امنیت سیستم های اسناد هوش مصنوعی: اجرای چارچوب چهار مترجم با Permit.io

این یک ارسال برای مجوز است. چالش مجوز: کنترل دسترسی AI

آنچه من ساختم

من یک دستیار اسناد هوش مصنوعی را با کنترل های امنیتی و مجوز در درجه سازمانی با استفاده از چارچوب چهار مترجم از Permit.io ساخته ام. این پروژه نحوه اجرای کنترل های امنیتی قوی را برای برنامه های هوش مصنوعی که دارای اسناد بالقوه حساس هستند ، نشان می دهد.

دستیار سند هوش مصنوعی به کاربران اجازه می دهد اسناد را بارگذاری کرده و عملیات مختلف هوش مصنوعی را بر روی آنها انجام دهند ، مانند خلاصه ، استخراج اطلاعات ، تجزیه و تحلیل ، ترجمه و پاسخ به سؤال. آنچه این برنامه را از هم جدا می کند ، معماری امنیتی آن است که فراتر از احراز هویت اساسی است.
امروزه اکثر سیستم های اسناد هوش مصنوعی صرفاً روی ویژگی ها و توانایی ها متمرکز شده اند و امنیت را به عنوان یک نتیجه گیری می گذارند. این خطرات قابل توجهی را برای سازمانهایی که با اطلاعات حساس روبرو هستند ایجاد می کند. راه حل من با اجرای کنترل مجوزهای جامع در هر سطح از زنجیره تعامل هوش مصنوعی ، این شکاف را برطرف می کند.

این سیستم سطح مجوزهای مختلف را بر اساس نقش کاربر اعمال می کند:

• کاربران مدیر می توانند اسناد را بارگذاری کرده و بیشتر عملیات AI را انجام دهند
• کاربران پریمیوم می توانند به اسناد دسترسی پیدا کنند اما با محدودیت در برخی از عملیات پیشرفته
• کاربران اصلی دارای حداقل مجوز هستند ، فقط قادر به مشاهده اسناد خاص خود و انجام نمایش داده های ساده هستند

آنچه این اجرای را خاص می کند این است که کنترل های مجوز واقعی را با استفاده از چارچوب چهار شرایط نشان می دهد:

• فیلتر سریع: آنچه را که کاربران می توانند از سیستم AI بر اساس نقش خود سؤال کنند ، کنترل می کند
• حفاظت از داده های RAG: کنترل های دسترسی را بر روی داده های سند که از AI تغذیه می کند ، اعمال می کند
• کنترل دسترسی خارجی: جداسازی وظایف را برای عملیات حساس که به دسترسی API خارجی نیاز دارند ، پیاده سازی می کند
• اجرای پاسخ: اطمینان از پاسخ های هوش مصنوعی مطابق با سیاست های امنیتی و مجوزهای کاربر این پروژه به ویژه برای سازمانها در صنایع تنظیم شده (مراقبت های بهداشتی ، امور مالی ، قانونی) که کنترل دسترسی AI به اسناد حساس برای انطباق و محافظت از داده ها بسیار مهم است.

با اجرای چارچوب چهار شرایط ، من یک طرح برای ساخت سیستم های هوش مصنوعی ایجاد کرده ام که هم قدرتمند و هم ایمن هستند.

کاربران مدیر:

1. می تواند اسناد را بارگذاری کند
2. می تواند هر سندی را بخواند
3. می تواند عملیات اساسی AI را انجام دهد (خلاصه ، عصاره ، پاسخ)
4. نمی تواند عملیاتی را انجام دهد که نیاز به دسترسی خارجی دارند (تجزیه و تحلیل ، ترجمه)

کاربران حق بیمه:

1. نمی توان اسناد را بارگذاری کرد
2. می تواند هر سندی را بخواند
3. می تواند از عملیات اساسی AI استفاده کند (خلاصه ، عصاره ، پاسخ)
4. نمی توان از عملیات پیشرفته استفاده کرد (تجزیه و تحلیل ، ترجمه)

کاربران اصلی:

1. نمی توان اسناد را بارگذاری کرد
2. فقط می توانند اسناد خود را بخوانند
3. فقط می تواند از ابتدایی ترین عملکرد AI استفاده کند (پاسخ)
4. نمی تواند از هیچ ویژگی پیشرفته ای استفاده کند

نسخه آزمایشی

خروجی نمونه برای “پایتون test_endpoints.py مدیر”:

خروجی نمونه برای “python test_endpoints.py basic”:

repo پروژه

لینک repo: github

سفر من

اجرای دستیار اسناد هوش مصنوعی با کنترل های امنیتی قوی هم چالش برانگیز و هم پاداش بود.

