Šta je to AI bezbednost?

AI je donela neverovatne inovacije svetu nezapamćenim tempom. Nažalost, kibernetički kriminalci su prihvatili AI tehnologiju onoliko brzo koliko i ostatak sveta, što predstavlja nove bezbednosne ranjivosti, pretnje i izazove.

AI bezbednost, ili bezbednost veštačke inteligencije, odnosi se na mere i prakse dizajnirane za zaštitu AI sistema od ovih pretnji. Baš kao što tradicionalni IT sistemi zahtevaju zaštitu od hakovanja, virusa i neovlašćenog pristupa, AI sistemi zahtevaju sopstvene bezbednosne mere kako bi ostali funkcionalni, pouzdani i zaštićeni.

AI bezbednost je važna iz nekoliko razloga, uključujući:
 

• Zaštita osetljivih podataka. AI sistemi obrađuju ogromne količine osetljivih podataka, uključujući finansijske, medicinske, lične i finansijske informacije. 

• Održavanje integriteta sistema. Neproverene ranjivosti u AI sistemima mogu dovesti do ugroženih modela, što može dovesti do netačnih ili štetnih ishoda.

• Zaštita dostupnosti AI usluga. Kao i bilo koja druga usluga, AI sistemi moraju da ostanu dostupni i operativni, posebno jer se sve više ljudi i organizacija oslanja na njih. Bezbednosni proboji često dovode do prekida rada koji može da ometa osnovne usluge. 

• Odgovornost. Da bi AI bio usvojen na globalnom nivou, ljudi i organizacije moraju da imaju poverenja u to da su AI sistemi bezbedni i pouzdani.

• Poverljivost: Obezbeđivanje da osetljivim podacima mogu da pristupe samo ovlašćeni pojedinci ili sistemi. 

• Integritet: Održavanje tačnosti i doslednosti AI sistema.

• Dostupnost: Obezbeđivanje da AI sistemi ostanu operativni i pristupačni. 
  
  
• Odgovornost: Mogućnost praćenja radnji koje su izvršili AI sistemi.

 

Važno je razlikovati dva povezana, ali različita pojma: bezbednost AI i AI za kibernetičku bezbednost.

AI bezbednost se fokusira na zaštitu samih AI sistema. To je bezbednost za AI koja sadrži strategije, alatke i prakse koje imaju za cilj zaštitu AI modela, podataka i algoritama od pretnji. To uključuje obezbeđivanje da AI sistem funkcioniše na predviđen način i da napadači ne mogu da iskoriste ranjivosti za manipulisanje izlazima ili krađu osetljivih informacija.

S druge strane, AI za kibernetičku bezbednost se odnosi na korišćenje AI alatki i modela za poboljšanje mogućnosti organizacije da otkrije, odgovori na i ublaži pretnje za sve njene tehnološke sisteme. On pomaže organizacijama da analiziraju ogromne količine podataka o događajima i identifikuju obrasce koji ukazuju na potencijalne pretnje. AI za kibernetičku bezbednost može da analizira i spaja događaje i podatke o kibernetičkim pretnjama u više izvora.

Ukratko, AI bezbednost se odnosi na zaštitu AI sistema, dok AI za kibernetičku bezbednost upućuje na korišćenje AI sistema za poboljšanje celokupnog stanja bezbednosti organizacije.

Obezbeđivanje bezbednosti AI sistema zahteva sveobuhvatni pristup kojim se rešavaju i tehnički i operativni izazovi. Evo nekih najboljih praksi za obezbeđivanje AI sistema:

Da bi obezbedili integritet i poverljivost podataka koji se koriste za obuku AI modela, organizacije bi trebalo da primene robusne mere zaštite podataka koje obuhvataju:

• Šifrovanje osetljivih podataka da bi se sprečio neovlašćeni pristup skupovima podataka za obuku veštačke inteligencije.

• Verifikacija izvora podataka: važno je da se uverite da podaci koji se koriste za obuku potiču iz pouzdanih i proverljivih izvora, što smanjuje rizik od trovanja podataka.

• Redovno saniranje podataka radi uklanjanja zlonamernih ili neželjenih elemenata može da vam pomogne da smanjite AI bezbednosne rizike.

Zaštita AI modela od napada je važna kao i zaštita podataka. Ključne tehnike za obezbeđivanje bezbednosti modela uključuju:

• Redovno testiranje AI modela radi identifikovanja potencijalnih ranjivosti na neprijateljske napade od presudne je važnosti za održavanje bezbednosti.

• Korišćenje diferencijalne privatnosti radi sprečavanja napadača da vrši reverzni inženjering osetljivih informacija iz AI modela.

