MLSecOps: разные приоритеты для разных сценариев использования ИИ
Генеративный ИИ широко используется как инструмент разработчика, так и как компонент продукта, каждый из которых несет различные риски безопасности. MLSecOps расширяет DevSecOps, охватывая специфические для ИИ угрозы, такие как инъекции в промпты и утечка данных, требуя контрольных точек вблизи разработчика для ассистентов по кодированию и защиты в runtime для продуктов с интегрированным ИИ.
Генеративный ИИ стал частью разработки, используясь как в качестве ассистента по написанию кода (например, Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT), так и в качестве встроенного компонента продукта. Эти сценарии имеют разные риски, точки контроля и стоимость ошибок. MLSecOps необходим для интеграции безопасности в жизненный цикл систем ИИ, от подсказок и кода до наборов данных, моделей, API вывода
Показать ещё ↓
Источник: Habr — хаб ИИ —
оригинал