Co to są zabezpieczenia AI?

Sztuczna inteligencja przyniosła światu niesamowite innowacje w zawrotnym tempie. Niestety, cyberprzestępcy przyjęli technologię AI równie szybko jak reszta świata, co stwarza nowe luki w zabezpieczeniach, zagrożenia i wyzwania.

Zabezpieczenia AI lub sztucznej inteligencji odnoszą się do środków i praktyk mających na celu ochronę systemów AI przed tymi zagrożeniami. Podobnie jak tradycyjne systemy IT wymagają ochrony przed hakerami, wirusami i nieautoryzowanym dostępem, systemy AI wymagają własnych środków zabezpieczeń, aby zapewnić ich funkcjonalność, niezawodność i ochronę.

Zabezpieczenia AI są ważne z kilku powodów, w tym:
 

• Ochrona poufnych danych. Systemy AI przetwarzają ogromne ilości poufnych danych, w tym informacje finansowe, medyczne, osobiste i finansowe. 

• Utrzymanie integralności systemu. Niesprawdzone luki w systemach AI mogą prowadzić do naruszenia zabezpieczeń modeli, co z kolei może prowadzić do niedokładnych lub szkodliwych wyników.

• Zabezpieczenie dostępności usług AI. Jak każda inna usługa, systemy AI muszą pozostać dostępne i sprawne, zwłaszcza że coraz więcej osób i organizacji zaczyna na nich polegać. Naruszenia zabezpieczeń często skutkują przestojami, które mogą zakłócić działanie podstawowych usług. 

• Odpowiedzialność. Aby AI została przyjęta na skalę globalną, ludzie i organizacje muszą ufać, że systemy AI są bezpieczne i niezawodne.

• Poufność: Zapewnienie, że poufne dane są dostępne tylko dla upoważnionych osób lub systemów. 

• Integralność: Utrzymanie dokładności i spójności systemów AI.

• Dostępność: Zapewnienie, że systemy AI pozostaną operacyjne i dostępne. 
  
  
• Odpowiedzialność: Możliwość śledzenia działań podejmowanych przez systemy AI.

 

Ważne jest, aby rozróżnić dwie powiązane, ale różne koncepcje: Zabezpieczenia AI i AI dla cyberbezpieczeństwa.

Zabezpieczenia AI koncentrują się na ochronie samych systemów AI. Zabezpieczenia AI obejmują strategie, narzędzia i praktyki mające na celu ochronę modeli, danych i algorytmów AI przed zagrożeniami. Obejmuje to zapewnienie, że system AI działa zgodnie z przeznaczeniem i że atakujący nie mogą wykorzystać luk w zabezpieczeniach do manipulowania danych wyjściowych lub kradzieży poufnych informacji.

Z drugiej strony, AI dla cyberbezpieczeństwa odnosi się do wykorzystania narzędzi i modeli AI w celu poprawy zdolności organizacji do wykrywania, reagowania i łagodzenia zagrożeń dla wszystkich jej systemów technologicznych. Pomaga organizacjom analizować ogromne ilości danych o zdarzeniach i identyfikować wzorce wskazujące na potencjalne zagrożenia. AI dla cyberbezpieczeństwa może analizować i korelować zdarzenia i dane o cyberzagrożeniach z wielu źródeł.

Podsumowując, zabezpieczenia AI dotyczą ochrony systemów AI, podczas gdy AI dla cyberbezpieczeństwa odnosi się do wykorzystania systemów AI w celu poprawy ogólnego stanu zabezpieczeń organizacji.

Zapewnienie bezpieczeństwa systemów AI wymaga kompleksowego podejścia, które uwzględnia zarówno wyzwania techniczne, jak i operacyjne. Oto kilka najlepszych rozwiązań dotyczących zabezpieczania systemów AI:

Aby zapewnić integralność i poufność danych wykorzystywanych do trenowania modeli AI, organizacje powinny wdrożyć solidne środki zabezpieczenia danych , które obejmują: 

• Szyfrowanie poufnych danych w celu zapobiegania nieautoryzowanemu dostępowi do zestawów danych trenowania sztucznej inteligencji.

• Weryfikowanie źródeł danych: ważne jest, aby upewnić się, że dane wykorzystywane do szkolenia pochodzą z zaufanych i weryfikowalnych źródeł, zmniejszając ryzyko zatrucia danych.

• Regularne oczyszczanie danych w celu usunięcia wszelkich złośliwych lub niepożądanych elementów może pomóc w ograniczeniu zagrożeń dla zabezpieczeń AI.

Ochrona modeli AI przed atakami jest równie ważna jak ochrona danych. Kluczowe techniki zapewniania bezpieczeństwa modelu obejmują:

• Regularne testowanie modeli sztucznej inteligencji w celu zidentyfikowania potencjalnych podatności na ataki niepożądane ma kluczowe znaczenie dla utrzymania bezpieczeństwa.

• Wykorzystanie prywatności różnicowej w celu uniemożliwienia atakującym inżynierii wstecznej poufnych informacji z modeli AI.

