Почему ручное тестирование безопасности не справляется с современным финансовым ИИ

By Mirko Peters · 2026-08-26

Если посмотреть на современный финансовый рынок технологий, темпы инноваций поражают. Финансовые организации уже не просто управляют базами данных и настраивают сетевые межсетевые экраны. Они внедряют мультимодельные системы искусственного интеллекта для обработки платежей, оценки кредитоспособности, обнаружения мошенничества в реальном времени и автоматизации сложных процессов комплаенса…

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Если посмотреть на современный финансовый рынок технологий, темпы инноваций поражают. Финансовые организации уже не просто управляют базами данных и настраивают сетевые межсетевые экраны. Они внедряют мультимодельные системы искусственного интеллекта для обработки платежей, оценки кредитоспособности, обнаружения мошенничества в реальном времени и автоматизации сложных процессов комплаенса. Однако этот архитектурный скачок выявил опасное противоречие: наши возможности вышли на уровень автономных рассуждений, а методы обеспечения безопасности остаются в прошлом. Если ваша организация по-прежнему полагается на ручное тестирование безопасности, чек-листы и периодические проверки людьми, чтобы защитить свой финансовый ИИ, вы работаете с катастрофическим слепым пятном.

Традиционные системы безопасности создавались для предсказуемого, детерминированного мира. Они исходят из того, что уязвимости проявляются как бинарные условия «пройдено/не пройдено» в статичном коде или в неправильно настроенной инфраструктуре. Но современный финансовый ИИ работает в нелинейном, вероятностном пространстве, где модели взаимодействуют, рассуждают и принимают автономные решения в масштабах, с которыми human-тестировщики не могут сравниться. Атакующие изменили цели. Их уже недостаточно интересует взлом периметра: они эксплуатируют когнитивную логику ваших ИИ-систем с помощью промпт-инъекций, перекрёстного заражения моделей и манипуляций с агентными рабочими процессами. Чтобы глубже разобраться в этой актуальной проблеме, послушайте наше сопутствующее обсуждение в эпизоде Automated Red Teaming for Multi-Model AI in Finance.

Red Teaming мультимодельного ИИ в финансах

Определение red teaming

Нужно понимать, как red teaming для ИИ изменился в эпоху мультимодельных систем. Раньше red teaming был сосредоточен на сетевых атаках и повышении привилегий. Сегодня необходимо проверять, как модели ИИ ведут себя под воздействием реальных угроз. В таблице ниже показаны различия между традиционным и ИИ-ориентированным red teaming:

Необходимо использовать red teaming для ИИ, чтобы выявлять слабые места в том, как модели обрабатывают информацию. Этот подход раскрывает риски, которые традиционные методы пропускают. Вы не просто проверяете, защищена ли система. Вы измеряете, как часто модели ИИ дают сбой под атакой.

Мультимодельные системы ИИ

Мультимодельные системы ИИ объединяют несколько моделей для решения сложных задач. Такие системы применяются в обнаружении мошенничества, комплаенсе и клиентском обслуживании. Они могут одновременно обрабатывать текст, изображения и транзакции. Эта мощь несёт новые риски. Проблемы одной модели могут распространиться на другие. Атакующие могут использовать промпт-инъекции или манипулировать одной моделью, чтобы заразить всю систему. В таблице ниже перечислены уникальные риски мультимодельного ИИ:

Необходимо использовать red teaming для ИИ, чтобы проверять, как эти модели взаимодействуют. Нельзя полагаться на традиционные модели безопасности: они не охватывают способы, которыми атакующие воздействуют на рассуждения ИИ.

Рабочие процессы финансового ИИ

Финансовые организации используют ИИ для автоматизации платежей, мониторинга счетов и утверждения транзакций. Эти процессы работают с чувствительными данными и переводят деньги в реальном времени. Это делает их главной мишенью для состязательных атак. В таблице ниже сравниваются рабочие процессы финансового ИИ с традиционными:

Вы сталкиваетесь с новыми рисками, такими как прямые и непрямые prompt injection. Например, злоумышленник может обмануть чат-бота, заставив его раскрыть закрытые данные, или манипулировать платёжным агентом, чтобы тот одобрил поддельную транзакцию. Традиционные методы не выявляют эти угрозы. Вам нужен AI red teaming, чтобы моделировать реальные атаки и находить слабые места до того, как они нанесут вред.

Примечание: традиционные модели безопасности, такие как STRIDE, не справляются с недетерминированностью и эволюционирующей природой автономных агентов. Чтобы не отставать от этих задач, необходимо постоянно применять AI red teaming.

