Использование больших языковых моделей (LLM) для корпоративной безопасности и конфиденциальности.

«Как только на вас накатывает новая технология, если вы не являетесь частью катка, вы становитесь частью дороги». — Стюарт Брэнд

Цифровой мир огромен и постоянно развивается, и центральное место в этой эволюции занимают большие языковые модели (LLM), такие как недавно популяризированный ChatGPT. Они одновременно подрывают и потенциально революционизируют корпоративный мир. Они соперничают за право стать своего рода швейцарским армейским ножом, стремясь использовать свои возможности для множества бизнес-приложений. Однако пересечение LLM с корпоративной безопасностью и конфиденциальностью требует более глубокого изучения.

В корпоративном мире степень LLM может оказаться бесценным активом. Они применяются и меняют то, как мы коллективно ведем бизнес в сфере обслуживания клиентов, внутренней коммуникации, анализа данных, прогнозного моделирования и многого другого. Представьте себе цифрового коллегу, который неустанно эффективен, дополняет и ускоряет вашу работу. Вот что дает LLM.

Но потенциал LLM выходит за рамки повышения производительности. Теперь мы должны рассмотреть их роль в укреплении нашей защиты от кибербезопасности. (Есть и темная сторона, которую следует учитывать, но мы к этому еще вернемся.)

LLM можно обучить выявлять потенциальные угрозы безопасности, выступая таким образом в качестве дополнительного уровня защиты. Более того, это фантастические инструменты для повышения осведомленности о кибербезопасности, способные моделировать угрозы и предоставлять рекомендации в режиме реального времени.

Тем не менее, с принятием программ LLM неизбежно возникают проблемы конфиденциальности. Эти модели искусственного интеллекта могут обрабатывать конфиденциальные бизнес-данные, поэтому с ними необходимо обращаться осторожно. Ключевым моментом является достижение правильного баланса между полезностью и конфиденциальностью, не ставя ни под угрозу ни то, ни другое.

Положительным моментом здесь является то, что у нас есть инструменты для поддержания этого баланса. Такие методы, как дифференцированная конфиденциальность, могут гарантировать, что LLM будут учиться на данных, не раскрывая индивидуальную информацию. Кроме того, использование надежных средств контроля доступа и строгих контрольных журналов может помочь предотвратить несанкционированный доступ и неправильное использование.

Все начинается с понимания возможностей и ограничений этих моделей. Далее, процесс интеграции должен быть постепенным и размеренным, учитывая чувствительность различных сфер бизнеса. Есть некоторые приложения, которые всегда должны поддерживать человеческий надзор и управление: студенты магистратуры не прошли планку и не являются врачами.

Конфиденциальность никогда не должна отходить на второй план при обучении LLM данным, специфичным для бизнеса. Будьте прозрачны с заинтересованными сторонами в отношении типа используемых данных и целей, стоящих за ними. Наконец, не экономьте на мониторинге и совершенствовании эффективности и этического поведения LLM с течением времени. Здесь следует учитывать некоторые особенности:

Заглядывая в будущее, можно сказать, что включение программ LLM в корпоративную среду — это волна, которая вряд ли пойдет на убыль. Чем быстрее мы адаптируемся, тем лучше мы будем подготовлены к решению проблем и возможностей, которые с этим связаны. Такие LLM, как ChatGPT, призваны сыграть ключевую роль в формировании корпоративной среды и среды безопасности. Мы вступаем в захватывающую эпоху, и, как и в любом путешествии, готовность является ключевым моментом. Итак, пристегнитесь и давайте примем это будущее, основанное на искусственном интеллекте, непредвзято и с безопасным планом.

И последний критический комментарий: джинн, так сказать, вышел из бутылки, а это означает, что киберпреступники и национальные государства будут вооружать и использовать ИИ и производные инструменты для наступательных мер. Следует избегать искушения полностью запретить такое использование, поскольку мы должны гарантировать, что пен-тестеры и члены красной команды смогут получить доступ к этим инструментам, чтобы убедиться, что наши синие команды и защита готовы. Вот почему у нас есть, например, Kali Linux. Мы не можем подрывать «фиолетовое объединение» запретами на использование инструментов LLM и искусственного интеллекта ни сейчас, ни в будущем.