Що таке безпека штучного інтелекту?

Штучний інтелект вніс неймовірні інновації у світ у безпрецедентному темпі. На жаль, кіберзлочинці освоїли технологію штучного інтелекту так само швидко, як і решта світу, що створює нові вразливості, загрози та виклики для безпеки.

Безпека ШІ або безпека штучного інтелекту – це заходи та методи захисту систем штучного інтелекту від цих загроз. Так само, як традиційні ІТ-системи потребують захисту від злому, вірусів і несанкціонованого доступу, системи штучного інтелекту потребують власних заходів безпеки, щоб забезпечити їхню функціональність, надійність і захищеність.

Безпека ШІ важлива з кількох причин, зокрема з огляду на нижченаведене.
 

• Захист делікатних даних. Системи штучного інтелекту обробляють великий обсяг конфіденційних даних, включно з фінансовими, медичними та особистими даними. 

• Збереження цілісності системи. Неконтрольовані вразливості в системах штучного інтелекту можуть призвести до компрометації моделей, що, у свою чергу, може призвести до неточних або шкідливих результатів.

• Захист доступності служб штучного інтелекту. Як і будь-яка інша служба, системи штучного інтелекту повинні залишатися доступними й працездатними, особливо з огляду на те, що все більше людей і організацій покладаються на них. Порушення безпеки часто призводять до простою, що може порушити основні служби. 

• Підзвітність. Для того, щоб ШІ був прийнятий у глобальному масштабі, люди та організації повинні вірити, що системи ШІ є безпечними й надійними.

• Конфіденційність: забезпечення доступу до делікатних даних лише для вповноважених осіб або систем. 

• Цілісність: підтримка точності й узгодженості систем ШІ.

• Доступність: забезпечення подальшої роботи й доступності систем ШІ. 
  
  
• Підзвітність: можливість відстежувати дії, виконані системами ШІ.

 

Важливо розрізняти два пов’язані між собою, але різні поняття: безпека ШІ та ШІ для кібербезпеки.

Безпека ШІ – це захист самих систем ШІ. Безпека ШІ охоплює стратегії, інструменти та практичні поради, спрямовані на захист моделей, даних та алгоритмів ШІ від загроз. Це означає, що система штучного інтелекту функціонує за призначенням, а зловмисники не можуть скористатися вразливостями для маніпулювання результатами або викрадення конфіденційної інформації.

З іншого боку, ШІ для кібербезпеки – це використання інструментів і моделей ШІ для покращення здатності організації виявляти, реагувати та пом’якшувати загрози для всіх своїх технологічних систем. Він допомагає організаціям аналізувати великий обсяг даних про події та виявляти закономірності, які вказують на потенційні загрози. ШІ для кібербезпеки може аналізувати та співвідносити події й дані про кіберзагрози з різних джерел.

Підсумовуючи, можна сказати, що безпека ШІ – це захист систем ШІ, тоді як ШІ для кібербезпеки – це використання систем ШІ для посилення загальної захищеності організації.

Забезпечення захисту систем штучного інтелекту вимагає комплексного підходу, який вирішує як технічні, так і операційні проблеми. Нижче наведено кілька порад із захисту систем штучного інтелекту.

Щоб забезпечити цілісність і конфіденційність даних, які використовуються для навчання моделей ШІ, організації мають застосовувати надійні заходи для захисту даних, як-от:

• Шифрування делікатних даних для запобігання несанкціонованому доступу до наборів даних для навчання ШІ.

• Перевірка джерел даних: важливо переконатися, що дані, які використовуються для навчання, надходять із надійних і перевірених джерел, що знижує ризик зараження даних.

• Регулярне очищення даних для видалення будь-яких зловмисних або небажаних елементів може допомогти знизити ризики для безпеки ШІ.

Захист моделей ШІ від атак так само важливий, як і захист даних. Серед ключових методів забезпечення захисту моделі виділяють наведені нижче.

• Регулярне тестування моделей штучного інтелекту для виявлення потенційних вразливостей до ворожих атак має вирішальне значення для підтримки безпеки.