شروع کار: درک چارچوب چهار تحتانی که من با غواصی در اعماق مجوز شروع کردم. چارچوب چهار تحت فشار برای درک چگونگی اجرای این لایه های امنیتی در یک کاربرد عملی. این نیاز به تغییر تفکر من از “آیا کاربر می تواند تأیید کند؟” به “چه اقدامات خاصی باید این کاربر اجازه دهد در این منبع خاص انجام دهد؟”

تصمیمات معماری: من به دلیل عملکرد آن و مستندات داخلی OpenAPI ، FastAPI را برای پس زمینه انتخاب کردم. برای قابلیت های هوش مصنوعی ، لانگچین ضمن ایجاد انتزاع برای پردازش اسناد ، انعطاف پذیری را برای ادغام با LLM های مختلف فراهم کرد. مجوز. IIO SDK لایه مجوز را ارائه می دهد که همه چیز را به هم وصل می کند.

مهمترین تصمیم معماری ، طراحی محیط های امنیتی به عنوان مؤلفه های جداگانه و مدولار بود که می توانند درخواست ها را در مراحل مختلف خط لوله هوش مصنوعی رهگیری و مجاز کنند.
چالش ها و راه حل ها

چالش 1: ادغام مجوز با معماری RAG

اجرای مجوز در سیستم RAG (نسل بازیابی) پیچیده بود زیرا من نیاز به کنترل نه تنها آنچه را که یک کاربر می تواند کنترل کند ، بلکه به چه محتوایی می تواند از طرف آنها دسترسی داشته باشد.

راه حل: من محافظت از پارچه را در فیلتر پیش از پرکری و پس از پرکورها تقسیم می کنم. این به من این امکان را می دهد تا قبل از بازیابی ، شناسه های سند را فیلتر کنم و سپس قبل از انتقال به LLM ، محتوا را ضد عفونی کنم.

Challenge 2: سیستم های خارجی خرد برای آزمایش
عملیاتی مانند “تجزیه و تحلیل” و “ترجمه” معمولاً API های خارجی را فراخوانی می کنند ، اما اجرای این اتصالات برای اثبات مفهوم بیش از حد می شد.

راه حل: من یک سیستم کنترل دسترسی خارجی شبیه سازی شده ایجاد کردم که به طور پیش فرض این عملیات را انکار می کند و نشان دهنده جدایی اصل وظایف بدون اجرای ادغام های خارجی واقعی است.

چالش 3: رسیدگی به خطاهای احراز هویت
من در حین آزمایش با 401 و 403 خطا دست و پنجه نرم کردم. همیشه مشخص نبود که آیا این مسئله با احراز هویت یا مجوز بوده است.

راه حل: من رسیدگی به خطا و اشکال زدایی را در نقاط پایانی AUTH بهبود بخشید ، که به شناسایی این که مسیر URL OAUTH TOKEN نادرست است ، کمک کرد. این جزئیات به ظاهر کوچک باعث می شود که کل جریان احراز هویت از بین برود.

چالش 4: توسعه بدون API های خارجی
کار با OpenAi و Permit.io در یک محیط توسعه هنگامی که کلیدهای API در دسترس نبودند یا محدودیت نرخ در دسترس نبود ، چالش برانگیز بود.

راه حل: من مکانیسم های بازگشت به عقب را اجرا کردم که از پاسخ های مسخره در هنگام دسترسی به خدمات خارجی استفاده می کردند ، و حتی بدون دسترسی به API ثابت ، توسعه را صاف می کردند.

آنچه یاد گرفتم

این پروژه چندین درس ارزشمند را به من آموخت:

• امنیت یک ویژگی است ، نه یک پس از آن: ادغام کنترل های امنیتی از ابتدا منجر به یک معماری تمیزتر و قوی تر شد.

• جدایی وظایف قدرتمند است: داشتن عملیاتی که حتی کاربران سرپرست نمی توانند بدون تأیید انجام دهند ، ضمانت های امنیتی قابل توجهی قوی تر ایجاد می کند.

