Kas ir AI drošība?

Mākslīgais intelekts ir ienesis pasaulē neticamas inovācijas nepieredzētā tempā. Diemžēl kibernoziedznieki ir apguvuši AI tehnoloģiju tikpat ātri kā pārējā pasaule, kas rada jaunas drošības ievainojamības, draudus un izaicinājumus.

AI drošība vai mākslīgā intelekta drošība attiecas uz pasākumiem un praksi, kas paredzēti mākslīgā intelekta sistēmu aizsardzībai pret šiem apdraudējumiem. Tāpat kā tradicionālajām IT sistēmām ir nepieciešama aizsardzība pret uzlaušanu, vīrusiem un nesankcionētu piekļuvi, AI sistēmām ir nepieciešami savi drošības pasākumi, lai nodrošinātu to funkcionēšanu, uzticamību un aizsardzību.

AI drošība ir svarīga vairāku iemeslu dēļ, tostarp:
 

• Sensitīvo datu aizsardzība. AI sistēmas apstrādā milzīgu daudzumu sensitīvu datu, tostarp finanšu, medicīnisko un personisko informāciju. 

• Sistēmas integritātes uzturēšana. Nepārbaudītas AI sistēmu ievainojamības var izraisīt modeļu apdraudējumu, kas savukārt var radīt neprecīzus vai kaitīgus rezultātus.

• AI pakalpojumu pieejamības aizsardzība. Tāpat kā jebkuram citam pakalpojumam, AI sistēmām ir jāpaliek pieejamām un funkcionējošām, jo ​​īpaši tāpēc, ka arvien vairāk cilvēku un organizāciju kļūst no tām atkarīgi. Drošības pārkāpumi bieži izraisa dīkstāves, kas var traucēt pamatpakalpojumiem. 

• Uzskaitāmība. Lai mākslīgais intelekts tiktu pieņemts globālā mērogā, cilvēkiem un organizācijām ir jāuzticas, ka AI sistēmas ir drošas un uzticamas.

• Konfidencialitāte: Tiek nodrošināts, ka sensitīvie dati ir pieejami tikai pilnvarotām personām vai sistēmām. 

• Integritāte: AI sistēmu akurātuma un konsekvences uzturēšana.

• Pieejamība: Tiek nodrošināts, ka AI sistēmas darbojas un ir pieejamas. 
  
  
• Uzskaitāmība: Iespēja izsekot darbības, ko veic AI sistēmas.

 

Ir svarīgi atšķirt divus saistītus, bet atšķirīgus jēdzienus: AI drošība un AI kiberdrošībai.

AI drošība ir vērsta uz AI sistēmu aizsardzību. Tā ir AI drošība, kas ietver stratēģijas, rīkus un praksi, kuru mērķis ir aizsargāt mākslīgā intelekta modeļus, datus un algoritmus no draudiem. Tas ietver AI sistēmas darbības nodrošināšanu, kā paredzēts, un ka uzbrucēji nevar izmantot ievainojamības, lai manipulētu ar izvadēm vai nozagtu sensitīvu informāciju.

No otras puses, AI kiberdrošībai attiecas uz AI rīku un modeļu lietošanu, lai uzlabotu organizācijas spēju atklāt draudus visām tās tehnoloģiju sistēmām, reaģēt uz tiem un mazināt tos. Tas palīdz organizācijām analizēt lielu notikumu datu apjomu un identificēt modeļus, kas norāda uz iespējamiem apdraudējumiem. AI kiberdrošībai var analizēt un savstarpēji saistīt notikumus un kiberapdraudējumu datus vairākos avotos.

Rezumējot, AI drošība ir saistīta ar AI sistēmu aizsardzību, savukārt AI kiberdrošībai attiecas uz AI sistēmu lietošanu, lai uzlabotu organizācijas vispārējo drošības stāvokli.

Lai nodrošinātu AI sistēmu drošību, ir nepieciešama visaptveroša pieeja, kas novērš gan tehniskās, gan darbības problēmas. Tālāk ir aprakstītas dažas labākās prakses, kā drošināt AI sistēmas:

Lai nodrošinātu mākslīgā intelekta modeļu apmācībā izmantoto datu integritāti un konfidencialitāti, organizācijām jāievieš stingri datu drošības pasākumi, kas ietver: 

• Sensitīvu datu šifrēšana, lai palīdzētu novērst nesankcionētu piekļuvi AI apmācības datu kopām.

• Datu avotu verificēšana: ir svarīgi nodrošināt, lai apmācībai izmantotie dati būtu no uzticamiem un pārbaudāmiem avotiem, samazinot datu sagrozīšanas risku.

• Regulāra datu tīrīšana, lai noņemtu visus ļaunprātīgos vai nevēlamos elementus, var palīdzēt mazināt AI drošības riskus.

Mākslīgā intelekta modeļu aizsardzība pret uzbrukumiem ir tikpat svarīga kā datu aizsardzība. Tālāk ir norādīti galvenie paņēmieni modeļa drošības nodrošināšanai:

• Regulāra mākslīgā intelekta modeļu pārbaude, lai identificētu iespējamās ievainojamības pret pretinieku uzbrukumiem, ir ļoti svarīga drošības uzturēšanai.

