Wat is AI-beveiliging?

AI heeft de wereld in een ongekend tempo ongelofelijke innovatie gebracht. Helaas hebben cybercriminelen AI-technologie net zo snel omarmd als de rest van de wereld, wat nieuwe beveiligingsproblemen, bedreigingen en uitdagingen oplevert.

AI-beveiliging, of kunstmatige intelligentiebeveiliging, verwijst naar de metingen en procedures die zijn ontworpen om AI-systemen te beschermen tegen deze bedreigingen. Net zoals traditionele IT-systemen bescherming vereisen tegen hacken, virussen en onbevoegde toegang, vereisen AI-systemen hun eigen beveiligingsmaatregelen om ervoor te zorgen dat ze functioneel, betrouwbaar en beschermd blijven.

AI-beveiliging is om verschillende redenen belangrijk, waaronder:
 

• Bescherming van gevoelige gegevens. AI-systemen verwerken enorme hoeveelheden gevoelige gegevens, waaronder financiële, medische, persoonlijke en financiële gegevens. 

• Systeemintegriteit onderhouden. Ongecontroleerde kwetsbaarheden in AI-systemen kunnen leiden tot gecompromitteerde modellen, wat op zijn beurt onnauwkeurige of schadelijke resultaten kan opleveren.

• De beschikbaarheid van AI-services beveiligen. Net als elke andere service moeten AI-systemen beschikbaar en operationeel blijven, met name naarmate meer mensen en organisaties erop vertrouwen. Beveiligingsschendingen leiden vaak tot downtime die essentiële services kan verstoren. 

• Verantwoordelijkheid. Om AI op wereldwijde schaal te kunnen gebruiken, moeten mensen en organisaties erop vertrouwen dat AI-systemen veilig en betrouwbaar zijn.

• Vertrouwelijkheid: Ervoor zorgen dat gevoelige gegevens alleen toegankelijk zijn voor geautoriseerde personen of systemen. 

• Integriteit: De nauwkeurigheid en consistentie van de AI-systemen behouden.

• Beschikbaarheid: Ervoor zorgen dat AI-systemen operationeel en toegankelijk blijven. 
  
  
• Verantwoordelijkheid: De mogelijkheid om acties van AI-systemen te traceren.

 

Het is belangrijk om onderscheid te maken tussen twee gerelateerde maar verschillende concepten: AI-beveiliging en AI voor cyberbeveiliging.

AI-beveiliging is gericht op de beveiliging van AI-systemen zelf. Het is beveiliging voor AI en omvat de strategieën, hulpprogramma's en procedures die zijn gericht op het beveiligen van AI-modellen, -gegevens en -algoritmen tegen bedreigingen. Dit omvat het controleren of het AI-systeem werkt zoals bedoeld en dat aanvallers geen misbruik kunnen maken van beveiligingsproblemen om uitvoer te manipuleren of gevoelige informatie te stelen.

AI voor cyberbeveiliging verwijst daarentegen naar het gebruik van AI-hulpmiddelen en -modellen om de mogelijkheden van een organisatie te verbeteren om bedreigingen voor al haar technologische systemen te detecteren, erop te reageren en deze te beperken. Het helpt organisaties bij het analyseren van grote hoeveelheden gebeurtenisgegevens en het identificeren van patronen die duiden op mogelijke bedreigingen. AI voor cyberbeveiliging kan gebeurtenissen en cyberbedreigingen uit meerdere bronnen analyseren en correleren.

Samengevat gaat AI-beveiliging over het beveiligen van AI-systemen, terwijl AI voor cyberbeveiliging verwijst naar het gebruik van AI-systemen om de algehele beveiligingspostuur van een organisatie te verbeteren.

Het waarborgen van de beveiliging van AI-systemen vereist een uitgebreide benadering die zowel technische als operationele uitdagingen aanpakt. Hier volgen enkele aanbevolen procedures voor het beveiligen van AI-systemen:

Om de integriteit en vertrouwelijkheid van de gegevens die worden gebruikt om AI-modellen te trainen, te waarborgen, moeten organisaties robuuste maatregelen voor gegevensbeveiliging implementeren, waaronder:

• Gevoelige gegevens versleutelen om onbevoegde toegang tot AI-trainingsgegevenssets te voorkomen.

• Gegevensbronnen verifiëren: het is belangrijk om ervoor te zorgen dat de gegevens die worden gebruikt voor training afkomstig zijn van vertrouwde en controleerbare bronnen, waardoor het risico op gegevensvergiftiging wordt verminderd.

• Het regelmatig opschonen van gegevens om schadelijke of ongewenste elementen te verwijderen, kan helpen bij het beperken van AI-beveiligingsrisico's.

Het beveiligen van AI-modellen tegen aanvallen is net zo belangrijk als het beveiligen van gegevens. Belangrijke technieken voor het garanderen van modelbeveiliging zijn onder andere:

• Het regelmatig testen van AI-modellen om potentiële beveiligingsproblemen met vijandige aanvallen te identificeren, is essentieel voor het handhaven van de beveiliging.