• Primena obuka protiv neprijateljskog napada, koji obučava AI modele na algoritmima koji simuliraju napade kako bi im pomogli da brže identifikuju stvarne napade. 

Primena jakih mehanizama kontrole pristupa obezbeđuje da samo ovlašćeni pojedinci vrše interakciju sa AI sistemima ili ih menjaju. Organizacije bi trebalo da:

• Koriste kontrolu pristupa zasnovanu na ulogama da bi se ograničio pristup AI sistemima na osnovu uloga korisnika.

• Primene višestruku potvrdu identiteta da bi se obezbedio dodatni sloj bezbednosti za pristup AI modelima i podacima.

• Nadgledaju i evidentiraju sve pokušaje pristupa da bi se uverile da je neovlašćeni pristup brzo otkriven i ublažen.

Kontinuirano nadgledanje i nadzor AI sistema od suštinskog su značaja za otkrivanje i odgovaranje na potencijalne bezbednosne pretnje. Organizacije bi trebalo da:

• Redovno nadgledaju AI sisteme da bi se identifikovale ranjivosti ili nepravilnosti u performansama sistema. 

• Koriste automatizovane alatke za nadgledanje da bi se otkrilo neobično ponašanje ili obrasci pristupa u realnom vremenu. 

• Redovno ažuriraju AI modele da bi se zakrpile ranjivosti i poboljšala otpornost na nove pretnje. 

Postoji nekoliko alatki i tehnologija koje mogu da poboljšaju bezbednost AI sistema. One obuhvataju bezbednosne okvire, tehnike šifrovanja i specijalizovane alatke za AI bezbednost.

Radni okviri kao što je NIST radni okvir za upravljanjem rizikom za AI pružaju smernice za organizacije za upravljanje i smanjivanje rizika povezanih sa veštačkom inteligencijom. Ovi radni okviri nude najbolje prakse za obezbeđivanje AI sistema, identifikovanje potencijalnih rizika i obezbeđivanje pouzdanosti AI modela.

Korišćenje tehnika šifrovanja pomaže u zaštiti podataka i AI modela. Šifrovanjem osetljivih podataka, organizacije mogu da smanje rizik od curenja podataka i obezbede da čak i ako napadači dobiju pristup podacima, to ostaje neupotrebljivo.

Različite alatke i platforme su razvijene da bi se obezbedile AI aplikacije. Ove alatke pomažu organizacijama da otkriju ranjivosti, nadgledaju AI sisteme u pogledu potencijalnih napada i nameću bezbednosne protokole. 

Kako AI postaje dostupniji, pretnje po ove sisteme će nastaviti da rastu i postaju sve složenije. Jedna od glavnih briga je upotreba same veštačke inteligencije za automatizaciju kibernetičkih napada, što olakšava protivnicima da sprovode veoma ciljane i efikasne kampanje. Na primer, napadači koriste velike jezičke modele i AI phishing tehnike za pravljenje ubedljivih, personalizovanih poruka koje povećavaju verovatnoću za obmane žrtava. Skala i preciznost ovih napada predstavljaju nove izazove za tradicionalnu odbranu kibernetičke bezbednosti.


Kao odgovor na ove pretnje koje se razvijaju, mnoge organizacije počinju da koriste sisteme odbrane koji koriste veštačku inteligenciju. Ove alatke, kao što je objedinjeno SecOps rešenje koje koristi veštačku inteligenciju korporacije Microsoft, otkrivaju i ublažuju pretnje u realnom vremenu identifikovanjem abnormalnog ponašanja i automatizovanjem odgovora na napade.

Kako izazovi koji se odnose na AI bezbednost nastavljaju da se razvijaju, organizacije moraju ostati proaktivne u prilagođavanju svojih strategija zaštite promenljivom okruženju pretnji kako bi osigurale bezbednost i pouzdanost svojih AI sistema. Ključne strategije uključuju usvajanje sveobuhvatnih bezbednosnih radnih okvira, ulaganje u tehnologije šifrovanja i kontrolu pristupa, kao i dovoljnu informisanost o novim pretnjama i novim rešenjima.

Moderna AI bezbednosna rešenja kojima se štiti veštačka inteligencija i upravlja njome, značajno poboljšavaju odbranu organizacije od ovih novih pretnji. Integrisanjem ovih AI bezbednosnih rešenja, organizacije mogu bolje da zaštite svoje osetljive podatke, održavaju usaglašenost sa propisima i obezbede otpornost svojih AI okruženja u odnosu na buduće pretnje.