Čo je zabezpečenie umelej inteligencie?

Umelá inteligencia priniesla svetu neuveriteľné inovácie nebývalým tempom. Kyberzločinci, žiaľ, prijali technológie umelej inteligencie tak rýchlo ako zvyšok sveta, čo predstavuje nové nedostatočné zabezpečenie, hrozby a výzvy.

Zabezpečenie umelej inteligencie alebo zabezpečenie umelej inteligencie sa vzťahuje na mierky a postupy navrhnuté na ochranu systémov AI pred týmito hrozbami. Rovnako ako tradičné IT systémy vyžadujú ochranu pred hakermi, vírusmi a neoprávneným prístupom, systémy umelej inteligencie vyžadujú vlastné bezpečnostné opatrenia, aby zostali funkčné, spoľahlivé a chránené.

Zabezpečenie umelej inteligencie je dôležité z viacerých dôvodov vrátane týchto:
 

• Ochrana citlivých údajov. Systémy umelej inteligencie spracovávajú veľké množstvo citlivých údajov vrátane finančných, zdravotných, osobných a finančných informácií. 

• Zachovanie integrity systému. Nekontrolované chyby v systémoch AI môžu viesť k zneužitiu modelov, čo môže priniesť nepresné alebo škodlivé výsledky.

• Zabezpečenie dostupnosti služieb AI. Podobne ako v prípade iných služieb, aj systémy umelej inteligencie musia zostať dostupné a funkčné, a to najmä vtedy, keď je od nich závislých viac ľudí a organizácií. Narušenia zabezpečenia často vedú k výpadkom, ktoré môžu narušiť základné služby. 

• Zodpovednosť. Aby sa umelá inteligencia prijala v globálnom rozsahu, ľudia a organizácie musia dôverovať tomu, že systémy AI sú bezpečné a spoľahlivé.

• Dôvernosť: Zabezpečte, aby boli citlivé údaje prístupné len oprávneným osobám alebo systémom. 

• Integrita: Zachovanie presnosti a konzistentnosti systémov AI.

• Dostupnosť: Zabezpečte, aby systémy umelej inteligencie zostali v prevádzke a prístupné. 
  
  
• Zodpovednosť: Možnosť sledovania akcií vykonaných systémami AI.

 

Je dôležité rozlišovať medzi dvomi súvisiacimi, ale rôznymi konceptmi: Zabezpečenie AI a umelá inteligencia pre kybernetickú bezpečnosť.

Zabezpečenie umelej inteligencie sa zameriava na ochranu samotných systémov AI. Je to zabezpečenie pre umelú inteligenciu, ktoré zahŕňa stratégie, nástroje a postupy zamerané na ochranu modelov, údajov a algoritmov umelej inteligencie pred hrozbami. To zahŕňa zabezpečenie toho, aby systém AI fungoval podľa očakávania a aby útočníci nemohli zneužiť zraniteľnosti na manipuláciu s výstupmi alebo krádež citlivých informácií.

Umelá inteligencia na kybernetickú bezpečnosť na druhej strane odkazuje na používanie nástrojov a modelov AI na zlepšenie schopnosti organizácie zisťovať, reagovať na hrozby a zmierňovať hrozby pre všetky jej technologické systémy. Pomáha organizáciám analyzovať obrovské množstvo údajov o udalostiach a identifikovať vzory, ktoré označujú potenciálne hrozby. Umelá inteligencia pre kybernetickú bezpečnosť dokáže analyzovať a korelovať udalosti a údaje o kybernetických hrozbách vo viacerých zdrojoch.

Zabezpečenie umelej inteligencie je v súhrne o ochrane systémov AI, zatiaľ čo umelá inteligencia pre kybernetickú bezpečnosť sa vzťahuje na používanie systémov AI na zlepšenie celkovej úrovne zabezpečenia organizácie.

Zaistenie bezpečnosti systémov umelej inteligencie si vyžaduje komplexný prístup, ktorý rieši technické aj prevádzkové výzvy. Tu je niekoľko osvedčených postupov na zabezpečenie systémov AI:

Na zabezpečenie integrity a dôvernosti údajov používaných na trénovanie modelov AI by organizácie mali implementovať výkonné opatrenia zabezpečenia údajov , ktoré zahŕňajú: 

• Šifrovanie citlivých údajov, aby sa zabránilo neoprávnenému prístupu k množinám údajov trénovania umelej inteligencie.

• Overovanie zdrojov údajov: Je dôležité zabezpečiť, aby údaje používané na trénovanie pochádzali z dôveryhodných a overiteľných zdrojov, čím sa znižuje riziko znehodnotenia údajov.

• Pravidelné čistenie údajov s cieľom odstrániť všetky škodlivé alebo nežiaduce prvky môže pomôcť zmierniť bezpečnostné riziká AI.

