在AI應(yīng)用中，機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)模型是推動預(yù)測、推薦和自主行動的核心決策引擎。與依賴預(yù)定義規(guī)則和靜態(tài)算法的傳統(tǒng)IT應(yīng)用不同，ML模型具有動態(tài)性——它們通過分析訓(xùn)練數(shù)據(jù)來形成自己的內(nèi)部模式和決策過程。隨著從新數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，它們的行為會發(fā)生變化。這種自適應(yīng)特性帶來了獨(dú)特的安全挑戰(zhàn)。

保障這些模型的安全需要一種新的方法，該方法不僅要解決傳統(tǒng)的IT安全問題，如數(shù)據(jù)完整性和訪問控制，還要專注于保護(hù)模型的訓(xùn)練、推理和決策過程免受篡改。為了防范這些風(fēng)險，需要采用一種稱為機(jī)器學(xué)習(xí)安全運(yùn)維(MLSecOps)的模型部署和持續(xù)監(jiān)控的穩(wěn)健方法。

為了了解MLSecOps如何幫助保護(hù)生產(chǎn)環(huán)境中的AI模型，讓我們來探索ML模型部署的四個關(guān)鍵階段。

發(fā)布階段

發(fā)布階段是AI模型進(jìn)入生產(chǎn)前的最后檢查點(diǎn)。在此階段，模型會經(jīng)歷大量的測試和安全性驗(yàn)證。關(guān)鍵的安全性檢查包括將模型打包到一個安全環(huán)境中、確保符合監(jiān)管框架，以及對模型進(jìn)行數(shù)字簽名以保證其完整性。

以一家部署欺詐檢測模型的金融服務(wù)公司為例。在發(fā)布前，安全團(tuán)隊(duì)會確保模型和它的依賴項(xiàng)都已詳細(xì)記錄，并且模型符合如GDPR或SOC 2等必要的法規(guī)。這個過程有助于識別潛在漏洞，如未經(jīng)審查的開源庫，這些漏洞可能會使公司面臨攻擊。

部署階段

一旦模型發(fā)布，它就會進(jìn)入部署階段，在此階段實(shí)施安全措施以確保模型在實(shí)時環(huán)境中的安全性。一種常見做法是使用代碼化的策略，在部署過程中自動執(zhí)行安全規(guī)則。

例如，一個使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行庫存預(yù)測的電子商務(wù)平臺可能會設(shè)置自動化策略來監(jiān)控其模型的安全態(tài)勢。如果模型表現(xiàn)出風(fēng)險行為——如未經(jīng)授權(quán)的訪問或異常數(shù)據(jù)操作——這些策略可以觸發(fā)自動回滾或從生產(chǎn)中移除。這種方法有助于確保只有安全的模型被部署，并且任何潛在風(fēng)險都能實(shí)時緩解。

運(yùn)營階段

部署后，AI模型在實(shí)時環(huán)境中運(yùn)行時必須持續(xù)保障其安全性。這就是運(yùn)行時安全措施(如訪問控制、分段和監(jiān)控濫用行為)變得至關(guān)重要的地方。

例如，可以應(yīng)用分段策略來限制對模型的訪問，確保只有授權(quán)人員才能與其交互。此外，組織應(yīng)監(jiān)控用戶行為以尋找濫用或潛在威脅的跡象。如果檢測到可疑活動，如API請求的異常模式，安全團(tuán)隊(duì)可以調(diào)整訪問控制并采取適當(dāng)措施保護(hù)模型免受進(jìn)一步利用。

監(jiān)控階段

AI模型并非靜態(tài)的，隨著時間的推移，由于模型漂移或退化，其性能可能會下降。監(jiān)控這些問題對于確保模型在生產(chǎn)環(huán)境中持續(xù)按預(yù)期表現(xiàn)至關(guān)重要。

監(jiān)控在檢測安全威脅方面也發(fā)揮著關(guān)鍵作用。例如，通過持續(xù)異常檢測和性能監(jiān)控，可以捕獲對抗性攻擊——惡意行為者操縱輸入以迫使模型做出錯誤預(yù)測。如果沒有這種程度的警惕性，這些攻擊可能會在被發(fā)現(xiàn)之前造成長期損害。

最佳實(shí)踐

為了保護(hù)ML模型免受新興威脅，CISO應(yīng)采用一種全面且主動的方法，從發(fā)布到持續(xù)運(yùn)營都融入安全性。以下最佳實(shí)踐為構(gòu)建強(qiáng)大的防御體系提供了框架，確保ML模型在生產(chǎn)環(huán)境中保持安全、合規(guī)和彈性：

• 在發(fā)布階段自動化安全性：確保模型在部署前經(jīng)過自動化安全性檢查，包括合規(guī)性驗(yàn)證和數(shù)字簽名。
• 實(shí)施實(shí)時策略執(zhí)行：使用代碼化的策略在部署階段自動執(zhí)行安全規(guī)則，防止不安全的模型上線。
• 持續(xù)監(jiān)控漂移和威脅：對模型漂移、退化和濫用進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控對于維護(hù)AI系統(tǒng)在生產(chǎn)中的性能和安全性至關(guān)重要。
• 部署多層安全性：實(shí)施控件，如速率限制以管理請求數(shù)量并提高可用性、分段和實(shí)時威脅檢測，以保護(hù)運(yùn)營期間的模型。

從開發(fā)到部署，在ML生命周期的每個階段實(shí)施安全措施都需要一個全面策略。

MLSecOps使得能夠直接將安全性集成到AI/ML管道中，以實(shí)現(xiàn)持續(xù)監(jiān)控、主動威脅檢測和彈性部署實(shí)踐。隨著ML模型越來越多地嵌入到企業(yè)工作流程中，采用MLSecOps對于保護(hù)這些強(qiáng)大的決策引擎至關(guān)重要。