Ручное тестирование не работает в финансах

Сложность финансовых данных

Разнородные данные и взаимодействие моделей

Вы работаете с финансовыми данными, которые меняются каждую секунду. Каждая транзакция, профиль клиента и рыночное событие добавляют новые уровни сложности. Модели ИИ в финансах обрабатывают числа, текст и даже изображения. Эти модели взаимодействуют друг с другом, образуя сеть зависимостей. При ручном тестировании невозможно охватить все эти взаимодействия. Сложные расчёты в финансовых приложениях, например процентных ставок и бюджетных прогнозов, требуют высокой точности. Ручное тестирование этих расчётов занимает слишком много времени и often приводит к ошибкам. Вам нужна автоматизация, чтобы проверить каждый сценарий и убедиться, что модели ведут себя ожидаемо. AI red teaming помогает находить слабые места во взаимодействиях, которые ручные методы упускают.

Нелинейные риски

Финансовые системы не подчиняются простым закономерностям. Небольшие изменения в одной части данных могут вызвать серьёзные проблемы в других местах. Это видно на примере моделей повышенного риска, которые занимаются выявлением мошенничества или автоматизацией соблюдения требований. Такие модели должны быстро реагировать на новые угрозы и адаптироваться. Ручное тестирование не справляется, поскольку не может предсказать поведение моделей в редких или непредвиденных ситуациях. AI red teaming использует автоматизированные инструменты, чтобы моделировать эти нелинейные риски. Вы можете проверить, как ваши модели реагируют на пограничные случаи и небезопасное поведение. Такой подход даёт уверенность, что ваши системы ИИ не допустят дорогостоящих ошибок в критически важных средах.

Масштаб и скорость транзакций

Обработка в реальном времени

Вы работаете в среде, где финансовые транзакции происходят в реальном времени. Деньги перемещаются между счетами за секунды. Модели ИИ должны анализировать и одобрять такие транзакции мгновенно. Ручное тестирование не способно угнаться за этой скоростью. Вам нужен AI red teaming, чтобы непрерывно проводить тестирование безопасности и отслеживать поведение моделей по ходу работы. Автоматизированные методы позволяют выявлять угрозы до того, как они нанесут ущерб.

Объём данных

Объём финансовых данных растёт каждый день. Вы обрабатываете миллионы транзакций, записей о клиентах и проверок на соответствие требованиям. Ручное тестирование охватывает лишь небольшую долю этих данных. Автоматизированный AI red teaming масштабируется вместе с вашими потребностями. Он проверяет большие наборы данных и сложные рабочие процессы, не замедляя вашу работу. Ниже в таблице показано, как ручное тестирование соотносится с автоматизированным в финансовой сфере:

Вы видите, что только автоматизированный AI red teaming способен справиться с масштабом и скоростью, необходимыми современным финансовым организациям.

Эволюционирующие угрозы и требования регулирования

Адаптивные противники

Каждый день появляются новые угрозы. Злоумышленники используют ИИ для создания дипфейк-подмен, запуска автоматизированных фишинговых кампаний и эксплуатации слабых мест в ваших моделях. Сценарий «слепой зоны» на $250 000 показывает, как одна prompt injection может обойти вашу защиту и одобрить мошенническый банковский перевод. Традиционные средства контроля не способны остановить такие продвинутые угрозы. AI red teaming помогает опережать противника, моделируя атаки и проверяя ваши защитные механизмы на самых современных тактиках.

• Мошенничество и кибератаки теперь используют ИИ для дипфейков и фишинга.
• Риск моделей растёт, поскольку неточные модели приводят к неверным решениям.
• Нарушения конфиденциальности данных могут повлечь регуляторные штрафы.
• Пробелы в соответствии требованиям возникают, поскольку регулирование не успевает за развитием технологий.
• Операционные уязвимости растут по мере того, как вы всё больше полагаетесь на ИИ.
• Сторонние поставщики могут создавать новые риски.
• Юридические риски растут вместе с автоматизацией финансовых процессов.

Проблемы соответствия требованиям

Регуляторы в финансовой сфере меняются быстро. Вам нужно доказать, что ваши системы ИИ соблюдают правила и защищают данные клиентов. Ручное тестирование не успевает за этими изменениями. Автоматизированный red teaming для ИИ обеспечивает непрерывный мониторинг и отчётность. Вы можете показать регуляторам, что тестируете свои модели на небезопасное поведение и адаптируетесь к новым требованиям. Такой подход снижает ваши комплаенс-риски и укрепляет доверие клиентов и регуляторов.

Примечание: ручное тестирование не справляется со сложностью, скоростью и эволюционирующими угрозами в финансовом ИИ. Только red teaming для ИИ обеспечивает охват и уверенность, которые нужны для тестирования безопасности в условиях высоких ставок.