• Differentiële privacy gebruiken om te voorkomen dat aanvallers op gevoelige informatie van AI-modellen reverse-engineering toepassen.

• Het implementeren van training tegen vijandige aanvallen, waarmee AI-modellen worden getraind op algoritmen die aanvallen simuleren, zodat ze sneller echte aanvallen kunnen identificeren. 

Het implementeren van krachtige toegangsbeheer -mechanismen zorgt ervoor dat alleen geautoriseerde personen met AI-systemen kunnen communiceren of deze kunnen wijzigen. Organisaties moeten: 

• Op rollen gebaseerd toegangsbeheer gebruiken om de toegang tot AI-systemen te beperken op basis van gebruikersrollen.

• Meervoudige verificatie implementeren om een extra beveiligingslaag te bieden voor toegang tot AI-modellen en -gegevens.

• Alle toegangspogingen controleren en registreren om ervoor te zorgen dat onbevoegde toegang snel wordt gedetecteerd en beperkt.

Continue bewaking en controle van AI-systemen zijn essentieel voor het detecteren van en reageren op mogelijke beveiligingsrisico's. Organisaties moeten: 

• Regelmatig AI-systemen controleren om beveiligingsproblemen of afwijkingen in de systeemprestaties te identificeren. 

• Geautomatiseerde bewakingshulpprogramma's gebruiken om ongebruikelijk gedrag of toegangspatronen in realtime te detecteren. 

• AI-modellen regelmatig bijwerken om beveiligingsproblemen op te lossen en de tolerantie voor opkomende bedreigingen te verbeteren. 

Er zijn verschillende hulpprogramma's en technologieën die kunnen helpen de beveiliging van AI-systemen te verbeteren. Dit omvat beveiligingsframeworks, versleutelingstechnieken en gespecialiseerde AI-beveiligingshulpprogramma's.

Kaders zoals het NIST AI Risk Management Framework bieden organisaties richtlijnen voor het beheren en beperken van risico's die verband houden met AI. Deze frameworks bieden best practices voor het beveiligen van AI-systemen, het identificeren van mogelijke risico's en het garanderen van de betrouwbaarheid van AI-modellen.

Het gebruik van versleutelingstechnieken helpt bij het beveiligen van zowel gegevens- als AI-modellen. Door gevoelige gegevens te versleutelen, kunnen organisaties het risico op gegevensschendingen verminderen en ervoor zorgen dat zelfs als aanvallers toegang krijgen tot gegevens, deze onbruikbaar blijven.

Er zijn verschillende hulpprogramma's en platforms ontwikkeld om AI-toepassingen te beveiligen. Met deze hulpprogramma's kunnen organisaties beveiligingsproblemen detecteren, AI-systemen controleren op mogelijke aanvallen en beveiligingsprotocollen afdwingen. 

Naarmate AI vaker voorkomt, zullen de bedreigingen voor deze systemen steeds geavanceerder worden. Een van de belangrijkste aandachtspunten is het gebruik van AI zelf om cyberaanvallen te automatiseren, waardoor kwaadwillende gebruikers gemakkelijker zeer gerichte en efficiënte campagnes kunnen uitvoeren. Aanvallers gebruiken bijvoorbeeld grote taalmodellen en AI-phishingtechnieken om overtuigende, gepersonaliseerde berichten te maken die de kans op misleiding van slachtoffers vergroten. De omvang en precisie van deze aanvallen vormen een nieuwe uitdaging voor traditionele cyberbeveiligingssystemen.


Als reactie op deze zich ontwikkelende bedreigingen zijn veel organisaties begonnen met het inzetten van door AI aangestuurde verdedigingssystemen. Deze hulpprogramma's, zoals de door AI aangestuurde Unified SecOps-platforms van Microsoft, detecteren en beperken bedreigingen in realtime door abnormaal gedrag te identificeren en reacties op aanvallen te automatiseren.

Naarmate de uitdagingen op het gebied van AI-beveiliging toenemen, moeten organisaties proactief blijven in het aanpassen van hun beveiligingsstrategieën aan het veranderende dreigingslandschap om de veiligheid en betrouwbaarheid van hun AI-systemen te waarborgen. Belangrijke strategieën zijn het implementeren van uitgebreide beveiligingsframeworks, investeren in versleutelingstechnologieën en toegangsbeheer en op de hoogte blijven van opkomende bedreigingen en nieuwe oplossingen.

Moderne AI-beveiligingsoplossingen die AI beveiligen en beheren, verbeteren de bescherming van een organisatie tegen deze nieuwe bedreigingen aanzienlijk. Door deze krachtige AI-beveiligingsoplossingen te integreren, kunnen organisaties hun gevoelige gegevens beter beschermen, voldoen aan de regelgeving en de veerkracht van hun AI-omgevingen tegen toekomstige bedreigingen helpen waarborgen.