Какво представлява защитата на ИИ?

ИИ доведе до невероятни иновации в света с безпрецедентен темп. За съжаление киберпрестъпниците приеха технологията за ИИ толкова бързо, колкото останалата част на света, което представя нови уязвимости, заплахи и предизвикателства за защитата.

Защита на ИИ, или защита на изкуствен интелект се отнася за мерките и практиките, предназначени да защитават системите с ИИ от тези заплахи. Точно както традиционните системи с информационни технологии изискват защита от хакерство, вируси и неупълномощен достъп, системите с ИИ изискват свои собствени мерки за защита, за да се гарантира, че остават функционални, надеждни и защитени.

Защитата на ИИ е важна по няколко причини, включително:
 

• Защита на чувствителни данни. Системите с ИИ обработват големи количества чувствителни данни, включително финансова, медицинска, лична и финансова информация. 

• Поддържане на целостта на системата. Оставените без контрол уязвимости в системите с ИИ могат да доведат до компрометирани модели, което на свой ред може да доведе до неточни или вредни резултати.

• Защита на наличността на услугите с ИИ. Подобно на всяка друга услуга, системите с ИИ трябва да остават налични и работоспособни, особено когато все повече хора и организации разчитат на тях. Пробивите в защитата често водят до престои, което може да наруши предоставянето на важни услуги. 

• Отчетност. За да може ИИ да бъде приет в глобален мащаб, хората и организациите трябва да вярват, че системите с ИИ са защитени и надеждни.

• Поверителност: гарантиране, че чувствителните данни са достъпни само за упълномощени лица или системи. 

• Цялост: поддържане на точността и съгласуваността на системите с ИИ.

• Достъпност: гарантиране, че системите с ИИ остават работоспособни и достъпни. 
  
  
• Отчетност: възможността за проследяване на действия, извършени от системи с ИИ.

 

Важно е да се направи разлика между две свързани, но различни понятия: защита на ИИ и ИИ за киберсигурност.

Защитата на ИИ се фокусира върху защитата на самите системи с ИИ. Това е защита за ИИ, която включва стратегиите, инструментите и практиките, насочени към защита на моделите, данните и алгоритмите на ИИ от заплахи. Това включва гарантиране, че системата с ИИ функционира по предназначение и че атакуващите не могат да използват уязвимости, за да манипулират изходни данни или да откраднат чувствителна информация.

ИИ за киберсигурност, от друга страна, се отнася за използването на инструменти и модели на ИИ за подобряване на способността на организацията да открива, отговаря и смекчава заплахите за всички свои технологични системи. Това помага на организациите да анализират големи количества данни за събития и да идентифицират модели, които показват потенциални заплахи. ИИ за киберсигурност може да анализира и съпоставя събития и киберзаплахи от множество източници.

В обобщение, защитата на ИИ е свързана със защитата на системите с ИИ, докато ИИ за киберсигурност се отнася за използването на системи с ИИ за подобряване на цялостното положение на защитата на организацията.

Гарантирането на защитата на системите с ИИ изисква всеобхватен подход, който да отговаря както на техническите, така и на оперативните предизвикателства. Ето някои най-добри практики за защита на системи с ИИ:

За да се гарантира целостта и поверителността на данните, използвани за обучение на модели с ИИ, организациите трябва да внедрят надеждни мерки за защита на данните, които включват:

• Шифроване на чувствителни данни, за да се предотврати неупълномощен достъп до набори от данни за обучение на ИИ.

• Проверка на източниците на данни: важно е да се гарантира, че данните, използвани за обучение, идват от надеждни и проверими източници, което намалява риска от „отравяне“ на данни.

• Редовната „дезинфекция“ на данните, за да бъдат премахвани злонамерени или нежелани елементи, може да помогне за намаляване на рисковете за защитата на ИИ.

Защитата на AI моделите от атаки е толкова важна, колкото и защитата на данните. Основните техники за гарантиране на защитата на модели включват:

• Редовното тестване на модели с ИИ за идентифициране на потенциални уязвимости към състезателни атаки е от решаващо значение за поддържането на защитата.