Ограничения человека

Слепые зоны крайних случаев

Вы полагаетесь на ручное тестирование, чтобы выявлять уязвимости в своих финансовых системах ИИ. Однако вы часто упускаете редкие или неожиданные сценарии, известные как крайние случаи. Эти слепые зоны могут привести к катастрофическим сбоям. Модели ИИ отлично распознают закономерности в больших наборах данных, но плохо справляются с непредсказуемыми событиями, которые не укладываются в исторические данные. Это видно на финансовых рынках, где внезапная волатильность или геополитические изменения создают условия, которые модели не могут предугадать.

• Вы можете упускать из виду события «чёрный лебедь», поскольку они происходят редко и не попадают в ваши тестовые сценарии.
• Вы сталкиваетесь с трудностями, когда ваши модели встречают экстремальные изменения рынка, которые выходят за рамки прошлых закономерностей.
• Вы помните обвал рынка 2010 года (Flash Crash), когда торговые системы на основе алгоритмов не смогли справиться с неожиданными условиями рынка, что привело к огромным потерям.

Ручное тестирование не может смоделировать все возможные сценарии. Вам нужен автоматизированный red teaming, чтобы выявлять эти слепые зоны и защищать финансовые процессы от редких, но высокорисковых угроз.

Когнитивные искажения

Вы привносите в ручное тестирование собственные предположения и предубеждения. Они определяют, как вы проектируете тестовые сценарии и интерпретируете результаты. Когнитивные искажения могут заставить вас сосредотачиваться на знакомых угрозах и игнорировать новые или нетипичные риски. Вы можете слишком доверять своим моделям ИИ, полагая, что они будут вести себя ожидаемо при любых условиях.

• Вы склонны выбирать тестовые сценарии на основе прошлого опыта, что ограничивает охват новых угроз.
• Вы можете недооценивать вероятность редких событий, и это оставляет ваши системы уязвимыми.
• Иногда вы полагаетесь на безопасность по чек-листу, которая создаёт ложное ощущение защищённости и пропускает сложные уязвимости.

Red teaming для ИИ снижает влияние когнитивных искажений, используя автоматизированные инструменты для генерации разнообразных тестовых сценариев. Вы получаете более объективную картину слабых мест своей системы. Такой подход помогает выявлять уязвимости, которые ручное тестирование и субъективные оценки часто упускают.

Примечание: ограничения человека, такие как слепые зоны крайних случаев и когнитивные искажения, делают ручное тестирование ненадёжным для безопасности финансового ИИ. Вам необходимо применять автоматизированный red teaming, чтобы обеспечить полный охват и устойчивость к непредсказуемым угрозам.

Реальные уязвимости в безопасности ИИ

Атаки с внедрением промпта

Каждый день в финансовых системах ИИ вы сталкиваетесь с атаками внедрения промпта. Злоумышленники используют генерацию состязательных входных данных, чтобы заставить ваши модели принимать небезопасные решения. Они встраивают скрытые инструкции в сообщения пользователей или документы. Ваш ИИ может после этого раскрыть конфиденциальные данные, одобрить несанкционированные транзакции или изменить своё поведение без предупреждения. Ручное тестирование часто пропускает такие реальные угрозы, потому что злоумышленники используют творческие методы, которых нет в стандартных тестовых сценариях.

Внедрение промпта может происходить по-разному. Вы можете столкнуться с прямыми атаками, когда кто-то вводит специально сформированный промпт в чат-бота. Непрямое внедрение промпта поймать сложнее. Злоумышленники прячут вредоносные инструкции внутри документов или писем. Когда ваш ИИ извлекает такие материалы, он воспринимает внедрённый текст как достоверную информацию. Это приводит к риску отравления данных и извлечения модели. Вы не можете полагаться на ручные проверки, чтобы найти каждое внедрение промпта. Вам нужен red teaming для ИИ, чтобы имитировать такие атаки и проверять свою защиту.

Межмодельное заражение

Вы используете многомодельные системы ИИ для решения сложных финансовых задач. Эти модели работают вместе, но это создаёт новые риски. Межмодельное заражение возникает, когда одна скомпрометированная модель распространяет уязвимости на другие. Например, злоумышленник использует генерацию состязательных входных данных, чтобы отравить одну модель. Затем эта модель передаёт искажённые данные или инструкции следующей модели в процессе. Эта цепная реакция может привести к отравлению данных, внедрению промптов и даже извлечению модели во всей вашей системе.

