Riscurile GenAI cresc, solutiile de securitate intarzie
Contextul actual al amenintarilor GenAI
Riscurile GenAI cresc, soluțiile de securitate intarzie. In 2025, pe masura ce adoptarea modelelor de inteligenta artificiala generativa (GenAI) se intensifica in toate industriile, apar si riscuri noi, majore, in materie de securitate cibernetica. Un nou studiu realizat de Cobalt Research scoate in evidenta faptul ca dezvoltatorii si organizatiile nu sunt suficient de bine pregatiti pentru a detecta sau preveni vulnerabilitati in sistemele propulsate de LLM (Large Language Models). Desi modelele LLM, precum GPT, Claude, LLaMA sau Gemini, ofera beneficii substantiale pentru eficienta, automatizare si interactiuni inteligente, ele vin la pachet si cu numeroase riscuri de securitate latent neglijate.
Principalele provocari identificate in securizarea LLM-urilor
Conform raportului Cobalt 2025, peste 80% din organizatii investesc deja in produse sau servicii bazate pe GenAI. Insa, doar aproximativ 30% dispun de controale eficiente pentru a evalua securitatea acestor sisteme. Studiul evidentiaza unele dintre cele mai importante probleme:
- Lipsa testarii sistematice de securitate – LLM-urile sunt adesea implementate in productie fara teste adecvate de securitate, expunand datele sensibile si infrastructura critica.
- Prompt injection attacks – modelele pot fi manipulate prin instructiuni sau mesaje subversive pentru a executa actiuni periculoase sau a dezvalui date sensibile.
- Data poisoning – atacatorii pot introduce in mod deliberat date false sau nocive in seturile de antrenament AI pentru a influenta rezultatele.
- Privilegii de acces necontrolate – multe organizatii nu au politici clare privind cine poate accesa si utiliza modelele LLM si ce tipuri de date sunt partajate cu acestea.
Un deficit major de maturitate in securizarea AI
Unul dintre cele mai ingrijoratoare aspecte sugerate de raport este disparitatea intre adoptarea rapida a sistemelor AI si capacitatea organizatiilor de a le proteja corespunzator. In multe cazuri, echipele de DevOps si Security nu colaboreaza suficient pentru integrari sigure ale modelelor LLM in arhitecturile software.
Doar 38% dintre intervievatii raportului Cobalt au indicat ca organizatia lor are o echipa dedicata pentru AI Security Testing. Din pacate, lipsa de expertiza in evaluarea comportamentelor emergente ale LLM-urilor face ca multe organizatii sa subestimeze natura dinamica si contextuala a acestor modele.
Lacune in procesele DevSecOps
Un alt punct sensibil este integrarea testarii de securitate AI in ciclul DevSecOps. Raportul sugereaza ca:
- Doar o minoritate dintre companii integreaza scenarii de testare AI in procesul CI/CD.
- Majoritatea testelor AX (AI EXploitation) sunt ad-hoc, neformale sau lipsite de documentatie.
- Exista o confuzie majora in privinta responsabilitatii securitatii AI intre echipele de dezvoltare si cele de securitate.
Modelele LLM si riscurile cauzate de hallucination
Un alt vector de risc adesea neglijat este capacitatea LLM-urilor de a genera informatii incorecte sau inventate, cunoscute sub numele de “hallucinations”. In contexte critice – cum ar fi asistenta medicala, analiza securitatii sau raspuns legal – aceste erori pot avea consecinte grave.
Peste 60% din respondentii studiului Cobalt au recunoscut ca nu si-au testat modelele pentru scenarii in care raspunsurile generate pot fi false si prejudiciabile.
Motivul este adesea dependenta de seturi de date inadecvate sau lipsa evaluarii continue a calitatii outputului AI in timp real.
Recomandari pentru un framework de securitate GenAI
Desi soluțiile comerciale nu sunt inca pe deplin mature cand vorbim de “AI Security”, exista deja cateva directii esentiale pe care organizatiile le pot urma pentru a se pregati:
1. Guvernanta clara pentru dezvoltare si testare GenAI
Implementarea unui mecanism clar de governance AI este cruciala. Aceasta include definirea unor politici de securitate in jurul:
- Accesului la modele pre-instruite si date
- Modului in care sunt antrenate modelele personalizate
- Auditului interactiunilor model-utilizator
2. Testare sistematica LLM cu metode de Red Teaming
Teste tip Red Teaming specifice LLM-urilor pot fi utilizate pentru a simula atacuri peste modele si a detecta prompturi malitioase sau comportamente neasteptate.
Acestea ajuta la:
- Detectarea vulnerabilitatilor de tip Jailbreak
- Evaluarea rezistentei modelului la manipulare semantica
- Identificarea riscurilor de exfiltrare a datelor prin output
3. Monitorizarea interactiunilor in timp real
Un model AI care functioneaza corespunzator astazi poate deveni periculos maine, din cauza unor update-uri sau modificari de context. Prin urmare:
Monitoring-ul continuu al inputurilor si outputurilor modelelor este necesar. Acest lucru permite detectarea prompturilor anormale, disfunctionalitati comportamentale si corectii rapide.
4. Separarea mediilor de dezvoltare si productie
Pentru a reduce riscurile de data leakage sau prompt injection:
- Separati complet mediile de antrenare si testare de cele de productie.
- Aplicati sandboxing AI pentru scenarii cu date sensibile.
5. Educarea echipelor de dezvoltare si securitate in zona de AI Security
In final, esential pentru a face fata noii paradigme GenAI este educationarea continua. Echipele de profesionalisti trebuie sa-si actualizeze rapid cunostintele pentru a intelege dinamica vulnerabilitatilor LLM si metodele de protejare.
Trainingurile dedicate pentru AI Security si DevSecOps care integreaza elemente AI devin critice in 2025.
De ce intarzie solutiile comerciale de protectie LLM
Pe masura ce cererea de infrastructura AI explodeaza, furnizorii de solutii de securitate nu au reusit inca sa ofere produse mature care sa se integreze nativ cu modele LLM.
Infrastructura traditionala SIEM sau WAF nu este suficienta pentru a detecta si raspunde la anomalii generate de AI.
Marea provocare a securizarii LLM este lipsa de “semantica de atac” definita. Spre deosebire de vulnerabilitatile de retea sau sistem, majoritatea atacurilor LLM nu folosesc cod malițios, ci limbaj uman manipulat, ceea ce necesita o abordare complet noua.
Concluzie: O cursa intre inovatie si securitate
Adoptarea GenAI a depasit deja capacitatea majoritatii organizatiilor de a pune in aplicare masuri de protectie. In timp ce AI continua sa transforme domenii intregi, lipsa unei infrastructuri mature de securitate lasa mediul digital vulnerabil la noi forme de atacuri.
Silentele sau reactiile intarziate la noile tipuri de riscuri legate de GenAI vor costa mult companiile – financiar, juridic si reputational. Este timpul ca securitatea LLM sa devina o componenta de baza in dezvoltarea produselor AI-driven.
Cu siguranta ai inteles care sunt noutatile din 2025 legate de securitate cibernetica, daca esti interesat sa aprofundezi cunostintele in domeniu, te invitam sa explorezi gama noastra de cursuri dedicate securitatii cibernetice din categoria Cybersecurity. Indiferent daca esti la inceput de drum sau doresti sa iti perfectionezi abilitatile, avem un curs potrivit pentru tine.
