This is the Trace Id: 780a0ed5b06b058b88fbdf5139a94545
Preskoči na glavno vsebino
Microsoftova varnost

Kaj je varnost UI?

Spoznajte osnove varnosti UI ter kako lahko zaščitite sisteme UI pred morebitnimi grožnjami in ranljivostmi.
Raziščite varnostne rešitve UI

Pregled varnosti UI


Varnost UI je veja kibernetske varnosti, značilna za sisteme UI. Gre za nabor postopkov, najboljših praks in tehnoloških rešitev, ki ščitijo sisteme UI pred grožnjami in ranljivostmi. 

Ključne ugotovitve

  • Varnost UI ščiti podatke umetne inteligence, ohranja celovitost sistema in zagotavlja razpoložljivost storitev umetne inteligence.
  • Pogoste grožnje za sisteme UI vključujejo zastrupljanje podatkov, napade z inverzijo modela in sovražne napade.
  • Najboljše prakse za varnost UI vključujejo šifriranje podatkov, zmogljivo preskušanje, zmogljiv nadzor dostopa in stalno spremljanje.
  • S sodobnimi varnostnimi orodji, rešitvami in ogrodji UI lahko zaščitite sisteme UI pred razvijajočimi se grožnjami. 

Kaj je varnost UI?

Umetna inteligenca v svet vnaša neverjetne inovacije z neverjetno hitrostjo. Na žalost so kibernetski kriminalci tehnologijo umetne inteligence sprejeli enako hitro kot preostali svet, kar pa predstavlja nove varnostne ranljivosti, grožnje in izzive.

Varnost UI ali varnost umetne inteligence se nanaša na ukrepe in prakse, zasnovane za zaščito sistemov umetne inteligence pred temi grožnjami. Tako kot tradicionalni sistemi IT potrebujejo zaščito pred vdori, virusi in nepooblaščenim dostopom, tudi sistemi UI potrebujejo lastne varnostne ukrepe, ki zagotavljajo njihovo delovanje, zanesljivost in zaščito.

Varnost UI je pomembna iz več razlogov, vključno s temi:
 
  • Zaščita občutljivih podatkov. Sistemi UI obdelujejo velike količine občutljivih podatkov, vključno s finančnimi, zdravstvenimi, in osebnimi informacijami. 
  • Ohranjanje celovitosti sistema. Nepreverjene ranljivosti v sistemih UI lahko privedejo do ogroženih modelov, katerih posledica so lahko netočni ali škodljivi rezultati.
  • Varovanje razpoložljivosti storitev UI. Tako kot vse druge storitve morajo biti tudi sistemi UI na voljo in delovati, še posebej, ker je od njih odvisnih vedno več ljudi in organizacij. Kršitve varnosti pogosto povzročijo prekinitve delovanja, ki lahko motijo pomembne storitve. 
  • Odgovornost. Za uvedbo umetne inteligence na svetovni ravni morajo ljudje in organizacije zaupati, da so sistemi UI varni in zanesljivi.

Ključni koncepti na področju varnosti UI

  • Zaupnost: zagotavljanje, da so občutljivi podatki dostopni le pooblaščenim posameznikom ali sistemom. 
  • Celovitost: ohranjanje natančnosti in doslednosti sistemov UI.
  • Razpoložljivost: zagotavljanje delovanja in dostopnosti sistemov UI. 

  • Odgovornost: možnost sledenja dejanjem, ki jih izvajajo sistemi UI.
 

Varnost UI in UI za kibernetsko varnost

Pomembno je razlikovati med tema dvema povezanima, vendar različnima konceptoma: varnost UI in UI za kibernetsko varnost.

Varnost UI je osredotočena na zaščito samih sistemov UI. To je varnost za umetno inteligenco, ki zajema strategije, orodja in prakse za zaščito modelov, podatkov in algoritmov umetne inteligence pred grožnjami. To vključuje zagotavljanje, da sistem umetne inteligence deluje, kot je predvideno, in da napadalci ne morejo izkoristiti ranljivosti za manipulacijo rezultatov ali krajo občutljivih informacij.