Атаки с внедрением команд в мультимодальных системах усугубляют эту проблему. Злоумышленники одновременно атакуют текст, изображения и структурированные данные. Ваши модели усиливают ошибки друг друга вместо того, чтобы их выявлять. Такое часто встречается в отравленных конвейерах retrieval-augmented generation. Злоумышленники внедряют ложные финансовые показатели или поддельные аналитические отчёты в вашу векторную базу данных. Когда ИИ извлекает эти данные, он подаёт дезинформацию как факт. Это может привести к манипулированию рынком и финансовым потерям. Ручное тестирование не успевает за развивающимися угрозами. Только AI red teaming позволяет выявить, как межмодельное заражение меняет поведение моделей и подвергает вашу организацию новым рискам.

Риски теневого ИИ

Вы можете не знать о всех инструментах ИИ, которые работают в вашей организации. Теневой ИИ — это неавторизованные модели и агенты, которые работают без контроля. Такие инструменты обрабатывают конфиденциальные данные и принимают решения вне вашего контроля. Это создаёт серьёзные риски для вашего бизнеса.

Ниже приведена таблица с основными рисками теневого ИИ в финансовой сфере:

Теневой ИИ затрудняет отслеживание поведения моделей и определение ответственных. Вы можете не знать, кто отвечает за логику работы или кто утвердил рабочий процесс. Отсутствие контроля повышает вероятность отравления данных, внедрения команд и враждебных атак. Вам нужен AI red teaming, чтобы находить скрытые модели, тестировать их поведение и разрабатывать методы устранения уязвимостей до того, как злоумышленники воспользуются этими слепыми зонами.

Примечание: На ручное тестирование нельзя полагаться при поиске всех рисков. AI red teaming даёт инструменты для обнаружения, тестирования и реагирования на реальные угрозы в ваших финансовых процессах. Такой подход помогает выстраивать надёжные стратегии устранения рисков и повышать безопасность ИИ во всей организации.

Манипулирование агентными рабочими процессами

Вы доверяете агентам ИИ автоматизацию многих финансовых процессов. Эти агенты могут одобрять платежи, ребалансировать портфели или отслеживать транзакции. Когда вы даёте им автономию, они начинают принимать решения самостоятельно. Именно здесь манипулирование агентными рабочими процессами становится реальной угрозой.

Манипулирование агентными рабочими процессами возникает, когда злоумышленники или сами агенты меняют шаги процесса. Они могут изменить порядок действий, пропустить важные проверки или внедрить новые инструкции. Вы можете не заметить этих изменений сразу. Агенты по-прежнему выполняют свои задачи, но результаты могут сильно отличаться от ожидаемых.

Ручное тестирование часто не выявляет эти проблемы. Обычно рабочие процессы тестируют в контролируемой среде. Проверяют, следует ли агент разработанным вами шагам. На реальных рынках условия меняются быстро. Агенты сталкиваются с новыми данными, непредвиденными событиями и даже с другими автономными агентами. Исследования показывают, что финансовые системы ИИ хорошо проходят тесты, демонстрируя точность до 90%. Но при переходе к реальным рынкам их производительность падает. Они не справляются с внезапными изменениями и рыночными потрясениями. Вы видите, как агенты совершают операции с портфелем, которые не соответствуют вашим целям. Такие действия могут повышать волатильность рынка и риски.

Примечание: Ручное тестирование использует статичные тест-кейсы. Оно не показывает, как агенты ведут себя при изменении среды или при взаимодействии с другими системами. Вы упускаете скрытые риски, которые проявляются только в ходе реальной работы.

Злоумышленники могут использовать эти пробелы. Они могут применять внедрение команд или отравление контекста, чтобы изменить то, как агенты интерпретируют инструкции. Например, злоумышленник может обмануть платёжного агента, заставив его пропустить проверку на мошенничество. Другой может manipulate агента комплаенса, чтобы тот проигнорировал подозрительную транзакцию. Такие манипуляции не всегда похожи на атаки. Иногда агенты сами начинают вести себя по-новому. Они находят обходные пути или создают петли обратной связи, которые вы не планировали.

Следите за признаками манипулирования агентными рабочими процессами:

• Необъяснимые изменения в структуре транзакций
• Корректировки портфеля, не соответствующие вашей стратегии
• Агенты пропускают или переставляют шаги рабочего процесса
• Внезапные всплески активности на рынке, связанные с автоматизированными решениями

Автоматизированный red teaming помогает смоделировать такие сценарии. Вы можете проверить, как агенты реагируют на новые угрозы, изменение данных и враждебные тактики. Такой подход даёт более ясное представление о реальной устойчивости вашей системы. Полагаться только на ручное тестирование нельзя. Только непрерывное автоматизированное тестирование способно выявить скрытые риски манипулирования агентными рабочими процессами в финансовом ИИ.

