Как обеспечить безопасность с помощью принципов проектирования, используя ИИ

Быстрый рост генеративного искусственного интеллекта (gв ИИ) положили начало эпохе трансформации отраслей промышленности по всему миру. За последние 18 месяцев предприятия все активнее интегрировали генерирующий искусственный интеллект в свою деятельность, используя его потенциал для инноваций и оптимизации процессов. От автоматизации обслуживания клиентов до улучшения разработки продуктов — возможности применения искусственного интеллекта поколений широки и эффективны. Согласно недавний отчет IBM, около 42% крупных компаний приняли ИИс технологией, способной автоматизировать до 30% деятельности в области знаний в различных отраслях, включая продажи, маркетинг, финансы и обслуживание клиентов.

Однако ускоренное принятие поколение ИИ также сопряжено со значительными рисками, такими как неточность, проблемы интеллектуальной собственности и кибербезопасность угрозы. Конечно, это всего лишь один пример ряда компаний, внедряющих новые технологии, такие как облачные вычислениятолько для того, чтобы осознать, что интеграция принципов безопасности должна была быть приоритетом с самого начала. Теперь мы можем извлечь уроки из этих прошлых ошибок и с самого начала принять принципы безопасности при разработке корпоративных приложений нового поколения на основе искусственного интеллекта.

Уроки ускоренного перехода к облаку

Недавняя волна внедрения облачных технологий дает ценную информацию о приоритетах безопасности в начале любого технологического перехода. Многие организации внедрили облачные технологии ради таких преимуществ, как снижение затрат, масштабируемость и Аварийное восстановление. Однако спешка воспользоваться этими преимуществами часто приводила к упущениям в области безопасности, что приводило к громким нарушениям безопасности из-за ошибок конфигурации. На следующем графике показано влияние этих ошибок конфигурации. Он иллюстрирует стоимость и частоту этих ошибок. утечка данных по первоначальному вектору атаки, где неправильные настройки облака имеют значительные средние затраты в размере 3,98 миллиона долларов США:

Рисунок 1: Измеряется в миллионах долларов США; процент всех нарушений (Отчет IBM о стоимости утечки данных, 2024 г.)

Один примечательный инцидент произошел в 2023 году: неправильно настроенное облачное хранилище открыло конфиденциальные данные нескольких компаний, включая личную информацию, такую ​​​​как адреса электронной почты и номера социального страхования. Это нарушение выявило риски, связанные с неподходящими конфигурациями облачных хранилищ, а также финансовые последствия репутационного ущерба.

Аналогичным образом, уязвимость в приложении «Программное обеспечение как услуга» (SaaS) для рабочей области предприятия привела к серьезной утечке данных в 2023 году, когда несанкционированный доступ был получен через незащищенную учетную запись. Это подчеркнуло влияние неадекватного управления счетами и надзора. Эти инциденты, среди многих других (зафиксированных в недавно опубликованном отчете Отчет IBM о стоимости утечки данных, 2024 г.), подчеркивают острую необходимость в подходе Secure by Design, гарантирующем, что меры безопасности с самого начала станут неотъемлемой частью программ внедрения ИИ.

Необходимость принятия ранних мер безопасности в программах трансформации ИИ

Поскольку предприятия быстро интегрируют ИИ поколения 2 в свою деятельность, важность обеспечения безопасности с самого начала невозможно переоценить. Технологии искусственного интеллекта, несмотря на свою трансформацию, создают новые уязвимости в системе безопасности. Недавние нарушения, связанные с платформами искусственного интеллекта, демонстрируют эти риски и их потенциальное влияние на бизнес.

Вот несколько примеров нарушений безопасности, связанных с искусственным интеллектом, за последние месяцы:

1. Мошенничество с дипфейками: В одном случае генерального директора британской энергетической компании обманом заставили перевести 243 000 долларов, думая, что он разговаривает со своим боссом. В афере использовалась технология дипфейков, что подчеркивало потенциал мошенничества с использованием искусственного интеллекта.

2. Атаки по отравлению данных: Злоумышленники могут повредить модели ИИ, введя вредоносные данные во время обучения, что приведет к ошибочным результатам. Это наблюдалось при создании компании по кибербезопасности. машинное обучение модель была скомпрометирована, что привело к задержкам в реагировании на угрозы.

