AI agenti a bezpečnosť dát: ochrana pred hrozbou

V posledných rokoch sme svedkami ohromujúceho pokroku v oblasti umelnej inteligencie. Modely ako GPT-4 a Gemini dokážu robiť veci, ktoré si ešte nedávno ani nebolo možné predstaviť. Ale s touto silou prichádzajú aj nové výzvy – najmä čo sa týka bezpečnosti dát. V rozhovore s Ilia Shumailovom, bývalým výskumníkom z DeepMindu, sa dozvedáme, prečo tradičné bezpečnostné opatrenia nestačia a, ako sa môžeme pripraviť na svet, v ktorom AI agenti budú neustále interagovať s našimi dátami.

Kľúčové poznatky

• AI Agenti vs. Ľudskí Zamestnanci: Na rozdiel od ľudí, ktorí majú obmedzenia a zodpovednosť, AI agenti môžu pracovať 24/7, pristupovať k všetkým systémom a generovať sofistikované nástroje na hackovanie v priebehu sekúnd.
• Nové Zraniteľnosti: S rastúcimi schopnosťami modelov sa objavujú aj nové zraniteľnosti. Aj jednoduché preformulovanie otázky môže vyvolať neočakávané správanie.
• Dôležitosť Bezpečnostných Nástrojov: Ilia Shumailov sa zameriava na vývoj bezpečnostných nástrojov pre agentické AI, ktoré dokážu kontrolovať ich konanie a zabrániť únikom dát.
• Machine Learning ako dôveryhodná tretia strana: Nový prístup využíva modely strojového učenia ako dôveryhodné tretie strany na zabezpečenie výpočtov bez tradičnej kryptografie.
• Problémy s Interpretáciou: Interpretácia modelov nie je užitočná pre bezpečnosť, pretože projekcia vysokodimenzionálnych priestorov do menších môže viesť k nepresným reprezentáciám zlého správania.

Výzvy Moderných AI Modelov a Agenti

Súčasné veľké jazykové modely (LLM) sú skvelé v tom, že dokážu nasledovať inštrukcie – keď fungujú správne. Problém nastáva, keď sa stretávajú s neobvyklými alebo najhoršími scenármi. A práve tu prichádzajú na rad AI agenti. Títo agenti sú schopní pracovať bez prestávky, pristupovať k všetkým systémom a vytvárať nástroje na hackovanie v priebehu sekúnd – všetko bez ľudských obmedzení a zodpovednosti.

Predstavte si to takto: máte zamestnanca, ktorý pracuje 24 hodín denne, má prístup ku všetkým vašim dátam a dokáže vám vyrobiť nástroje na prelomenie vášho vlastného systému. To je presne to, čo AI agenti môžu robiť. A tradičné bezpečnostné opatrenia, ktoré sú zamerané na ochranu pred ľudskými hrozbami, jednoducho nestačia.

Globálny ročný počet hlásených incidentov a kontroverzií týkajúcich sa umelej inteligencie

Bezpečnosť Prostredníctvom Strojového Učenia: Yaoov Problém Milionára

Jednou z zaujímavých myšlienok, ktorú Ilia predstavuje, je využitie strojového učenia ako dôveryhodnej tretej strany. To znamená, že namiesto toho, aby sme sa spoliehali na tradičnú kryptografiu, môžeme použiť modely strojového učenia na zabezpečenie výpočtov.

Ilia to ilustruje pomocou Yaoovho problému milionára. V tomto probléme chceme zistiť, kto má vyšší príjem, bez toho aby sme odhalili samotné sumy. Model strojového učenia dokáže túto úlohu vyriešiť, pričom zachováva dôvernosť dát.

CAML: Obrana Proti Prompt Injection

Jedným z najväčších problémov je tzv. prompt injection, keď útočník preformuluje otázku tak, aby model urobil niečo nežiaduce. Ilia a jeho tím vyvinuli systém s názvom „Camel“, ktorý prepisuje používateľské dotazy do jazyka s formálnou sémantikou. Týmto spôsobom sa zabezpečí, že model bude dodržiavať bezpečnostné politiky a kontrolovať tok dát.

Problémy s Bezpečnosťou Open-Source Modelov a Dodávateľského Reťazca

Rastúci počet open-source AI modelov predstavuje nové riziká. Nedostatočná kontrola nad dodávateľským reťazcom môže viesť k zraniteľnostiam, podobne ako v prípade nedávneho problému s Log4j. Ilia zdôrazňuje dôležitosť dôveryhodnej infraštruktúry a varuje pred rizikami spojenými s prevádzkou modelov na osobných zariadeniach.

Globálna investícia do generatívnej umelej inteligencie

Budúcnosť Bezpečnosti AI: Nové Prístupy Sú Potrebné

Tradičné bezpečnostné modely, ktoré sú založené na ľudskom správaní, nebudú stačiť pre agentické systémy. Je potrebné vyvinúť nové prístupy, ktoré dokážu kontrolovať konanie AI a chrániť citlivé dáta. Ilia tiež upozorňuje na teoretický problém „model collapse“, kedy sa spoliehanie na generované dáta vedie k znižovaniu diverzity a zvyšovaniu zaujatosti v modeloch.

Odporúčania a Závery

Svet AI sa rýchlo mení a s ním aj bezpečnostné výzvy. Je dôležité, aby sme boli pripravení na nové hrozby a investovali do bezpečnosti AI. Ilia Shumailov nám ukázal, že tradičné metódy nestačia a že je potrebné skúmať inovatívne prístupy, ako napríklad využitie strojového učenia ako dôveryhodnej tretej strany alebo vývoj systémov na kontrolu toku dát.

Zdroje a odkazy

• Lessons from Defending Gemini Against Indirect Prompt Injections: https://arxiv.org/abs/2505.14534
• Defeating Prompt Injections by Design: https://arxiv.org/pdf/2503.18813
• Agentic Misalignment: How LLMs could be insider threats: https://www.anthropic.com/research/agentic-misalignment
• STOP ANTHROPOMORPHIZING INTERMEDIATE TOKENS AS REASONING/THINKING TRACES!: https://arxiv.org/pdf/2504.09762
• Machine learning models have a supply chain problem: https://arxiv.org/abs/2505.22778

Približne 255 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 1.28 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.