Mi az az AI-biztonság?

A mesterséges intelligenciával hihetetlen innovációt ért el a világ, példátlan ütemben. Sajnos a kiberbűnözők ugyanolyan gyorsan átvették az AI-technológiát, mint a világ többi része, ami új biztonsági réseket, fenyegetéseket és kihívásokat jelent.

Az AI-biztonság vagy a mesterséges intelligencia biztonsága az AI-rendszerek ezen fenyegetések elleni védelmére szolgáló intézkedésekre és eljárásokra utal. Ahogy a hagyományos informatikai rendszereknek is védelmet kell biztosítaniuk a feltörés, a vírusok és a jogosulatlan hozzáférés ellen, az AI-rendszereknek saját biztonsági intézkedésekre van szükségük, hogy működőképesek, megbízhatóak és védettek maradjanak.

Az AI-biztonság számos okból fontos, többek között az alábbiak miatt:
 

• Bizalmas adatok védelme. Az AI-rendszerek hatalmas mennyiségű bizalmas adatot dolgoznak fel, beleértve a pénzügyi, orvosi, személyes és pénzügyi adatokat is. 

• A rendszerintegritás fenntartása. Az AI-rendszerek nem ellenőrzött biztonsági rései feltört modellekhez vezethetnek, ami pontatlan vagy káros eredményeket eredményezhet.

• AI-szolgáltatások rendelkezésre állásának védelme. A többi szolgáltatáshoz hasonlóan az AI-rendszereknek is elérhetőnek és működőképesnek kell maradniuk, különösen, mivel egyre több ember és szervezet támaszkodik rájuk. A biztonsági incidensek gyakran állásidőt eredményeznek, ami megzavarhatja az alapvető szolgáltatásokat. 

• Elszámoltathatóság. Ahhoz, hogy a mesterséges intelligenciát globális méretekben lehessen alkalmazni, az embereknek és a szervezeteknek bízniuk kell abban, hogy a mesterséges intelligencia rendszerek biztonságosak és megbízhatóak.

• Bizalmasság: Annak biztosítása, hogy a bizalmas adatok csak a jogosult személyek vagy rendszerek számára legyenek elérhetők. 

• Adatintegritás: Az AI-rendszerek szabatosságának és konzisztenciájának fenntartása.

• Rendelkezésre állás: Annak biztosítása, hogy az AI-rendszerek továbbra is működőképesek és elérhetők maradjanak. 
  
  
• Elszámoltathatóság: Az AI-rendszerek által végzett műveletek nyomon követésének képessége.

 

Fontos különbséget tenni két kapcsolódó, de különböző fogalom között: AI-biztonság és mesterséges intelligencia a kiberbiztonsághoz.

Az AI-biztonság maguknak az AI-rendszereknek a védelmére összpontosít. Az AI-biztonság magában foglalja azokat a stratégiákat, eszközöket és eljárásokat, amelyek célja az AI-modellek, -adatok és -algoritmusok fenyegetésekkel szembeni védelme. Ez magában foglalja annak biztosítását, hogy az AI-rendszer a kívánt módon működjön, és hogy a támadók ne tudják kihasználni a biztonsági réseket a kimenetek manipulálására vagy bizalmas információk ellopására.

A mesterséges intelligencia a kiberbiztonsághoz viszont a mesterséges intelligencia eszközeinek és modelljeinek használatára utal, amelyekkel javítható a szervezet azon képessége, hogy felismerje, reagáljon az összes technológiai rendszerét fenyegető veszélyre, és enyhítse azokat. Segítségével a szervezetek hatalmas mennyiségű eseményadatot elemezhetnek, és azonosíthatják a potenciális fenyegetéseket jelző mintákat. A mesterséges intelligencia a kiberbiztonsághoz több forrásból képes elemezni és korrelálni az eseményeket és az adatokat.

Összefoglalva, az AI-biztonság az AI-rendszerek védelméről szól, míg a mesterséges intelligencia a kiberbiztonságért az AI-rendszerek felhasználására utal, hogy javítsa a szervezet biztonsági helyzetét.

Az AI-rendszerek biztonságának biztosításához olyan átfogó megközelítésre van szükség, amely a technikai és az üzemeltetési kihívásokat egyaránt kielégíti. Íme néhány ajánlott eljárás az AI-rendszerek biztonságossá tételéhez:

Az AI-modellek betanításához használt adatok integritásának és titkosságának biztosítása érdekében a szervezeteknek robusztus adatbiztonságot  kell megvalósítaniuk, ami tartalmazza a következőket: 

• Bizalmas adatok titkosítása az AI-betanítási adathalmazokhoz való jogosulatlan hozzáférés megakadályozása érdekében.

• Adatforrások ellenőrzése: fontos meggyőződni arról, hogy a betanításhoz használt adatok megbízható és ellenőrizhető forrásokból származnak, így csökkentve az adatmérgezés kockázatát.

• Az adatok rendszeres megtisztítása a rosszindulatú vagy nemkívánatos elemek eltávolítása érdekében segíthet csökkenteni az AI biztonsági kockázatait.

Az AI-modellek támadások elleni védelme ugyanolyan fontos, mint az adatok védelme. A modellbiztonság biztosításának fő technikái a következők:

• A biztonság fenntartása szempontjából kritikus fontosságú az AI-modellek rendszeres tesztelése az ellenséges támadások lehetséges biztonsági réseinek azonosítása érdekében.

