Avaliações e Detalhes do Produto de Payatu AI/ML Security Audit

Testar sistemas de IA/ML requer conhecimento de domínio. Na Payatu, nossos especialistas em domínio de IA/ML orquestraram maneiras de ajudar a proteger sua aplicação inteligente contra ameaças de segurança e privacidade esotéricas e potencialmente severas. Cobertura de avaliação de segurança de ML 1) Compreensão da Aplicação a) Caso de uso b) Capacidades do produto c) Implementações 2) Identificação da Superfície de Ataque a) Compreensão do Pipeline de ML b) Reunir casos de teste, se houver 3) Modelagem de Ameaças a) Atores e Limites de Entidade b) Identificação de possíveis ataques em endpoints expostos c) Possíveis vetores de ataque 4) Endpoints do Modelo a) Compreender maneiras com as quais os usuários finais se comunicam com o modelo b) Simular interação do usuário final 5) Ataque de Aprendizado Adversarial a) Criar entradas para enganar classificadores b) Usar ferramentas personalizadas c) Geração automatizada de amostras zero-day teoricamente infinitas, se possível 6) Ataque de Roubo de Modelo a) Modelo implantado localmente ou remotamente b) Engenharia reversa da aplicação implantada Scripts personalizados para ataques de roubo de modelo em caixa preta 7) Ataque de Desvio de Modelo e Envenenamento de Dados a) Simular loops de feedback abusados por atacantes b) Quantificar o desvio do modelo 8) Inversão e Inferência de Modelo a) Obter acesso ao modelo via canais de comunicação válidos ou comprometidos b) Inferir amostras sensíveis do conjunto de treinamento a partir do modelo 9) Avaliação de Framework/Rede/Aplicação a) Identificar vulnerabilidades tradicionais na aplicação b) Aproveitá-las para os ataques acima 10) Relatório e Mitigação a) Proposta de Mitigação Abrangente b) Trabalhar com Desenvolvedor/Especialista em Assunto para implementações