурах.

И это еще не все. В ближайшем будущем VMware продолжает развивать эти концепции в другом аналитическом документе, посвященном настройкам VMware Cloud Foundation (VCF). Этот документ станет вашим основным ресурсом для получения подробных рекомендаций по конфигурации и оптимизации VCF, чтобы создать надежную и безопасную среду для Private AI.