• Використання диференційованої конфіденційності для запобігання зловмисникам від зворотного інжинірингу конфіденційної інформації з моделей ШІ.

• Впровадження змагального навчання, яке тренує моделі ШІ на алгоритмах, що імітують атаки, щоб допомогти їм швидше ідентифікувати реальні атаки. 

Упровадження надійних механізмів керування доступом дає змогу лише вповноваженим особам взаємодіяти із системами ШІ або модифікувати їх. Організації мають:

• Використовувати керування доступом на основі ролей, щоб обмежити доступ до систем ШІ на основі ролей користувачів.

• Упровадити багатофакторну автентифікацію, щоб забезпечити додатковий рівень захисту для доступу до моделей і даних ШІ.

• Відстежувати й реєструвати всі спроби доступу, щоб забезпечити швидке виявлення та усунення несанкціонованого доступу.

Постійний моніторинг і перевірка систем ШІ має важливе значення для виявлення потенційних загроз для безпеки й реагування на них. Організації мають:

• Регулярно проводити перевірку систем ШІ, щоб виявляти вразливості або порушення в роботі системи. 

• Використовуйте автоматизовані інструменти моніторингу для виявлення незвичної поведінки або шаблонів доступу в режимі реального часу. 

• Регулярно оновлюйте моделі ШІ, щоб усунути вразливості та підвищити стійкість до нових загроз. 

Існує кілька інструментів і технологій, які можуть допомогти підвищити безпеку систем штучного інтелекту. До них належать інфраструктури безпеки, методи шифрування та спеціалізовані засоби захисту ШІ.

Такі системи стандартів, як NIST AI Risk Management Framework, надають організаціям рекомендації щодо керування ризиками, пов’язаними зі штучним інтелектом, та їхнього зменшення. Ці системи стандартів пропонують найкращі практичні поради для захисту систем штучного інтелекту, виявлення потенційних ризиків і забезпечення надійності моделей штучного інтелекту.

Використання методів шифрування допомагає захистити як дані, так і моделі ШІ. Шифруючи конфіденційні дані, організації можуть зменшити ризик витоку інформації та гарантувати, що навіть якщо зловмисники отримають доступ до даних, вони залишаться непридатними для використання.

Для захисту програм штучного інтелекту розроблено різні інструменти та платформи. Ці інструменти допомагають організаціям виявляти вразливості, відстежувати системи штучного інтелекту на наявність потенційних атак і застосовувати протоколи безпеки. 

Оскільки ШІ стає все більш поширеним, загрози для цих систем будуть продовжувати ставати все більш витонченими. Однією з основних проблем є використання самого ШІ для автоматизації кібератак, що полегшує противникам проведення високоцільових і ефективних кампаній. Наприклад, зловмисники використовують великі мовні моделі та методи фішингу зі штучним інтелектом для створення переконливих персоналізованих повідомлень, які підвищують ймовірність обману жертви. Масштаб і точність цих атак пов’язані з новими викликами для традиційної системи кібербезпеки.


У відповідь на нові загрози багато організацій починають використовувати системи захисту на основі ШІ. Такі інструменти, як уніфікований розв’язок заходів безпеки Microsoft на основі ШІ, виявляють загрози та зводять їх до мінімуму в реальному часі, визначаючи аномальну поведінку й автоматизуючи реагування на атаки.

Оскільки проблеми безпеки ШІ продовжують розвиватися, організації повинні залишатися проактивними в адаптації своїх стратегій безпеки до мінливого ландшафту загроз, щоб забезпечити захист і надійність своїх систем ШІ. Ключові стратегії включають впровадження комплексних систем безпеки, інвестиції в технології шифрування та контролю доступу, а також постійне інформування про нові загрози та нові рішення.

Сучасні рішення для безпеки штучного інтелекту, які захищають ШІ та керують ним, значно підвищують захист організації від цих нових загроз. Інтегрувавши ці потужні рішення для захисту ШІ, організації можуть краще захистити свої конфіденційні дані, забезпечити дотримання нормативних вимог і стійкість своїх середовищ ШІ до майбутніх загроз.