• Wdrożenie treningu kontradyktoryjnego, który trenuje modele sztucznej inteligencji na algorytmach symulujących ataki, aby pomóc im szybciej identyfikować prawdziwe ataki. 

Wdrożenie silnych mechanizmów kontroli dostępu zapewnia, że tylko upoważnione osoby wchodzą w interakcje z systemami AI lub je modyfikują. Organizacje powinny: 

• Użyj kontroli dostępu opartej na rolach, aby ograniczyć dostęp do systemów AI na podstawie ról użytkowników.

• Wdrażaj uwierzytelnianie wieloskładnikowe, aby zapewnić dodatkową warstwę zabezpieczeń dostępu do modeli i danych AI.

• Monitoruj i rejestruj wszystkie próby dostępu, aby zapewnić szybkie wykrywanie i ograniczanie nieautoryzowanego dostępu.

Ciągłe monitorowanie i audyt systemów AI są niezbędne do wykrywania i reagowania na potencjalne zagrożenia bezpieczeństwa. Organizacje powinny: 

• Regularnie przeprowadzaj inspekcję systemów AI w celu zidentyfikowania luk w zabezpieczeniach lub nieprawidłowości w działaniu systemu. 

• Użyj zautomatyzowanych narzędzi do monitorowania, aby wykrywać nietypowe zachowania lub wzorce dostępu w czasie rzeczywistym. 

• Regularnie aktualizuj modele AI, aby łatać luki w zabezpieczeniach i zwiększać odporność na pojawiające się zagrożenia. 

Istnieje kilka narzędzi i technologii, które mogą pomóc zwiększyć bezpieczeństwo systemów AI. Obejmują one struktury bezpieczeństwa, techniki szyfrowania i specjalistyczne narzędzia bezpieczeństwa AI.

Struktury ramowe, takie jak NIST AI Risk Management Framework, zawierają wytyczne dla organizacji dotyczące zarządzania i ograniczania ryzyka związanego ze sztuczną inteligencją. Te struktury oferują najlepsze praktyki w zakresie zabezpieczania systemów AI, identyfikowania potencjalnych zagrożeń i zapewniania niezawodności modeli AI.

Używanie technik szyfrowania pomaga chronić zarówno dane, jak i modele AI. Szyfrując poufne dane, organizacje mogą zmniejszyć ryzyko naruszenia danych i zapewnić, że nawet jeśli atakujący uzyskają dostęp do danych, pozostaną one bezużyteczne.

W celu zabezpieczenia aplikacji AI opracowano różne narzędzia i platformy. Te narzędzia pomagają organizacjom wykrywać luki w zabezpieczeniach, monitorować systemy AI pod kątem potencjalnych ataków i wymuszać protokoły zabezpieczeń. 

W miarę jak AI staje się coraz bardziej powszechna, zagrożenia dla tych systemów będą coraz bardziej zaawansowane. Jedną z głównych obaw jest wykorzystanie samej sztucznej inteligencji do automatyzacji cyberataków, co ułatwia przeciwnikom prowadzenie wysoce ukierunkowanych i skutecznych kampanii. Na przykład, atakujący wykorzystują duże modele językowe i techniki wyłudzania informacji oparte na AI do tworzenia przekonujących, spersonalizowanych wiadomości, które zwiększają prawdopodobieństwo oszukania potencjalnej ofiary. Skala i precyzja tych ataków stanowią nowe wyzwania dla tradycyjnych systemów obrony z zakresu cyberbezpieczeństwa.


W odpowiedzi na te ewoluujące zagrożenia wiele organizacji zaczyna stosować systemy obronne obsługiwane przez sztuczną inteligencję. Te narzędzia, takie jak obsługiwane przez sztuczną inteligencję platformy Ujednoliconych operacji zabezpieczeń (Unified SecOps) firmy Microsoft, wykrywają i łagodzą zagrożenia w czasie rzeczywistym, identyfikując nieprawidłowe zachowania i automatyzując reakcje na ataki.

Ponieważ wyzwania związane z zabezpieczeniami AI wciąż ewoluują, organizacje muszą pozostać proaktywne w dostosowywaniu swoich strategii bezpieczeństwa do zmieniającego się krajobrazu zagrożeń, aby zapewnić bezpieczeństwo i niezawodność swoich systemów AI. Kluczowe strategie obejmują przyjęcie kompleksowych ram bezpieczeństwa, inwestowanie w technologie szyfrowania i kontrolę dostępu oraz bycie na bieżąco z pojawiającymi się zagrożeniami i nowymi rozwiązaniami.

Nowoczesne rozwiązania zabezpieczające AI i zarządzające nią znacznie zwiększają ochronę organizacji przed tymi nowymi zagrożeniami. Integrując te zaawansowane rozwiązania zabezpieczające AI, organizacje mogą lepiej chronić swoje poufne dane, zachować zgodność z przepisami i pomóc zapewnić odporność swoich środowisk AI na przyszłe zagrożenia.