Защита AI от рисков соответствия требованиям: как Lakera обеспечивает безопасность данных

Lakera помогает компаниям избежать штрафов и потери репутации, связанные с нарушениями нормативных требований при использовании AI.

Что такое риски соответствия требованиям в AI

Использование AI, особенно LLM, в различных отраслях (финансы, медицина, юриспруденция и другие) сопряжено с риском нарушения нормативных требований. Это может включать в себя утечку персональных данных, нарушение отраслевых стандартов и несоблюдение законов о конфиденциальности. Последствия могут быть серьезными: от штрафов до потери доверия клиентов и судебных исков. Например, в финансовой сфере AI должен соответствовать строгим требованиям к защите финансовой информации клиентов.

Как Lakera решает эту проблему

Lakera предлагает платформу для защиты AI-систем от рисков, связанных с нормативными требованиями. Она позволяет:

Обнаружение угроз в реальном времени: Lakera анализирует вводные данные и ответы AI на предмет признаков нарушения политик безопасности и соответствия требованиям. Например, система может выявить попытку извлечения конфиденциальной информации из базы данных через запрос к LLM.
Предотвращение утечек данных: Платформа блокирует запросы и ответы, которые могут привести к раскрытию конфиденциальной информации, такой как персональные данные (PII) или медицинская информация (PHI).
Настройка политик безопасности: Lakera позволяет компаниям настраивать политики безопасности, соответствующие их конкретным потребностям и отраслевым стандартам. Это включает определение типов данных, которые необходимо защищать, и уровней риска, которые являются приемлемыми.
Интеграция с существующей инфраструктурой: Lakera может быть интегрирована в существующие AI-pipeline, чтобы обеспечить защиту на всех этапах жизненного цикла AI.

Пример использования:

Представьте, что сотрудник банка использует LLM для анализа клиентских данных с целью выявления мошеннических транзакций. Без защиты, злоумышленник может ввести в систему запрос, который заставит LLM выдать конфиденциальную информацию о клиенте, такую как номер кредитной карты или адрес. Lakera обнаружит этот запрос и заблокирует его, предотвратив утечку данных и нарушение нормативных требований.

Lakera использует различные методы для обнаружения и предотвращения рисков соответствия требованиям, включая:

Анализ содержимого: Платформа анализирует текст и другие типы данных на предмет наличия конфиденциальной информации.
Аномальное поведение: Lakera отслеживает поведение пользователей и AI-систем, чтобы выявить подозрительную активность.
Сигнатуры угроз: Платформа использует базу данных известных атак и уязвимостей, чтобы выявлять и блокировать вредоносные запросы.

Пример конфигурации политики безопасности (Policy snippet):

{
  "data": {
    "name": "AI Policy",
    "policy_mode": "IO",
    "input_detectors": [
      {
        "type": "prompt_attack",
        "threshold": "l2_very_likely"
      },
    ],
    "output_detectors": [
      {
        "type": "pii/names",
        "threshold": "l2_very_likely"
      },
      {
        "type": "pii/salaries",
        "threshold": "l2_very_likely"
      }
    ]
  }
}

Результаты и преимущества использования Lakera

Внедрение Lakera позволяет компаниям:

Снизить риски, связанные с несоблюдением нормативных требований: Платформа помогает компаниям соответствовать требованиям GDPR, HIPAA и другим отраслевым стандартам.
Защитить конфиденциальную информацию: Lakera предотвращает утечки данных и защищает репутацию компании.
Повысить доверие клиентов: Компании, использующие Lakera, демонстрируют свою приверженность безопасности и конфиденциальности данных.
Оптимизировать использование AI: Lakera позволяет компаниям безопасно использовать AI для повышения эффективности и инноваций.

Lakera утверждает, что их система способна обнаруживать в среднем более 15 000 угроз в день со значением false-positive rate в 0.01%, поддерживает более 100 языков, со средней задержкой менее 12 мс.

Источник: https://lakera.ai/risk/compliance-regulatory-risks

Как Lakera помогает обеспечить соответствие AI требованиям регулирования и защитить данные

Похожие статьи

Поделиться в соц. сетях

Комментарии