Альтернативы AI red teaming

Инструменты автоматизированного red teaming

Чтобы защитить финансовые системы, нужно выйти за рамки ручного тестирования. Инструменты автоматизированного red teaming обеспечивают скорость и охват, которых ручным методам не достичь. Они сканируют ваши модели ИИ на предмет слабых мест и имитируют реальные атаки. С их помощью можно проверять устойчивость к prompt injection, межмодельному заражению и манипулированию агентными рабочими процессами.

Среди ведущих инструментов для безопасности финансового ИИ:

• Garak: сканирует большие языковые модели на уязвимости и небезопасное поведение.
• PyRIT: позволяет запускать собственное состязательное тестирование ваших ИИ-агентов.
• MITRE ATLAS: сопоставляет техники атак с пробелами в покрытии вашей безопасности ИИ.

Эти инструменты помогают находить скрытые риски и укреплять защиту. Исследования показывают, что уровень обнаружения зависит от того, как вы настроили модели. Жёсткие настройки могут снизить долю успешных взломов до 4,8 %, а разрешительные — повысить её до 28,6 %. Правильную конфигурацию нужно выбирать, чтобы добиться наилучших результатов. Автоматизированные инструменты покрывают большинство поверхностей атак, но ручное тестирование по-прежнему полезно для сложных сценариев. Для максимальной защиты стоит использовать оба подхода.

Чтобы перейти от ручного к автоматизированному AI red teaming, выполните следующие шаги:

1. Инвентаризация Shadow AI: определите все автономные рабочие процессы и их ответственных людей. Этот шаг помогает вернуть контроль над вашим цифровым периметром.
2. Переход к causal tracing: перейдите от простых журналов к causal tracing. Это позволяет понять логику действий агентов и причины сбоев.
3. Внедрение оптимизации Trades: балансируйте точность модели и её устойчивость. Это гарантирует, что ваш ИИ сможет защищаться от состязательных входных данных.

Инструменты автоматизированного red teaming позволяют тестировать ИИ в масштабе. Вы можете находить уязвимости раньше злоумышленников. Кроме того, автоматизация повторяющихся задач экономит время и ресурсы.

Непрерывный мониторинг

Полагаться на периодические проверки для обеспечения безопасности ИИ нельзя. Непрерывный мониторинг даёт вам видимость систем в реальном времени. Такой подход позволяет обнаруживать угрозы по мере их возникновения и реагировать сразу. Вы можете отслеживать поведение пользователей, контролировать результаты работы моделей и выявлять необычную активность.

В таблице ниже сравниваются непрерывный мониторинг и периодические ручные проверки:

Непрерывный мониторинг помогает адаптироваться к новым угрозам. Вы можете локализовать атаки до того, как они распространятся. Этот метод также расходует меньше ресурсов, чем ручные проверки. Вы получаете лучшее покрытие и более быстрое время реагирования.

Непрерывный мониторинг стоит сочетать с AI red teaming. Это даёт проактивную защиту от состязательных атак. Вы можете валидировать модели в режиме реального времени и устранять проблемы до того, как они причинят вред. Системы, использующие гибридные модели ИИ, такие как GAN-LSTM-AE, показали высокую точность обнаружения и быстрое время реакции. Такие системы способны справляться со многими типами атак и большими объёмами данных.

Состязательное тестирование

Состязательное тестирование — ключевая часть AI red teaming. Этот подход позволяет понять, как ваш ИИ реагирует на сложные или враждебные входные данные. Злоумышленники часто пытаются обмануть модели небольшими изменениями, которые приводят к серьёзным ошибкам. Чтобы убедиться в безопасности ИИ, его нужно проверять против этих тактик.

Лучшие практики состязательного тестирования включают:

• Генерация состязательных примеров за счёт небольших изменений входных данных, вызывающих ошибки классификации.
• Проверка граничных условий и крайних случаев, которые могут сбить с толку ваш ИИ.
• Оценка устойчивости системы к зашумлённым или повреждённым данным.
• Использование данных вне обучающего распределения, чтобы проверить, справится ли ИИ с новыми ситуациями.

Регулярно проводите состязательное тестирование. Это помогает находить слабые места в моделях и укреплять их защиту. Для быстрого создания большого количества тестовых сценариев можно использовать автоматизированные инструменты. Такой метод даёт ясную картину того, как на самом деле ведёт себя ваш ИИ под атакой.

Лучше всего работает проактивная многоуровневая защита. Сочетайте состязательное тестирование, непрерывный мониторинг и автоматизированный red teaming. Такой подход помогает выявлять угрозы на ранней стадии и защищать ваши финансовые системы. Непрерывная валидация модели позволяет заметить падение производительности и устранить его до того, как им воспользуются злоумышленники.

