Login Sign Up
Advert
Your ad spot
Reserve this exclusive slot for the selected period.
Buy advertising →
Telegram community logo - FinTech Insider
Added 14 Jul 2024

FinTech Insider

@ftinsider
Number of subscribers: 1 536
Photos: 142
Links: 6,130
Description:
🇺🇦 Українське Фінтех-медіа. 🚀 Дізнавайся першим новини зі світу фінансів та інноваційних технологій, а також думки експертів 🔥 🌐 https://fintechinsider.com.ua/ 📩 Для зворотного зв'язку: @NinaOmelchuk
Source

FinTech Insider | ​​🛡 Основні загрози для систем, які використовують ШІ: рекомендації Де...

Telegram community logo - FinTech Insider FinTech Insider @ftinsider
395 Views/Reach 2026-03-14 09:00 Message №5968
​​🛡 Основні загрози для систем, які використовують ШІ: рекомендації Держспецзв’язку із захистуДержавна служба спеціального зв’язку та захисту інформації України затвердила рекомендації з кіберзахисту систем, які використовують штучний інтелект.⚠️ Серед ключових векторів загроз, які розглядаються в рекомендаціях:1️⃣ атаки на ланцюги постачання технологій ШІ (компрометація ПЗ, апаратного забезпечення або API);2️⃣ «отруєння» даних та моделей ШІ (навмисне внесення спотворених даних до навчальної вибірки для погіршення роботи системи);3️⃣ змагальні атаки (створення спеціальних вхідних даних для провокування помилкових рішень ШІ);4️⃣ атаки типу «промпт-ін’єкція» (введення маніпулятивних запитів для обходу механізмів захисту та витоку даних);5️⃣ інверсія та крадіжка моделі ШІ (отримання несанкціонованого доступу до внутрішньої структури, навчальних даних або створення копій моделі).💡 Експерти розробили перелік дієвих заходів з кіберзахисту. Серед них:📌 упровадження методу суперечливого навчання (своєрідне «щеплення» для ШІ, коли його навмисно тренують на спотворених даних, щоб виробити стійкість до хакерського обману);📌 використання федеративного навчання (підхід, за якого ШІ навчається локально на пристроях користувачів, не передаючи їхні особисті дані на центральні сервери);📌 забезпечення диференціальної конфіденційності (математичний захист, який унеможливлює витягнення даних конкретної людини із загального масиву інформації);📌 жорстка фільтрація вхідних запитів, постійний моніторинг аномалій та забезпечення високої якості (релевантності) наборів даних.