• کنترل دسترسی مبتنی بر ویژگی در مقابل ویژگی: من درک عمیق تری از چگونگی عدم کافی بودن RBAC برای سیستم های AI ، جایی که ABAC (کنترل دسترسی مبتنی بر ویژگی) دانه بندی لازم را فراهم می کند ، بدست آوردم.

• رسیدگی به خطا برای امنیت UX بسیار مهم است: واضح ، پیام های خطای خاص ، بدون آشکار کردن جزئیات اجرای حساس ، مشکلات امنیتی را آسانتر می کنند.

مهمترین بینش درک این بود که مجوز برای سیستم های AI باید در چندین لایه اتفاق بیفتد. به سادگی بررسی اینکه آیا کاربر می تواند به یک سند دسترسی پیدا کند کافی نیست – شما به کنترل در سطح سریع ، سطح دسترسی به داده ها ، سطح API خارجی و سطح پاسخ نیاز دارید تا سیستم های هوش مصنوعی واقعاً ایمن ایجاد کنید.

این رویکرد برای امنیت هوش مصنوعی مانند جهت درست برای ساختن برنامه های کاربردی AI شرکت است که می توانند ضمن احترام به مرزهای سازمانی و الزامات انطباق ، داده های حساس را اداره کنند.

مجوز برای برنامه های AI با Premit.io

من چارچوب چهار شرایط Permit.io را برای ایجاد عمق دفاعی برای سیستم های هوش مصنوعی پیاده سازی کردم.

1. فیلتر سریع:
   من یک لایه فیلتر سریع ساختم که قبل از رسیدن به مدل های AI ، درخواست های کاربر را تأیید می کند. این تضمین می کند که کاربران فقط می توانند براساس نقش و حساسیت مستند ، اقداماتی را برای عملیاتی که مجاز به انجام آن هستند ، ارائه دهند.

2. محافظت از داده های RAG:
   من برای دسترسی به اسناد حفاظت دو فاز ایجاد کردم:
   فیلتر پیش از پرکری برای کنترل اینکه کدام اسناد را می توان بازیابی کرد
   فیلتر پس از پرسش برای ضد عفونی محتوای بازیابی شده
   این تضمین می کند که مدل AI فقط به محتوای اسناد دسترسی پیدا می کند که کاربر مجاز به دیدن آن است.

3. کنترل دسترسی خارجی:
   برای عملیاتی که نیاز به API های خارجی دارند (تجزیه و تحلیل ، ترجمه) ، من کنترل هایی را اجرا کردم که باعث جدایی وظایف می شود. حتی کاربران سرپرست برای این عملیات حساس نیاز به تأیید صریح دارند ، این اصل را نشان می دهد که دسترسی ممتاز به معنای دسترسی نامحدود نیست.

4. اجرای پاسخ:
   قبل از بازگشت آنها به کاربران ، پاسخ های تولید شده توسط AI ، پاسخ های تولید شده AI را انجام می دهد ، و اطمینان می دهد که محتوا برای سطح اجازه کاربر مناسب است.

طراحی مجوز مبتنی بر نقش
من سه نقش کاربر مجزا را با سطح مجوزهای مختلف پیاده سازی کردم:
کاربران مدیر: می توانند اسناد را بارگذاری کرده و بیشتر عملیات را انجام دهند به جز مواردی که نیاز به دسترسی خارجی دارند
کاربران پریمیوم: می توانند اسناد را بخوانند و عملیات اساسی AI را انجام دهند اما نمی توانند بارگذاری کنند
کاربران اصلی: فقط می توانند اسناد خود را بخوانند و از ساده ترین عملکرد AI استفاده کنند (پاسخ به سوال)

اجرای مجوز برای برنامه های هوش مصنوعی به من آموخت که سیستم های AI به کنترل های ریز و درشت تر از برنامه های سنتی نیاز دارند. زمینه (حساسیت به سند ، نوع عملیات) برای تصمیمات مجوز بسیار مهم است. حتی کاربران مدیر باید برای عملیات پرخطر با محدودیت روبرو شوند. انکار مجوز به خوبی طراحی شده ، درک امنیت را بهبود می بخشد

با استفاده از کنترل دسترسی مبتنی بر ویژگی Permit.io ، من توانستم این کنترل های مجوز ظریف را اجرا کنم که فراتر از دسترسی ساده مبتنی بر نقش است و امنیت مورد نیاز برای برنامه های کاربردی AI سازمانی را که داده های حساس را کنترل می کنند فراهم می کند.