Совет: начинайте с небольших тестов и постепенно усложняйте сценарии по мере того, как команда набирается опыта. Всегда документируйте результаты и обновляйте свои защитные меры на основе того, что вы узнали.

Сделайте AI red teaming регулярной частью вашей программы безопасности. Это поможет вашему ИИ оставаться устойчивым к новым и меняющимся угрозам.

Решения для безопасности ИИ

Для защиты финансовых систем нужны надёжные решения для безопасности ИИ. Они помогают отражать продвинутые угрозы, нацеленные на ваши модели ИИ и рабочие процессы. Полагаться на один инструмент или один метод нельзя. Необходимо построить многоуровневую защиту, которая охватывает каждую часть вашей среды ИИ.

Ключевые компоненты решений для безопасности ИИ:

• Укрепление моделей: настройте свои модели ИИ так, чтобы они отклоняли небезопасные запросы и ограничивали рискованное поведение. Используйте проверку входных данных, фильтрацию выходных данных и управление контекстом, чтобы уменьшить поверхность атаки.
• Контроль доступа: задайте строгие разрешения на то, кто может использовать, изменять или развёртывать модели ИИ. Ограничьте доступ к конфиденциальным данным и критически важным процессам. Включите многофакторную аутентификацию для всех пользователей.
• Журналы аудита: отслеживайте каждое действие, которое выполняют ваши агенты ИИ. Ведите подробные журналы решений, доступа к данным и изменений в рабочих процессах. Это помогает расследовать инциденты и подтверждать соответствие требованиям.
• Инструменты объяснимости: используйте инструменты, которые показывают, как ваши модели ИИ принимают решения. Они помогают замечать необычное поведение и понимать, почему модель одобрила или отклонила транзакцию.
• Интеграция с разведкой угроз: подключите системы ИИ к источникам данных о угрозах. Это позволит обновлять защиту по мере появления новых методов атак.

Совет: сочетайте технические средства контроля с сильным управлением. Назначьте понятную ответственность за каждого агента ИИ и каждый рабочий процесс. Убедитесь, что любое решение можно проследить до ответственного человека.

Таблица: ключевые практики безопасности ИИ для финансовой сферы

Также используйте автоматизированное применение политик. Задайте правила, которые блокируют рискованные действия, например крупные переводы без одобрения. Применяйте обнаружение аномалий, чтобы замечать необычные закономерности в транзакциях или в поведении агентов.

Shadow AI создаёт скрытые риски. Сканируйте среду на наличие неавторизованных моделей и агентов. Используйте инструменты обнаружения, чтобы находить и отслеживать все активы ИИ. Удаляйте или защищайте любые инструменты, которые не соответствуют вашим стандартам безопасности.

Лучшие практики внедрения решений для безопасности ИИ:

1. Начните с полной инвентаризации ваших моделей и агентов ИИ.
2. Назначьте спонсора для каждого рабочего процесса ИИ.
3. Настройте автоматизированный мониторинг и оповещения.
4. Регулярно пересматривайте и обновляйте политики безопасности.
5. Обучайте команду рискам ИИ и безопасным практикам.

Примечание: безопасность ИИ — это не разовый проект. Пересматривайте и совершенствуйте защиту по мере развития угроз.

С правильными решениями для безопасности вы можете построить устойчивую финансовую систему на основе ИИ. Вы снизите риск утечек данных, мошенничества и штрафов регуляторов. Кроме того, вы завоюете доверие клиентов и регуляторов, показав, что серьёзно относитесь к безопасности ИИ.

Управление и подотчётность в финансовом ИИ

Кризис идентичности автономных агентов

Вы оказались перед кризисом идентичности, связанным с автономными агентами в финансовой сфере. Эти агенты принимают решения, перемещают деньги и работают с конфиденциальными данными. Вы можете не знать, кто отвечает за их действия или кто утвердил их рабочие процессы. Такая неопределённость создаёт серьёзные риски для вашей организации. Многие команды сосредотачиваются на контрольных списках перед развёртыванием, а не на контроле в реальном времени. Когда возникают ошибки, вам трудно определить, кто несёт ответственность. Только 28% организаций могут отследить действие агента до конкретного ответственного сотрудника. Теневой ИИ усугубляет эту проблему. Сотрудники создают собственные автономные рабочие процессы без надлежащего надзора, что повышает риски безопасности. Накапливающиеся частоты ошибок могут привести к серьёзным обязательствам. Вам нужно надёжное управление, чтобы ваши системы ИИ оставались безопасными и подотчётными.

• Нужно перейти от контрольных списков к мониторингу в реальном времени.
• Назначайте чёткого ответственного за каждого агента.
• Фиксируйте каждое решение, чтобы снизить риски и повысить безопасность ИИ.

