Databricks выпустил фреймворк безопасности ИИ DASF 2.0

Post Thumbnail

Компания Databricks объявила о выпуске второй версии своего фреймворка безопасности искусственного интеллекта (DASF 2.0), представляющего собой комплексное руководство по управлению рисками в сфере ИИ. Новая версия фреймворка идентифицирует 62 технических риска безопасности и предлагает 64 рекомендуемых механизма контроля для управления рисками ИИ-моделей.

DASF 2.0 разработан совместными усилиями команд Databricks по безопасности и машинному обучению в сотрудничестве с отраслевыми экспертами. Фреймворк призван стать связующим звеном между бизнесом, данными, управлением и командами безопасности, предоставляя практические инструменты и действенные стратегии для демистификации ИИ и обеспечения эффективного внедрения.

Особенностью новой версии является расширенная интеграция с ведущими отраслевыми стандартами и фреймворками оценки рисков ИИ, включая MITRE ATLAS, OWASP LLM & ML Top 10, NIST 800-53, NIST CSF, HITRUST, рекомендации ENISA по обеспечению безопасности алгоритмов машинного обучения, ISO 42001, ISO 27001:2022 и Закон ЕС об ИИ.

В ответ на отзывы пользователей компания также выпустила сопроводительный документ DASF, разработанный для помощи в практической реализации фреймворка. Этот комплексный подход позволяет организациям находить баланс между инновационным развитием ИИ и необходимым управлением рисками.

Уникальность DASF 2.0 заключается в том, что он предоставляет комплексный профиль рисков для развертывания ИИ-систем, основываясь на существующих стандартах. Фреймворк предлагает многоуровневые механизмы контроля, упрощающие управление рисками ИИ для организаций, и может быть применен к любой выбранной платформе данных и ИИ.

Почитать из последнего
ИИ-ассистент научили разбирать документы и алерты
Главный вопрос корпоративного ИИ прост: что будет с данными после запроса? РТК-ЦОД предлагает не рисковать ими. На форуме «Цифровые решения» компания с блоком ИТ «Ростелекома» представила ассистента для организаций с жёсткими требованиями к защите.
К 2027 году чипов хватит на миллиарды ИИ-агентов
Похоже, у ИИ скоро вылезет проблема, которую не залатать покупкой ещё одного чипа. По расчётам Epoch AI, вычислительной мощности, выпущенной с 2025 по 2027 год, хватит для одновременной работы от 33 до 171 млн агентов уровня передовых моделей.
Kandinsky научился лепить видео со звуком
ИИ-видео всё меньше смахивает на немой клип. «Сбер» показал Kandinsky 6.0 Video - модель, которая разом генерит картинку и звук: речь персонажей, музыку и шумы окружения.
Три профессии, которые ИИ уже плодит прямо сейчас
ИИ перетряхивает рынок труда не только тем, что съедает привычные задачи. Вместе с автоматизацией вылезают специалисты, которых ещё несколько лет назад никто бы не вообразил, и часть таких профессий формируется на глазах.
Google научила эмбеддинги переваривать сразу пять типов данных
Google порешила, что эмбеддингам хватит возиться с одним текстом. Компания выкатила вторую версию EmbeddingGemma: теперь система сваливает в общее векторное пространство текст, код, изображения, видео и аудио. Так что на вход можно подавать сразу несколько типов данных.