OWASP AI Testing Guide
Az OWASP AI Testing Guide v1 — olyan mérföldkő a mesterséges intelligencia-rendszerek auditálása és biztonsági tesztelése terén, amely globálisan egyesíti az AI-specifikus kockázatok vizsgálatának szemléletét és standardjait. Az AI-rendszerek vizsgálatát nem pusztán hagyományos szoftver-sebezhetőségekre korlátozza — hanem figyelembe veszi azokat a sajátos, csak AI-ban megjelenő kockázatokat is, mint az ellenséges adversarial attacks, prompt injection, torzítás és fair-use problémák, érzékeny adatok kiszivárgása, adat- vagy modell-mérgezés, túlzott autonómia, miatti nem-determinista viselkedés, valamint idővel bekövetkező modelldrift vagy megbízhatóság-romlás.
A tesztelést négy – egymással szorosan összefonódó – réteg szerint strukturálja, adat-réteg, modell-réteg, alkalmazás-réteg és infrastruktúra-réteg. Így nem csak a modell viselkedését, hanem az adatbetöltést, feldolgozást, output-kezelést, valamint az API-kezelést, secret-management, skálázást is vizsgálja, ami elengedhetetlen a megbízható, vállalati vagy állami szintű AI-deploymen-tek esetén.
Az OWASP praktikus, ismételhető teszt-esetek sorozatát javasolja, adversariális teszteket, input-manipulációkat, bias- és fairness-ellenőrzést, privacy-vizsgálatot, adat- és modell-integritás-ellenőrzést, valamint hosszú távú monitoringot. A cél nem csupán egyszeri felmérés, hanem olyan folyamat beágyazása, amely segítségével az AI-rendszerek folyamatosan tesztelhetők, auditálhatók és megfelelnek a szabványosított megbízhatósági –trustworthiness- elvárásoknak.
Ez a megközelítés különösen értékes azoknak az alkalmazásoknak és szervezeteknek, melyek generatív- vagy LLM-alapú rendszereket használnak — legyen szó kutatásról, kiberbiztonságról, automatizálásról, vagy akár kritikus infrastruktúrák üzemeltetéséről. Az OWASP AITG segítségével ezek a szervezetek képesek ellenőrizni, hogy az AI-rendszereik nem csak működnek-e, hanem megbízhatóan, biztonságosan és etikus módon viselkednek-e.