UI za kibernetsko varnost pa se nanaša na uporabo orodij in modelov umetne inteligence za namene izboljšanja sposobnosti organizacije za odkrivanje groženj za vse tehnološke sisteme, odzivanje nanje in njihovo preprečevanje. Organizacijam omogoča lažje analiziranje velikih količin podatkov dogodkov in prepoznavanje vzorcev, ki kažejo na morebitne grožnje. UI za kibernetsko varnost lahko analizira in povezuje dogodke in podatke o kibernetskih grožnjah v različnih virih.

Varnost UI se torej nanaša na zaščito sistemov umetne inteligence, medtem ko se UI za kibernetsko varnost nanaša na uporabo sistemov umetne inteligence za izboljšanje splošnega stanja varnosti organizacije.
Grožnje za UI

Najpogostejše varnostne grožnje za UI

Ker podjetja in posamezniki vse pogosteje uporabljajo sisteme umetne inteligence, postajajo čedalje bolj privlačne tarče za kibernetske napade.

Varnost sistemov UI ogroža več ključnih groženj: 

Zastrupljanje podatkov

Do zastrupljanja podatkov pride, ko napadalci v nabor za učenje sistema umetne inteligence vsilijo zlonamerne ali zavajajoče podatke. Kakovost modelov umetne inteligence je odvisna od kakovosti podatkov, ki so uporabljeni za učenje teh modelov, zato lahko poškodovanje teh podatkov povzroči netočne ali škodljive podatke. 

Napadi z inverzijo modela

Pri napadih z inverzijo modela napadalci uporabijo predvidevanja modela umetne inteligence za izvajanje obratnega inženirstva občutljivih informacij, ki so bile uporabljene za učenje modela. To lahko privede do razkritja zaupnih podatkov, kot so osebni podatki, ki naj ne bi bili javno dostopni. Ti napadi pomenijo veliko tveganje, zlasti pri modelih umetne inteligence, ki obdelujejo občutljive informacije.

Sovražni napadi

Sovražni napadi vključujejo ustvarjanje zavajajočih vnosov, ki modele umetne inteligence zavedejo v napačna predvidevanja ali razvrstitve. Pri teh napadih navidezno neškodljivi vnosi, kot je spremenjena slika ali zvočni posnetek, povzročijo nepredvidljivo vedenje modela umetne inteligence. Raziskovalci so na resničnem primeru prikazali, kako lahko z majhnimi spremembami slik zavedejo sisteme za prepoznavanje obrazov, da napačno prepoznajo osebe.

Pomisleki glede zasebnosti 

Sistemi UI se pogosto zanašajo na velike nabore podatkov, od katerih mnogi vsebujejo osebne ali občutljive podatke. Zagotavljanje zasebnosti posameznikov, katerih podatki se uporabljajo za učenje umetne inteligence, je ključni vidik varnosti UI. Do kršitev zasebnosti lahko pride v primeru neustrezne obdelave podatkov, neustreznega shranjevanja podatkov ali uporabe podatkov na način, ki krši uporabnikovo soglasje.

 Pospešeno uvajanje 

Podjetja se pogosto soočajo z velikim pritiskom hitrega uvajanja inovacij, kar lahko povzroči neustrezno preskušanje, hitre uvedbe in nezadostno varnostno preverjanje. Zaradi hitrih postopkov uvajanja kritične ranljivosti včasih niso odpravljene, s čimer pride do varnostnih tveganj, ko sistem umetne inteligence začne delovati.

Ranljivosti dobavne verige 

Dobavna veriga umetne inteligence je zapleten ekosistem, ki predstavlja morebitne ranljivosti, ki lahko ogrozijo celovitost in varnost sistemov UI. Ranljivosti v knjižnicah ali modelih neodvisnih ponudnikov včasih izpostavijo sisteme UI izkoriščanju. 

Napačna konfiguracija umetne inteligence

Pri razvoju in uvajanju aplikacij z umetno inteligenco lahko napačne konfiguracije izpostavijo organizacije neposrednim tveganjem, kot je uvajanje upravljanja identitete za vir umetne inteligence, in posrednim tveganjem, kot so ranljivosti v navideznem računalnikih, ki so izpostavljeni v internetu, s čimer lahko napadalec pridobi dostop do vira umetne inteligence. 

