Défis de sécurité associés aux agents d'intelligence artificielle

Il s'agit d'une architecture d'agent IA communément acceptée, mais qu'en est-il de leur sécurité ?

Un récent sondage a enquêté sur les menaces de sécurité émergentes auxquelles sont confrontés les agents IA.

Il y a eu un immense intérêt pour les garde-fous des modèles de langage afin d'améliorer la sécurité, la confiance et l'adaptabilité grâce à des mécanismes tels que la modélisation de la confiance, les restrictions adaptatives, les assertions et l'apprentissage contextuel.

Ces garde-fous gèrent les interactions des utilisateurs en évaluant dynamiquement les niveaux de confiance, en restreignant et en faisant respecter les assertions sur les réponses en fonction des risques.

Cependant, même si ces améliorations sont efficaces pour contrôler les sorties des modèles de langage (et les entrées des utilisateurs), les défis de sécurité des agents IA sont beaucoup plus complexes.

Les agents IA sont confrontés à des menaces telles que des entrées utilisateur multi-étapes imprévisibles, des exécutions internes complexes et des environnements opérationnels variables, qui les rendent vulnérables à une gamme plus large d'exploits.

De plus, leurs interactions avec des entités externes non fiables introduisent des risques que les garde-fous actuels des modèles de langage ne sont pas conçus pour traiter de manière exhaustive.

Ces complexités soulignent la nécessité de stratégies de sécurité spécialisées pour protéger les agents IA dans des cas d'utilisation dynamiques et réels.

Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.

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