• Diferencētas konfidencialitātes izmantošana, lai novērstu uzbrucējus no reversās inženierijas sensitīvajai informācijai no mākslīgā intelekta modeļiem.

• Apmācības īstenošana no “pretinieku puses”, kas apmāca mākslīgā intelekta modeļus uz algoritmiem, kas simulē uzbrukumus, lai palīdzētu tiem ātrāk identificēt īstus uzbrukumus. 

Spēcīgas piekļuves vadības mehānismu izmantošana nodrošina, ka tikai pilnvarotas personas mijiedarbojas ar AI sistēmām vai modificē tās. Organizācijām nepieciešams: 

• Lietot lomu piekļuves vadību, lai ierobežotu piekļuvi AI sistēmām, pamatojoties uz lietotāju lomām.

• Ieviest daudzfaktoru autentifikāciju, lai nodrošinātu papildu drošības slāni piekļuvei mākslīgā intelekta modeļiem un datiem.

• Pārraudzīt un reģistrēt visus piekļuves mēģinājumus, lai nodrošinātu, ka nesankcionēta piekļuve tiek ātri noteikta un mazināta.

Nepārtraukta AI sistēmu pārraudzība un auditēšana ir būtiski svarīga, lai noteiktu potenciālos drošības apdraudējumus un reaģētu uz tiem. Organizācijām nepieciešams: 

• Regulāri auditēt AI sistēmas, lai identificētu ievainojamības vai sistēmas veiktspējas problēmas. 

• Lietot automatizētus pārraudzības rīkus, lai reāllaikā konstatētu neparastas uzvedības vai piekļuves shēmas. 

• Regulāri atjaunināt mākslīgā intelekta modeļus, lai novērstu ievainojamības un uzlabotu noturību pret jauniem apdraudējumiem. 

Ir vairāki rīki un tehnoloģijas, kas var palīdzēt uzlabot AI sistēmu drošību. Tie ietver drošības struktūras, šifrēšanas metodes un specializētus AI drošības rīkus.

Struktūras, piemēram, NIST AI riska pārvaldības struktūra, nodrošina vadlīnijas organizācijām, lai pārvaldītu un mazinātu riskus, kas saistīti ar AI. Šīs sistēmas piedāvā labāko praksi AI sistēmu drošināšanai, iespējamo risku noteikšanai un mākslīgā intelekta modeļu uzticamības nodrošināšanai.

Šifrēšanas metožu izmantošana palīdz aizsargāt gan datus, gan mākslīgā intelekta modeļus. Šifrējot sensitīvus datus, organizācijas var samazināt datu pārkāpumu risku un nodrošināt, ka pat tad, ja uzbrucēji iegūst piekļuvi datiem, tie paliek nelietojami.

Ir izstrādāti dažādi rīki un platformas, lai drošinātu AI lietojumprogrammas. Šie rīki palīdz organizācijām atklāt ievainojamības, pārraudzīt AI sistēmas potenciālajiem uzbrukumiem un ieviest drošības protokolus. 

Tā kā mākslīgais intelekts kļūst arvien izplatītāks, draudi šīm sistēmām turpinās pieaugt. Viena no galvenajām bažām ir paša AI lietošana, lai automatizētu kiberuzbrukumus, kas ļauj pretiniekiem vieglāk veikt īpaši mērķtiecīgas un efektīvas kampaņas. Piemēram, uzbrucēji izmanto lielus valodas modeļus un AI pikšķerēšanas metodes, lai izveidotu pārliecinošus, personalizētus ziņojumus, kas palielina krāpnieciskas maldināšanas iespējamību. Šo uzbrukumu mērogs un precizitāte rada jaunus izaicinājumus tradicionālajai kiberdrošības aizsardzībai.


Reaģējot uz šiem mainīgajiem apdraudējumiem, daudzas organizācijas sāk izmantot mākslīgā intelekta aizsardzības sistēmas. Šie rīki, piemēram, Microsoft mākslīgā intelekta vienotās drošības operāciju platformas, nosaka un mazina apdraudējumus reāllaikā, identificējot anormālu uzvedību un automatizējot atbildes uz uzbrukumiem.

Tā kā AI drošības izaicinājumi joprojām attīstās, organizācijām ir jāturpina proaktīvi pielāgot savas drošības stratēģijas mainīgajai draudu ainavai, lai nodrošinātu AI sistēmu drošību un uzticamību. Galvenās stratēģijas ietver visaptverošu drošības struktūru ieviešanu, ieguldījumu šifrēšanas tehnoloģijās un piekļuves vadību, kā arī informācijas ieviešanu par jauniem apdraudējumiem un jauniem risinājumiem.

Moderni AI drošības risinājumi, kas drošina un pārvalda AI, ievērojami uzlabo organizācijas aizsardzību pret šiem jaunajiem apdraudējumiem. Integrējot šos jaudīgos AI drošības risinājumus, organizācijas var labāk aizsargāt savus sensitīvos datus, uzturēt normatīvo atbilstību un palīdzēt nodrošināt savas AI vides noturību pret turpmākiem apdraudējumiem.