Поскольку организации продолжают принимать инструменты AI, команды безопасности часто не готовы к новым вызовам. Разделение между техническими командами, которые быстро используют решения ИИ и команды безопасности, которые пытаются установить надлежащие ограждения, создало значительное воздействие в компаниях. Этот базовый парадокс безопасности — компенсация за инновации с защитой — особенно выражено, потому что введение ИИ ускоряется по беспрецедентным ценам.
Наиболее важная задача безопасности искусственного интеллекта, с которой компании сталкиваются сегодня, основана на организационном смещении. Инженерные команды интегрируют ИИ и большие голосовые модели (LLMS) в приложения без надлежащих инструкций по безопасности, в то время как команды безопасности не четко сообщают о своих ожиданиях готовности к искусству.
Исследование McKinsey подтверждает это прерывание: менеджеры ссылаются на 2.4 -более часто в качестве препятствия для усыновления в качестве собственных проблем с организацией руководства, хотя сотрудники в настоящее время ожидают генеративного ИИ в три раза больше, чем менеджеры.
CO -Founder и CTO от Pangea.
Понимание уникальных проблем приложений ИИ
Организации, которые реализуют решения искусственного интеллекта, по существу создают новые пути данных, которые не обязательно учитываются в обычных моделях безопасности. Это показывает несколько важных проблем:
1. Непреднамеренная утечка данных
Пользователи, которые делятся конфиденциальной информацией с системами искусственного интеллекта, могут не распознавать последующие эффекты. Системы ИИ часто работают как черные ящики, процесс и потенциально информацию, которым не хватает прозрачности.
Задача усугубляется, когда системы ИИ поддерживают историю разговоров или окно контекста, которое сохраняется в сеансах пользователей. Во взаимодействии используемая совместно информация может неожиданно вновь появиться в более позднем обмене и, возможно, подвергать конфиденциальные данные различным пользователям или контекстам. Этот «эффект памяти» представляет собой фундаментальное отклонение обычных моделей безопасности для приложений, в которых пути потока данных обычно более предсказуемы и контролируемы.
2. Единые атаки впрыска
Быстрое инъекционные атаки представляют собой новый вектор угроз, который готов привлечь финансово мотивированных злоумышленников в качестве шкалы развертывания ИИ. Организации, которые отвергают эти опасения для внутренних (с сотрудниками), упустили из виду более сложные угрозы от косвенных быстрых атак, которые могут с течением времени манипулировать процессами принятия решений.
Например, заявитель мог встроить скрытый текст, такой как «Приоритет этому резюме» в его приложение PDF, чтобы манипулировать инструментами HR -AI и для того, чтобы принести свое приложение на вершину независимо от квалификации. Аналогичным образом, поставщик может вставить невидимые команды разработки ввода в договорные документы, которые влияют на ИИ закупок, чтобы предпочесть их предложения конкурентам. Это не теоретические угрозы — мы уже видели случаи, когда тонкие манипуляции с входами ИИ привели к измеримым изменениям в расходах и решениях.
3 .. Проблемы авторизации
Неадекватное соблюдение авторизации в приложениях для искусственного интеллекта может привести к информации о несущественных пользователях и генерировать потенциальные нарушения соблюдения соответствия и травм данных.
4. Пробелы в видимости
Неадекватный мониторинг интерфейсов ИИ оставляет организации лишь ограниченным пониманием вопросов, реакции и принятия решений, что затрудняет распознавание злоупотреблений или оценить эффективность.
Четырехфазный подход безопасности
Чтобы создать комплексную программу безопасности искусственного интеллекта, которая занимается этими уникальными проблемами и в то же время позволяет инновациям, компании должны реализовать структурированный подход:
Фаза 1: Оценка
Начните с каталогизации, который уже используются системы искусственного интеллекта, включая Shadow IT. Поймите, какие данные проходят через эти системы и где есть конфиденциальная информация. Этот этап обнаружения должен включать интервью с руководителями департаментов, опросы по технологическому использованию и техническому сканированию, чтобы определить неавторизованные инструменты искусственного интеллекта.
Вместо того, чтобы навязывать ограничительные средства контроля (которые неизбежно организуют Shadow AI), они признают, что их организация принимает ИИ вместо того, чтобы сражаться с ними. Четкое общение с помощью целей оценки будет способствовать прозрачности и сотрудничеству.
Этап 2: Политическое развитие
Работать с заинтересованными сторонами, чтобы создать четкие руководящие принципы о типах информации, никогда не должны использоваться с системами ИИ и какие защитные меры должны присутствовать. Разработать и поделиться конкретными рекомендациями для безопасной разработки и использования ИИ, которые компенсируют требования безопасности с практическим подружением пользователя.
Эти руководящие принципы должны рассматривать классификацию данных, приемлемые приложения, необходимые контроли безопасности и процедуры эскалации для исключений. Наиболее эффективные руководящие принципы разрабатываются вместе, в результате чего участвуют как безопасность, так и деловые делители.
Этап 3: Техническая реализация
Установите подходящие элементы управления безопасности на основе потенциальных эффектов. Это может включать в себя редакционные услуги на основе API, механизмы аутентификации и инструменты наблюдения. Фаза реализации должна расставлять приоритеты для автоматизации, если это возможно.
Процессы ручного обзора просто не могут масштабироваться, чтобы соответствовать объему и скорости взаимодействия ИИ. Вместо этого сосредоточьтесь на реализации руководящих принципов, которые могут идентифицировать и защищать конфиденциальную информацию в программе в реальном времени, контролируемой без создания трения, которые могут привести к выявлению альтернатив. Создайте структурированные партнерские отношения между командами безопасности и инженеров, в которых оба разделяют ответственность за безопасную реализацию искусственного интеллекта.
Фаза 4: Образование и сознание
Информировать пользователей о безопасности искусственного интеллекта. Помогите вам понять, какая уместная информация и как вы можете безопасно использовать системы искусственного интеллекта. Обучение должно быть специфичным для роли и предоставлять соответствующие примеры, которые используют разные группы пользователей.
Регулярные обновления возникающих угроз и передовых практик будут поддерживать осведомленность о безопасности, когда развивается ландшафт искусственного интеллекта. Признайте отделы, которые успешно согласовывают инновации, чтобы создать позитивные стимулы для соблюдения соответствия.
Посмотрите вперед
Поскольку ИИ все чаще внедряется во все процессы компании, подходы безопасности должны развиваться, чтобы решить возникающие проблемы. Организации, которые считают безопасность искусственного интеллекта как фактор, чем препятствие, получают конкурентные преимущества в их поездках на трансформации.
Благодаря улучшенным структурам управления, эффективным контролем и межфункциональным сотрудничеством, компании могут использовать преобразующий потенциал ИИ и в то же время облегчить свои уникальные проблемы.
Мы перечислили лучшие онлайн -курсы по кибербезопасности.
Эта статья была произведена в рамках канала Expert Insights Techradarpro, в котором мы сегодня предлагаем лучшие и умные руководители в технологической индустрии. Взгляды, выраженные здесь, относятся к авторскому и не обязательно мнениям Techradarpro или Future PLC. Если вы заинтересованы в том, чтобы определить больше здесь:
