Организации стремятся интегрировать большие языковые модели (LLM) и генеративный искусственный интеллект в свою деятельность, открывая при этом множество новых уязвимостей.
Эта тенденция стимулирует интерес к технологиям, специально разработанным для управления и сдерживания рисков, связанных с искусственным интеллектом. Среди наиболее заметных из этих новых технологий можно назвать так называемые LLM межсетевые экраны.
Что такое межсетевой экран LLM?
При объединении искусственного интеллекта и операционных систем возникают риски быстрых атак с внедрением, отравления моделей, утечек данных и опасных неправильных конфигураций.
Межсетевые экраны LLM стали одним из способов противодействия этим рискам. Эти инструменты позволяют командам безопасности отслеживать, фильтровать и очищать вводимые пользователем данные, управлять взаимодействием модели с другими системами и понимать, как данные могут проходить через нее.
Одной из основных функций специализированного межсетевого экрана является защита LLM от быстрые инъекционные атаки – когда злоумышленник обрабатывает входные данные, которые манипулируют моделью, заставляя ее выполнять непреднамеренные действия или реагировать за пределами ее защитных ограждений. Межсетевые экраны для LLM также направлены на защиту от других рисков, в том числе утечки данных – например, запретив пользователям вводить конфиденциальные данные в модель; генерация вредоносного кода; атаки на повышение привилегий; и чрезмерное использование моделей.
Чем отличаются межсетевые экраны LLM
Брандмауэры LLM отличаются от брандмауэров веб-приложений (WAF), которые проверяют содержимое сообщений на наличие признаков внедрения кода и других типов атак. Они также отличаются от сетевых межсетевых экранов более низкого уровня, которые принимают решения по безопасности на основе номеров портов, протоколов и других закономерностей сетевого трафика.
«Каждый из них имеет свое место в архитектуре безопасности, но межсетевой экран LLM становится все более необходимым по мере того, как организации развертывают свои собственные LLM и приложения с поддержкой LLM, которые требуют специальной защиты, которую не могут обеспечить WAF и сетевые межсетевые экраны», — сказал Кристофер Родригес, директор по исследованиям безопасности и доверия аналитической компании IDC.
Рик Тернер, аналитик Omdia, подразделения Informa TechTarget, считает, что брандмауэры ИИ — это инструменты, которые анализируют семантику, намерения и контекст естественного языка, содержащиеся как во входящих подсказках, так и в исходящих ответах.
По словам Тернера, такие межсетевые экраны обычно состоят из трех отдельных компонентов или слоев: межсетевой экран быстрого доступа, который сканирует вводимые пользователем данные до того, как они достигнут LLM, чтобы блокировать взломы, внедрение подсказок и вредоносные команды; брандмауэр поиска для управления данными, полученными из внешних баз данных во время генерации с расширенным поиском; и ответный брандмауэр для исходящего трафика, который проверяет сгенерированный моделью текст, прежде чем он достигнет пользователя.
Рынок межсетевых экранов LLM: безумие кормления?
Несколько признанных поставщиков, в том числе Palo Alto Networks, Cloudflare, Akamai, Varonis и Check Point, начали предлагать возможности защиты LLM как часть своих более широких портфелей безопасности. Также быстро растет список поставщиков, предлагающих специализированные продукты безопасности LLM, включая Lakera, Prompt Security, HiddenLayer и CalypsoAI.
Ричард Стиннон, главный аналитик аналитической компании IT-Harvest, занимающейся исследованием рынка кибербезопасности, указал на нескольких других поставщиков в более широком пространстве безопасности искусственного интеллекта, которые также предлагают возможности межсетевого экрана для LLM. Примеры включают Operant AI, Aiceberg, Acuvity, HydroX AI, Cytex и Citadel AI.
Оценки текущего размера рынка межсетевых экранов LLM сильно различаются, что отражает ранний и все еще формирующийся характер этой категории. IT-Harvest оценил текущий рынок межсетевых экранов с искусственным интеллектом в скромные 30 миллионов долларов и прогнозирует, что в 2026 году этот сегмент вырастет на 100%. Другие прогнозы более высокие. Например, компания 360iResearch оценила размер рынка в 260 миллионов долларов в 2025 году и прогнозировала, что в 2032 году он достигнет почти 800 миллионов долларов.
Зарождающаяся технология: слишком рано говорить
Этот сегмент настолько нов, что не все поставщики даже привыкли к термину межсетевой экран LLM, сказал Стиннон. Сам Стиеннон отнес их к категории, которую он называет «защитой модели». Другие, по его словам, могут называть их брандмауэрами искусственного интеллекта.
С точки зрения эффективности, по словам Тернера, многие из доступных в настоящее время брандмауэров с искусственным интеллектом предлагают достаточно хорошую защиту от джейлбрейков, быстрых инъекций и вредоносных команд. Они могут фильтровать контент, который пользователи могут ввести в модель, чтобы защитить конфиденциальные данные и личную информацию. По словам Тернера, они также ограничивают скорость для предотвращения DDoS-атак на модель и сервер, на котором она размещена.
Но им может быть сложно обнаружить новые формы атак, предупредил он. «Многие межсетевые экраны LLM текущего поколения анализируют запросы индивидуально, а это означает, что им не хватает контекста для нескольких запросов», — сказал он. Поэтому им может быть сложно обнаружить атаки с сохранением состояния или диалоговые атаки, в которых злоумышленник может постепенно манипулировать моделью посредством нескольких взаимодействий для обхода безопасности вместо использования одного вредоносного запроса.
Также еще слишком рано делать окончательные выводы о долгосрочной эффективности межсетевых экранов LLM, учитывая, насколько новая технология и как недавно организации начали ее развертывать. Атаки, нацеленные на среду искусственного интеллекта, также постоянно развиваются, поэтому неизвестно, какие дополнительные меры безопасности потребуются для их устранения.
«Брандмауэры LLM, также известные как брандмауэры для искусственного интеллекта, проверяют взаимодействия — как входящие, так и исходящие — с LLM или приложением с поддержкой LLM», — сказал Родригес из IDC. «Эти проверки часто требуют способности понимать смысл, контекст и цель сообщений».
«Эта способность станет ключом к эффективности», — сказал Майкл Смит, технический директор DigiCert. Без контекста LLM может быть отравлен дезинформацией, и брандмауэр LLM не сможет это определить.
«Или LLM может галлюцинировать или рассказывать неточные факты, которые не опасны для LLM, данных внутри него или клиента пользователя. Но это опасно для человека, который воспринимает галлюцинацию как факт и действует на основе этого», — добавил Смит.
Нужны ли организациям специализированные межсетевые экраны для ИИ?
Организациям необходимо точно знать, от чего они хотят защититься и где использовать эти средства контроля. По словам Смита, лица, принимающие решения, должны ответить на следующие основные вопросы, чтобы получить реальную выгоду от своих инвестиций в брандмауэры искусственного интеллекта:
- Где размещается LLM и поддерживает ли это модель развертывания брандмауэра?
- Какие данные брандмауэр должен распознавать в командной строке или выводе?
- Где и как будут использоваться результаты LLM?
- Вам нужно защитить клиента LLM или то, что он контролирует?
При таком большом количестве доступных вариантов межсетевых экранов с искусственным интеллектом (многие из которых созданы стартапами и компаниями, практически не имеющими опыта работы в корпоративной среде), принятие решений о покупке может быть затруднено. Поэтому знание того, что искать и о чем спрашивать, может иметь решающее значение. Родригес подчеркнул, что лицам, принимающим решения, важно уделять особое внимание двум факторам: точности и задержке.
Он отметил, что брандмауэр искусственного интеллекта со слишком большим количеством ложных срабатываний может расстроить пользователей, а тот, который склонен к слишком большому количеству ложных отрицательных результатов, может подвергнуть организацию повышенному бизнес-риску.
«Точность обнаружения станет еще более важной, поскольку организации начнут лучше понимать бизнес-риски, связанные с их LLM и приложениями с поддержкой LLM», — сказал Родрикес. Задержка также важна, поскольку многие предложения межсетевых экранов LLM основаны на облаке, добавил он.
В конце концов, хотя межсетевые экраны LLM, вероятно, станут важным требованием для организаций, использующих технологии GenAI в своей деятельности, они являются лишь частью более широкого набора необходимых мер безопасности. Настоящая глубокая защита безопасности ИИ означает развертывание возможностей для более широкого управления состоянием безопасности ИИ. предотвращение потери данных и управление состоянием безопасности данных как для данных обучения, так и для логических выводов, сказал Тернер из Omdia. Также, вероятно, потребуются инструменты для токенизации конфиденциальных данных, чтобы никакие личные данные не раскрывались в модели ИИ, отметил он.
«Генераторный ИИ в настоящее время является убийственным теневым ИТ-приложением», — сказал Смит из DigiCert. «Теперь он проник во многие приложения и рабочие процессы, и его невозможно исключить из вашей организации».
Джайкумар Виджаян — независимый технологический журналист с более чем 20-летним отмеченным наградами опытом в сфере ИТ-журналистики, специализирующийся на темах информационной безопасности, конфиденциальности данных и кибербезопасности.
2026-02-25 16:00:00
1772103642
#Межсетевые #экраны #LLM #становятся #новым #уровнем #безопасности #ИИ
Ещё по этой теме