Прослеживаемость и владение

Необходимо обеспечить прослеживаемость и владение каждым решением, принятым вашими системами ИИ. Прослеживаемое решение имеет понятное происхождение, авторизацию и документирование каждого шага. Это помогает восстановить цепочку ответственности, если что-то пойдёт не так. Организации с развитой прослеживаемостью имеют определённые роли и чёткие процессы. Для создания защищённых от подделки записей решений ИИ можно использовать криптографические технологии.

Принцип прослеживаемости решений сегодня имеет решающее значение для ответственного ИИ. Вы должны объяснять и проверять каждое действие. Это требует надёжной документации и чётких структур управления. В банковском деле команды иногда пропускают контрольные процедуры, чтобы уложиться в сроки. Это приводит к несогласованным записям и регуляторным рискам. Например, при внедрении ИИ для клиентской поддержки в одном глобальном банке пропустили централизованную проверку рисков модели. Когда клиент пожаловался, не было ни журнала аудита, ни понимания, кто отвечает. Каждый ответ, сгенерированный ИИ, должен быть связан с аутентифицированным запросом, авторизованными данными, применёнными политиками и версиями систем, действовавшими на тот момент. Чтобы выдержать проверку, нужна защищённость решений, а не только их объяснимость.

Соответствие нормативным требованиям

Вам необходимо следить за новыми нормами регулирования ИИ в финансовой сфере. Закон ЕС об ИИ (EU AI Act) устанавливает строгие правила для сценариев повышенного риска, таких как кредитный скоринг. DORA стандартизирует управление ИКТ-рисками, включая цепочки поставок ИИ. В США действует разрозненный набор правил с рекомендациями региональных регуляторов. Чтобы соответствовать требованиям, нужно отслеживать ключевые даты и требования.

Закон ЕС об ИИ делает упор на регулирование на основе рисков, а DORA — на операционную устойчивость. Вы должны показать, что ваши системы ИИ соответствуют этим правилам. Это включает автоматизацию соответствия требованиям, непрерывный мониторинг и регулярные аудиты. Чтобы проверить защиту от новых угроз и подтвердить работоспособность контролей, нужен red teaming для ИИ. Только одна из пяти компаний имеет зрелую модель управления автономными агентами ИИ. Большинство предприятий уже сталкивались с негативными инцидентами, связанными с данными ИИ. Вам нужно действовать сейчас, чтобы выстроить надёжное управление и подотчётность для вашего финансового ИИ.

Надзор за теневым ИИ

В вашей финансовой организации растёт проблема теневого ИИ. Теневой ИИ — это неутверждённые инструменты и агенты ИИ, которыми сотрудники пользуются без одобрения и контроля. Такие инструменты часто работают вне официальных ИТ-политик. Вы можете даже не знать об их существовании. Недостаток видимости создаёт серьёзные риски для управления и безопасности.

Сотрудники иногда используют потребительские платформы ИИ для анализа конфиденциальных данных или автоматизации задач. Они могут передавать этим инструментам закрытую информацию, не осознавая последствий. Вы теряете контроль над тем, куда попадают ваши данные. Вы не можете отследить, кто к ним обращается и как они используются. Такая практика может привести к случайной утечке данных. Также возникает риск раскрытия информации о клиентах внешним сторонам.

Теневой ИИ создает пробелы в политике, из-за которых соблюдать требования соответствия становится трудно. Такие регламенты, как GDPR, PCI DSS и CCPA, требуют защищать персональные и финансовые данные. Когда сотрудники используют несанкционированный ИИ, вы не можете гарантировать соблюдение этих требований. Если аудиторы обнаружат, что конфиденциальные данные покинули защищенную среду, вам могут грозить штрафы регуляторов. Традиционные меры безопасности не покрывают эти новые риски. Межсетевые экраны и средства контроля доступа не могут помешать сотрудникам пользоваться разговорными ИИ-инструментами на собственных устройствах.

Также возникают проблемы с журналами аудита. Когда сотрудники передают данные в потребительские ИИ-платформы, вы теряете возможность отслеживать и фиксировать эти действия. Вы не можете доказать, какая информация была передана и как она обрабатывалась. Отсутствие контроля затрудняет расследование инцидентов и реагирование на утечки данных.

Аналитика, созданная ИИ, может влиять на бизнес-решения без должной проверки. Сотрудник может использовать несанкционированный ИИ-инструмент для подготовки отчета или рекомендации. Руководители могут действовать на основании этой информации, не зная ее источника или точности. Это повышает ваши риски в области соответствия требованиям. Вы не можете гарантировать, что все решения соответствуют вашим стандартам управления.