 Vrinjanje pozivov 

 Pri napadu z vrinjanjem pozivov heker prikrije zlonamerni vnos kot zakonit poziv in tako povzroči nenamerna dejanja sistema umetne inteligence. Z oblikovanjem zavajajočih pozivov napadalci modele umetne inteligence prevarajo, da ustvarijo rezultate, ki vključujejo zaupne informacije. 

Najboljše prakse za varovanje sistemov UI:

Zagotavljanje varnosti sistemov UI zahteva celovit pristop, ki obravnava tehnične in operativne izzive. Tukaj je na voljo nekaj najboljših praks za varovanje sistemov UI:

Varnost podatkov

Za zagotovitev celovitosti in zaupnosti podatkov, ki se uporabljajo za učenje modelov umetne inteligence, morajo organizacije uvesti zmogljive ukrepe za varnost podatkov , ki vključujejo: 

  • Šifriranje občutljivih podatkov za preprečevanje nepooblaščenega dostopa do naborov podatkov za učenje umetne inteligence.
  • Preverjanje virov podatkov: pomembno je zagotoviti, da podatki, ki se uporabljajo za učenje, izhajajo iz zaupanja vrednih in preverljivih virov, s čimer je zmanjšano tveganje zastrupljanja podatkov.
  • Z rednim čiščenjem podatkov za namene odstranjevanja zlonamernih ali neželenih elementov lahko zmanjšate varnostna tveganja umetne inteligence.

Varnost modela

Zaščita modelov umetne inteligence pred napadi je enako pomembna kot zaščita podatkov. Ključne tehnike za zagotavljanje varnosti modela vključujejo:

  • Redno preskušanje modelov umetne inteligence za odkrivanje morebitnih ranljivosti za sovražne napade je ključnega pomena za ohranjanje varnosti.
  • Uporaba razlikovalne zasebnosti za preprečevanje povratnega inženiringa občutljivih informacij iz modelov umetne inteligence s strani napadalcev.
  • Uvajanje učenja v zvezi s sovražnimi napadi za učenje modelov umetne inteligence na podlagi algoritmov, ki simulirajo napade, za namene hitrejšega prepoznavanja hitrejših napadov. 

Nadzor dostopa

Uvajanje zmogljivih mehanizmov za nadzor dostopa zagotavlja, da samo pooblaščene osebe sodelujejo s sistemi umetne inteligence ali jih spreminjajo. Organizacije morajo izvajati to: 

  • Z nadzorom dostopa na osnovi vlog omejite dostop do sistemov umetne inteligence na podlagi uporabniških vlog.
  • Uvedite večkratno preverjanje pristnosti, da zagotovite dodatno raven varnosti za dostop do modelov in podatkov umetne inteligence.
  • Spremljajte in beležite vse poskuse dostopa, da zagotovite hitro odkrivanje in preprečevanje nepooblaščenega dostopa.

Redno nadziranje in spremljanje

Nenehno spremljanje in nadziranje sistemov umetne inteligence sta bistvenega pomena za odkrivanje morebitnih varnostnih groženj in odzivanje nanje. Organizacije morajo izvajati to: 

  • Redno nadzirajte sisteme umetne inteligence za namene odkrivanja ranljivosti ali nepravilnosti v delovanju sistema. 
  • Uporabite avtomatizirana orodja za spremljanje za namene zaznavanja nenavadnega vedenja ali nenavadnih vzorcev v realnem času. 
  • Redno posodabljajte modele umetne inteligence, da popravite ranljivosti in izboljšate odpornost na nove grožnje. 

Izboljšajte varnost umetne inteligence z ustreznimi orodji

Na voljo je več orodij in tehnologij za izboljšanje varnosti sistemov umetne inteligence. Ti vključujejo varnostna ogrodja, tehnike šifriranja in specializirana orodja za varnost umetne inteligence.

Varnostna ogrodja

Ogrodja, kot je ogrodje za upravljanje tveganj umetne inteligence inštituta NIST, zagotavljajo smernice za organizacije za upravljanje in zmanjševanje tveganj, povezanih z umetno inteligenco. Ta ogrodja ponujajo najboljše prakse za varovanje sistemov umetne inteligence, prepoznavanje morebitnih tveganj in zagotavljanje zanesljivosti modelov umetne inteligence.