Ochrana modelov AI pred útokmi je rovnako dôležitá ako ochrana údajov. Medzi kľúčové techniky na zaistenie zabezpečenia modelu patria:

• Pravidelné testovanie modelov AI na identifikáciu potenciálnych zraniteľností proti útokom útočníka je dôležité na zachovanie zabezpečenia.

• Používanie diferenciálneho súkromia na zabránenie útočníkom v spätnej analýze citlivých informácií z modelov AI.

• Implementácia trénovania proti záškodníckym útokom, ktoré vyčlení modely AI na algoritmy, ktoré simulujú útoky, aby im pomohli rýchlejšie identifikovať skutočné útoky. 

Implementácia silných  mechanizmov riadenia prístupu zabezpečuje, aby so systémami AI komunikovali alebo ich upravovali len oprávnené osoby. Organizácie by mali: 

• Pomocou riadenia prístupu na základe rolí obmedziť prístup k systémom AI na základe rolí používateľov.

• Implementovať viacfaktorové overovanie, aby ste poskytli ďalšiu vrstvu zabezpečenia na prístup k modelom AI a údajom.

• Monitorovať a zaznamenávať všetky pokusy o prístup, aby ste zabezpečili rýchle zistenie a zmiernenie neoprávneného prístupu.

Neustále monitorovanie a auditovanie systémov AI je nevyhnutné na zisťovanie potenciálnych bezpečnostných hrozieb a reagovanie na ne. Organizácie by mali: 

• Pravidelne auditovať systémy AI, aby sa identifikovali zraniteľnosti alebo hrozby v výkone systému. 

• Pomocou nástrojov automatizovaného monitorovania je možno zistiť nezvyčajné správanie alebo vzory prístupu v reálnom čase. 

• Pravidelne aktualizovať modely AI na opravu chýb a zlepšenie odolnosti voči novým hrozbám. 

Existuje niekoľko nástrojov a technológií, ktoré môžu pomôcť zlepšiť zabezpečenie systémov AI. Patria sem architektúry zabezpečenia, šifrovacie techniky a špecializované nástroje zabezpečenia umelej inteligencie.

Architektúry ako NIST AI Risk Management Framework poskytujú organizáciám pokyny na spravovanie a zmierňovanie rizík spojených s umelou inteligenciou. Tieto architektúry ponúkajú najvhodnejšie postupy na zabezpečenie systémov AI, identifikáciu potenciálnych rizík a zaistenie spoľahlivosti modelov AI.

Používanie techník šifrovania pomáha chrániť údaje aj modely AI. Šifrovaním citlivých údajov môžu organizácie znížiť riziko úniku údajov a zabezpečiť, že aj keď útočníci získajú prístup k údajom, zostanú nepoužiteľné.

Na zabezpečenie aplikácií AI boli vyvinuté rôzne nástroje a platformy. Tieto nástroje pomáhajú organizáciám zisťovať zraniteľnosti, monitorovať potenciálne útoky v systémoch AI a vynucovať protokoly zabezpečenia. 

Keďže umelá inteligencia sa stáva čoraz rozšírenejšou, hrozby pre tieto systémy budú naďalej dômyselnejšie. Jedným z hlavných obáv je použitie samotnej umelej inteligencie na automatizáciu kybernetických útokov, čo uľahčuje útočníkom vedenie vysoko cielených a efektívnych kampaní. Útočníci napríklad využívajú rozsiahle jazykové modely a techniky podvodných správ s umelou inteligenciou na vytváranie presvedčivých, personalizovaných správ, ktoré zvyšujú pravdepodobnosť oklamania obete. Rozsah a presnosť týchto útokov predstavuje nové výzvy pre tradičnú kybernetickú bezpečnosť.


V reakcii na tieto vyvíjajúce sa hrozby mnohé organizácie začínajú používať systémy obrany s využitím umelej inteligencie. Tieto nástroje, ako napríklad platformy Unified SecOps používajúce umelú inteligenciu, zisťujú a zmierňujú hrozby v reálnom čase identifikovaním nezvyčajného správania a automatizáciou odpovedí na útoky.

Keďže bezpečnostné výzvy v oblasti umelej inteligencie sa neustále vyvíjajú, organizácie musia zostať proaktívne pri prispôsobovaní svojich bezpečnostných stratégií vyvíjajúcemu sa prostrediu hrozieb, aby zaistili bezpečnosť a spoľahlivosť svojich systémov umelej inteligencie. Kľúčové stratégie zahŕňajú prijatie komplexných bezpečnostných architektúr, investície do šifrovacích technológií a riadenia prístupu, informovanie o vznikajúcich hrozbách a nové riešenia.

Moderné riešenia zabezpečenia AI, ktoré zabezpečujú a riadia umelú inteligenciu, výrazne zvyšujú ochranu organizácie pred týmito novými hrozbami. Integráciou týchto výkonných riešení zabezpečenia umelej inteligencie môžu organizácie lepšie chrániť svoje citlivé údaje, udržiavať súlad s nariadeniami a pomáhať zabezpečiť odolnosť svojich prostredí AI pred budúcimi hrozbami.