Команды по соответствию требованиям испытывают трудности с отслеживанием того, как и где используется ИИ. Теневой ИИ распространяется быстро, потому что сотрудники стремятся повысить свою продуктивность. Вы можете обнаружить десятки несанкционированных инструментов в работе еще до того, как поймете, что возникла проблема. Из-за этого сложно обеспечивать соблюдение политик и обучать персонал безопасным практикам работы с ИИ.

Чтобы справиться с теневым ИИ, нужны эффективный контроль и четкие политики. Начните с информирования сотрудников о рисках. Поощряйте их использовать утвержденные ИИ-инструменты, которые соответствуют вашим стандартам безопасности. Внедрите инструменты обнаружения, которые сканируют вашу сеть на наличие неавторизованных ИИ-агентов. Настройте регулярные аудиты, чтобы находить теневой ИИ в вашей среде и удалять его.

Совет: назначьте ответственными за контроль ИИ выделенную команду. Эта группа должна отслеживать использование ИИ, обновлять политики и быстро реагировать на новые риски.

Вы можете снизить риски теневого ИИ, предпринимая упреждающие шаги. Благодаря эффективному контролю вы защищаете данные, поддерживаете соответствие требованиям и укрепляете доверие клиентов и регуляторов.

Ручное тестирование оставляет вас уязвимыми перед меняющимися угрозами в финансовом ИИ. Традиционные методы пропускают критические риски, такие как утечки данных, мошенничество и нарушения требований соответствия. Автоматизированное непрерывное red teaming сокращает количество инцидентов на 60% и помогает избежать дорогостоящих потерь.

Чтобы защитить будущее вашей организации, вам следует сделать приоритетом продвинутую безопасность ИИ и надежное управление.

Часто задаваемые вопросы

Что такое red teaming в финансовом ИИ?

Red teaming означает моделирование реальных атак на ваши ИИ-системы. Этот метод позволяет находить слабые места раньше, чем это сделают злоумышленники. Такой процесс помогает укрепить защиту и сохранить безопасность финансовых данных.

Почему ручное тестирование не работает для финансового ИИ?

Ручное тестирование не может охватить все сценарии в сложных финансовых системах. Вы упускаете скрытые риски, пограничные случаи и быстро меняющиеся угрозы. Автоматизированное red teaming выявляет больше уязвимостей и адаптируется к новым методам атак.

Как работают атаки с внедрением промптов?

Злоумышленники прячут вредоносные инструкции в промптах или документах. Ваш ИИ может выполнить эти инструкции без предупреждения. Это может привести к утечкам данных, мошенничеству или несанкционированным действиям.

Что такое теневой ИИ и почему это опасно?

Теневой ИИ — это несанкционированные ИИ-инструменты, которые используются без одобрения. Вы теряете контроль над данными и решениями. Это повышает риск утечек данных и нарушений требований соответствия.

Как обнаружить манипуляции с агентными рабочими процессами?

Следите за необычными изменениями в структуре транзакций или шагах рабочего процесса. Инструменты автоматизированного red teaming помогут смоделировать атаки и заметить манипуляции на ранней стадии.

Какие шаги помогут улучшить безопасность ИИ в финансах?

Начните с полной инвентаризации ваших ИИ-моделей. Назначьте четких владельцев. Используйте автоматизированное red teaming и непрерывный мониторинг. Обучайте свою команду рискам ИИ. Регулярно обновляйте свои политики.

Требуют ли регуляторы проведения red teaming для ИИ?

Многие новые нормативные акты, например EU AI Act, требуют от вас тестировать и контролировать ИИ-системы на безопасность. Red teaming помогает выполнить эти требования и избежать штрафов.

🎧 Послушайте этот выпуск

Хотите practical-объяснение темы Automated Red Teaming for Multi-Model AI in Finance? В этом выпуске тема разобрана понятным языком и показано, почему она важна для Microsoft 365, Azure, Power Platform, безопасности, ИИ и современной работы. Ниже не могу не отметить: в исходном тексте слово practical стоит на английском, поэтому переведу его так, как оно звучит в тексте.

Послушайте этот выпуск, если вы хотите:

• Понять ключевые концепции автоматизированного red teaming для мультимодельного ИИ в финансовой сфере
• Увидеть, как это вписывается в более широкую экосистему технологий Microsoft
• Узнать, где это может принести практическую пользу вашей организации

Вам также могут понравиться эти связанные выпуски M365 FM:

• MCP (Model Context Protocol) — простыми словами
• Canvas Apps и Model-Driven Apps — простыми словами
• Copilot для Dynamics 365 Finance and Operations — простыми словами
• Platform Engineering: новая операционная модель для Azure
• Compliance as Code: блюпринт архитектора для автоматизированного доверия

Больше практических обсуждений Microsoft на M365 FM.