Tehnike šifriranja 

Uporaba tehnik šifriranja pomaga zaščititi podatke in modele umetne inteligence. S šifriranjem občutljivih podatkov lahko organizacije zmanjšajo tveganje kršitev varnosti podatkov in zagotovijo, da tudi če napadalci pridobijo dostop do podatkov, ti ostanejo neuporabni.

Orodja za varnost UI

Razvita so bila različna orodja in platforme za zaščito aplikacij z umetno inteligenco. S temi orodji lahko organizacije odkrivajo ranljivosti, spremljajo sisteme umetne inteligence za morebitne napade in uveljavijo varnostne protokole. 

Varnostne rešitve za UI

Ker se varnostni izzivi umetne inteligence še naprej razvijajo, morajo organizacije ostati proaktivne pri uvajanju varnostnih strategij v spreminjajočem se okolju groženj, da bi zagotovile varnost in zanesljivost svojih sistemov umetne inteligence. Ključne strategije vključujejo uvajanje celovitih varnostnih ogrodij, vlaganje v tehnologije šifriranja in nadzor dostopa ter obveščanje o novih grožnjah in novih rešitvah.

Sodobne varnostne rešitve za umetno inteligenco, ki varujejo in upravljajo umetno inteligenco, bistveno izboljšajo zaščito organizacije pred temi novimi grožnjami. Z integracijo teh zmogljivih varnostnih rešitev za UI lahko organizacije bolje zaščitijo svoje občutljive podatke, ohranijo skladnost s predpisi in pomagajo zagotoviti odpornost okolij UI proti prihodnjim grožnjam.
VIRI 

Več informacij o Microsoftovi varnosti

  1.
Ženska s kratkimi temnimi lasmi gleda v računalnik.
Rešitev

Varnost za UI

Brezskrbno vstopite v obdobje umetne inteligence z rešitvami kibernetske varnosti in skladnosti s predpisi, ki so vodilne v panogi. 
Več informacij
Moški v črni srajci kaže na zemljevid.
Informativni dokument

Varnost podatkov kot osnova za varno uvajanje umetne inteligence

Odkrijte pogosta tveganja, povezana z umetno inteligenco, in ugotovite, kako lahko izkoristite vse zmogljivosti umetne inteligence za svoje podatke.
Pridobite informativni dokument
Ženska z rjavimi lasmi in očali, oblečena v zeleno srajco, gleda računalniški zaslon.
Spletni dnevnik

Najboljše prakse za zaščito aplikacij z generativno UI 

Spoznajte najboljše prakse za varno arhitekturo aplikacij z generativno UI.
Preberite spletni dnevnik
Moški v obleki stoji pred prenosnim računalnikom.
Elektronska knjiga 

Kibernetska varnost v dobi umetne inteligence

Preberite, zakaj generativna UI obeta spremembe načina dela varnostnih ekip. 
Pridobite elektronsko knjigo
Nazaj na razdelek VIRI

Pogosta vprašanja

  • Nekatera glavna varnostna tveganja, pred katerimi se lahko zaščitite z varnostjo umetne inteligence, vključujejo kršitve varnosti podatkov, manipulacijo modelov, sovražne napade in zlorabo umetne inteligence v zlonamerne namene, kot je lažno predstavljanje.
  • Varovanje umetne inteligence vključuje zaščito podatkov, modelov in sistemov umetne inteligence pred kibernetskimi napadi z uporabo šifriranja, rednega preskušanja, spremljanja in človeškega nadzora.
  • Varnost UI je osredotočena na zaščito samih sistemov UI. Zajema strategije, orodja in prakse za zaščito modelov, podatkov in algoritmov umetne inteligence pred grožnjami. UI za kibernetsko varnost se nanaša na uporabo orodij in modelov umetne inteligence za namene izboljšanja sposobnosti organizacije za odkrivanje groženj za vse tehnološke sisteme, odzivanje nanje in njihovo preprečevanje.

Spremljajte Microsoftovo varnost