• A különbségi adatvédelem használata, amely megakadályozza, hogy a támadók visszafejtsék a bizalmas adatokat az AI-modellekből.

• Az ellenséges támadások elleni betanítás implementálása, amely az AI-modelleket olyan algoritmusokra tanítja be, amelyek támadásokat szimulálnak, így gyorsabban azonosíthatják a valódi támadásokat. 

Az erős hozzáférés-vezérlési mechanizmusok megvalósítása biztosítja, hogy csak a jogosult személyek használják vagy módosítsák az AI-rendszereket. A szervezeteknek: 

• Szerepköralapú hozzáférés-vezérlést kell alkalmazniuk, hogy a felhasználói szerepkörök alapján korlátozzák az AI-rendszerekhez való hozzáférést.

• Többtényezős hitelesítés kell implementálniuk, hogy további biztonsági réteget biztosíthassanak az AI-modellek és -adatok eléréséhez.

• Figyelemmel kell kísérniük és naplózniuk kell az összes hozzáférési kísérletet annak érdekében, hogy a jogosulatlan hozzáférés gyorsan észlelhető és mérsékelhető legyen.

Az AI-rendszerek folyamatos monitorozása és naplózása elengedhetetlen a lehetséges biztonsági fenyegetések észleléséhez és elhárításához. A szervezeteknek: 

• Rendszeresen naplózniuk kell az AI-rendszereket a rendszerteljesítmény biztonsági réseinek vagy rendellenességeinek azonosítása érdekében. 

• Automatizált felügyeleti eszközöket kell használniuk a szokatlan viselkedések és hozzáférési minták valós időben történő észlelésére. 

• Rendszeresen frissíteniük kell az AI-modelleket a biztonsági rések javítása és a felmerülő fenyegetések elleni rugalmasság javítása érdekében. 

Számos eszköz és technológia segíthet az AI-rendszerek biztonságának javításában. Ezek közé tartoznak a biztonsági keretrendszerek, a titkosítási technikák és a speciális AI biztonsági eszközök.

Az NIST AI kockázatkezelési keretrendszerhez hasonló keretrendszerek útmutatást nyújtanak a szervezetek számára az AI-val kapcsolatos kockázatok kezeléséhez és mérsékléséhez. Ezek a keretrendszerek ajánlott eljárásokat kínálnak az AI-rendszerek biztonságossá tételéhez, a lehetséges kockázatok azonosításához és az AI-modellek megbízhatóságának biztosításához.

A titkosítási technikák használatával az adatok és az AI-modellek is védve lesznek. A bizalmas adatok titkosításával a szervezetek csökkenthetik az adatszivárgás kockázatát, és biztosíthatják, hogy ay adatok akkor is használhatatlanok maradhassanak, ha a támadók hozzáférnek azokhoz.

Különböző eszközöket és platformokat fejlesztettek ki az AI-alkalmazások biztonságossá tételéhez. Ezek az eszközök segítenek a szervezeteknek észlelni a biztonsági réseket, figyelni az AI-rendszereket a lehetséges támadások ellen, és kikényszeríteni a biztonsági protokollokat. 

Ahogy a mesterséges intelligencia egyre elterjedtebbé válik, az ezekre a rendszerekre vonatkozó fenyegetések egyre kifinomultabbak lesznek. Az egyik fő aggodalomra ad okot, hogy a mesterséges intelligenciát magát a kibertámadások automatizálására használják, ami megkönnyíti a támadók számára, hogy rendkívül célzott és hatékony kampányokat folytassanak. A támadók például nagy nyelvi modelleket és mesterséges adathalász technikákat használnak a meggyőző, személyre szabott üzenetek kialakítására, amelyek növelik az áldozatok megtévesztésének valószínűségét. Ezeknek a támadásoknak a mérete és pontossága új kihívásokat jelent a hagyományos kiberbiztonsági védelem számára.


A folyamatosan változó fenyegetésekre reagálva számos szervezet kezd mesterséges intelligenciára épülő védelmi rendszereket alkalmazni. Ezek az eszközök, úgy mint a Microsoft AI-alapú egyesített SecOps platform, valós időben észlelik és mérsékelik a fenyegetéseket a rendellenes viselkedés azonosításával és a támadásokra adott válaszok automatizálásával.

Mivel az AI biztonsági kihívásai folyamatosan fejlődnek, a szervezeteknek proaktívnak kell maradniuk a biztonsági stratégiáiknak a változó fenyegetésekhez való igazításában, hogy biztosítsák az AI-rendszereik biztonságát és megbízhatóságát. A legfontosabb stratégiák közé tartozik az átfogó biztonsági keretrendszerek bevezetése, a titkosítási technológiákba és a hozzáférés-vezérlésbe való befektetés, valamint az új fenyegetésekről és az új megoldásokról való folyamatos tájékozódás.

A modern AI biztonsági megoldások, amelyek biztonságossá teszik és irányítják a mesterséges intelligenciát, jelentősen növelik a szervezet védelmét az új fenyegetések ellen. Ezeknek a hatékony AI-biztonsági megoldásoknak az integrálásával a szervezetek jobban megvédhetik bizalmas adataikat, fenntarthatják a jogszabályi megfelelőséget, és gondoskodhatnak az AI-környezetek rugalmasságáról a jövőbeli fenyegetésekkel szemben.