• Използване на диференциална поверителност, за да се предотврати използване на т.н. „обратно инженерство“ към чувствителна информация от AI модели.

• Прилагане на обучение за състезателни атаки, което обучава моделите на изкуствен интелект върху алгоритми, които симулират атаки, за да им помогне по-бързо да идентифицират реалните атаки. 

Прилагането на силни механизми за контрол на достъпа гарантира, че само упълномощени лица взаимодействат със или променят системи с ИИ. Организациите трябва да:

• използват базирано на роли управление на достъпа, за да ограничат достъпа до системите с ИИ въз основа на потребителски роли.

• Внедряват многофакторно удостоверяване за предоставяне на допълнителен слой на защита за достъп до AI модели и данни.

• Наблюдавайте и регистрирайте всички опити за достъп, за да се гарантира, че неупълномощен достъп се открива и смекчава бързо.

Непрекъснатото наблюдение и проверките на системите с ИИ са от съществено значение за откриването и отговарянето на потенциални заплахи за защитата. Организациите трябва да:

• Редовно проверявайте системите с ИИ, за да идентифицирате уязвимости или отклонения в технически показатели на системата. 

• Използвайте автоматизирани инструменти за наблюдение, за да откривате необичайно поведение или достъп до модели в реално време. 

• Актуализирайте редовно AI моделите, за да коригирате уязвимостите и да подобрите устойчивостта към възникващи заплахи. 

Има няколко инструмента и технологии, които могат да ви помогнат да подобрите защитата на системите с ИИ. Това включва рамки за защита, техники за шифроване и специализирани инструменти за защита на ИИ.

Рамки като NIST AI Risk Management Framework предоставят указания за организациите как да управляват и намалят рисковете, свързани с ИИ. Тези рамки предлагат най-добри практики за защита на системи с ИИ, идентифициране на потенциални рискове и гарантиране на надеждността на AI моделите.

Използването на техники за шифроване помага за защитата както на данните, така и на AI моделите. Чрез шифроване на поверителни данни организациите могат да намалят риска от пробиви в данните и да гарантират, че дори ако атакуващите получат достъп до данните, данните ще остават неизползваеми.

Разработени са различни инструменти и платформи за защита на приложенията с ИИ. Тези инструменти помагат на организациите да откриват уязвимости, да наблюдават системите с ИИ за потенциални атаки и да налагат протоколи за защита. 

Тъй като ИИ навлиза все повече, заплахите за тези системи ще продължат да нарастват и да стават по-сложни. Едно от основните притеснения е използването на самия ИИ за автоматизиране на кибератаки, което улеснява състезателните атаки да провеждат силно целенасочени и ефективни кампании. Например, атакуващите използват големи езикови модели и техники за фишинг с ИИ, за да създават убедителни персонализирани съобщения, които увеличават вероятността за измама на жертва. Мащабът и точността на тези атаки представляват нови предизвикателства пред традиционната защита на киберсигурността.


В отговор на тези развиващи се заплахи много организации започват да използват системи за защита с подкрепа на ИИ. Такива инструменти, например унифицираното решение SecOps на Microsoft с подкрепа на ИИ, откриват и смекчават заплахи в реално време чрез идентифициране на необичайно поведение и автоматизиране на отговорите на атаки.

Тъй като предизвикателствата, свързани със защитата на ИИ, продължават да се развиват, организациите трябва да остават проактивни при адаптирането на своите стратегии за защита към променящия се пейзаж на заплахите, за да се гарантира безопасността и надеждността на техните системи с ИИ. Основните стратегии включват приемане на всеобхватни рамки за защита, инвестиране в технологии за шифроване и управление на достъпа, информираност за нововъзникващите заплахи, както и нови решения.

Модерните решения за защита на ИИ, които защитават и управляват ИИ, значително подобряват защитата на дадена организация срещу тези нови заплахи. Чрез интегрирането на тези мощни решения за защита на ИИ, организациите могат по-добре да защитават своите чувствителни данни, да поддържат съответствие с нормативните изисквания и да гарантират устойчивостта на своите среди с ИИ срещу бъдещи заплахи.