LLM és prompt biztonság
A prompt injection, jailbreaking, system prompt leakage, output manipulation és kontextusmanipuláció vizsgálata az LLM-alapú rendszerek egyik központi biztonsági területe.
Strukturált Információs Platform
AI Biztonság
Az AI biztonság a mesterséges intelligencia rendszerek, LLM-alapú alkalmazások,
RAG megoldások, vállalati chatbotok és agentikus AI rendszerek biztonsági
kockázataival foglalkozik.
Az AI Biztonság InfoTér célja, hogy rendszerezett, magyar nyelvű tudásbázist adjon
az AI-rendszerek sebezhetőségeiről, támadási technikáiról, adatbiztonsági kérdéseiről,
governance-feladatairól és mitigációs stratégiáiról.
AI SECURITY NODE
STRUCTURE READY
[ 01 ] / ALAPFOGALOM
Mi az AI biztonság?
Az AI biztonság a mesterséges intelligencia rendszerek védelmével, kockázatkezelésével és megbízható működésével foglalkozik. Célja, hogy az AI-modellek, LLM-alapú alkalmazások, RAG rendszerek, agentikus AI-megoldások és kapcsolódó adatfolyamatok ellenállóak legyenek manipulációval, adatkiáramlással, jogosulatlan hozzáféréssel, hibás döntésekkel és támadói visszaélésekkel szemben.
A hagyományos kiberbiztonsághoz képest az AI biztonság nemcsak infrastruktúrát, alkalmazáslogikát és hozzáféréseket vizsgál, hanem a modellviselkedést, a tanító- és tudásforrásokat, a promptokat, a kontextuskezelést, az autonóm eszközhasználatot és a döntési folyamatok kontrollálhatóságát is.
[ 02 ] / FŐ TERÜLETEK
Az AI biztonság fő területei
Az AI biztonság több egymásra épülő területből áll: technikai védelemből, adatbiztonságból, modellbiztonságból, alkalmazásbiztonságból, governance-ből és megfelelőségi kontrollokból.
Adatbiztonság és RAG rendszerek
Az AI rendszerek gyakran belső dokumentumokra, tudásbázisokra és üzleti adatokra épülnek. Ezért kiemelt kérdés a jogosultsági szűrés, adatkiáramlás, indexelési logika és tudásforrások védelme.
Modellek és támadási technikák
Az AI modellek ellen irányulhat adatmérgezés, modell-lopás, modell-inverzió, tagsági következtetés vagy adversarial támadás, amelyek eltérnek a hagyományos alkalmazásbiztonsági sérülékenységektől.
AI governance és megfelelőség
A biztonságos AI-bevezetéshez szükség van felelősségi körökre, kockázatértékelésre, kontrollokra, naplózásra, emberi felügyeletre és szabályozási megfelelésre is.
[ 03 ] / SZOLGÁLTATÁS
AI biztonsági audit és technikai vizsgálat
Ha a szervezet már bevezetett vagy bevezetés előtt álló AI-, LLM-, RAG- vagy agentikus rendszert használ, a tudástárban bemutatott kockázatok gyakorlati vizsgálata AI biztonsági audit, LLM security tesztelés vagy AI red teaming formájában is elvégezhető.
AI biztonsági szolgáltatásokKapcsolatfelvétel
Általános megkeresésekhez, szakmai egyeztetéshez és AI biztonsági témájú konzultációhoz ezen az elérhetőségen tudsz kapcsolatba lépni.
Mutasd az e-mail címet
infoqyntarcom