3. Эксплойты модели ИИ: Уязвимости в приложениях искусственного интеллекта, таких как чат-боты, привели к многочисленным случаям несанкционированного доступа к конфиденциальным данным. Эти недостатки подчеркивают необходимость надежных мер безопасности вокруг интерфейсов ИИ.

Последствия нарушений безопасности ИИ для бизнеса

Последствия уязвимостей безопасности ИИ многочисленны:

• Финансовые потери: Нарушения могут привести к прямым финансовым потерям и значительным затратам, связанным с усилиями по смягчению последствий.
• Операционные сбои: Отравление данных и другие атаки могут нарушить работу, что приведет к ошибочным решениям и задержкам в управлении угрозами.
• Ущерб репутации: Нарушения могут нанести ущерб репутации компании, подрывая доверие клиентов и долю рынка.

Поскольку компании быстро адаптируют свои клиентские приложения к технологиям искусственного интеллекта следующего поколения, важно иметь структурированный подход к их защите, чтобы снизить риск нарушения их бизнеса киберзлоумышленниками.

Трехсторонний подход к обеспечению безопасности приложений искусственного интеллекта поколений

Чтобы эффективно защитить приложения ИИ нового поколения, предприятия должны принять комплексную стратегию безопасности, охватывающую весь жизненный цикл ИИ. Есть три ключевых шага:

1. Сбор и обработка данных: Обеспечьте безопасный сбор и обработку данных, включая шифрование и строгий контроль доступа.

2. Разработка и обучение модели: Внедряйте методы обеспечения безопасности при разработке, обучении и точной настройке моделей ИИ для защиты от заражения данных и других атак.

3. Вывод модели и ее использование в реальном времени: Мониторьте системы искусственного интеллекта в режиме реального времени и обеспечивайте постоянную оценку безопасности для обнаружения и устранения потенциальных угроз.

Эти три шага следует рассматривать вместе с моделью совместной ответственности типичной облачной платформы искусственного интеллекта (показанной ниже).

Рисунок 2. Использование искусственного интеллекта безопасного поколения – матрица общей ответственности

В IBM Framework для защиты генеративного искусственного интеллектавы найдете подробное описание этих трех шагов и принципов безопасности, которым необходимо следовать. Они сочетаются с элементами управления облачной безопасностью на базовом уровне инфраструктуры, который работает основные языковые модели и приложения.

Рисунок 3. Платформа IBM для защиты генеративного ИИ

Баланс между прогрессом и безопасностью

Переход к искусственному интеллекту следующего поколения позволяет предприятиям стимулировать инновации в своих бизнес-приложениях, автоматизировать сложные задачи и повысить эффективность, точность и качество принятия решений, одновременно сокращая затраты и повышая скорость и гибкость своих бизнес-процессов.

Как показывает волна внедрения облачных технологий, важно с самого начала уделять приоритетное внимание безопасности. Интегрируя меры безопасности на ранних стадиях процесса внедрения ИИ, компании могут превратить прошлые ошибки в важные шаги и защититься от сложных киберугроз. Такой упреждающий подход обеспечивает соответствие меняющимся нормативным требованиям в области искусственного интеллекта, защищает конфиденциальные данные предприятий и их клиентов, а также поддерживает доверие заинтересованных сторон. Таким образом, компании могут достичь своих стратегических целей в области искусственного интеллекта безопасным и устойчивым способом.

Как IBM может вам помочь

IBM предлагает комплексные решения, которые помогут предприятиям безопасно внедрять технологии искусственного интеллекта. Благодаря консалтингу, услугам безопасности и надежной системе безопасности ИИ IBM помогает организациям создавать и развертывать приложения ИИ в большом масштабе, обеспечивая прозрачность, этику и соответствие требованиям. Семинары IBM по обнаружению безопасности ИИ — это важный первый шаг, помогающий клиентам выявлять и снижать риски безопасности на ранних этапах внедрения ИИ.

Для получения дополнительной информации посетите эти ресурсы:

Продолжить чтение