Hvad er AI-sikkerhed?

Kunstig intelligens har bragt utrolig innovation til verden i et hidtil uset tempo. Desværre har cyberkriminelle taget teknologi med kunstig intelligens til sig så hurtigt som resten af verden, hvilket giver nye sikkerhedsrisici, trusler og udfordringer.

AI-sikkerhed eller kunstig intelligens henviser til de foranstaltninger og fremgangsmåder, der er udviklet til at beskytte AI-systemer mod disse trusler. Præcis som traditionelle it-systemer kræver beskyttelse mod hacking, virus og uautoriseret adgang, kræver AI-systemer deres egne sikkerhedsforanstaltninger for at sikre, at de forbliver funktionelle, pålidelige og beskyttede.

AI-sikkerhed er vigtig af flere årsager, herunder:
 

• Beskyttelse af følsomme data. AI-systemer behandler store mængder følsomme data, herunder finansielle, medicinske, personlige og økonomiske oplysninger. 

• Vedligeholdelse af systemintegritet. Ukontrollerede sårbarheder i AI-systemer kan føre til kompromitterede modeller, som igen kan give unøjagtige eller skadelige resultater.

• Sikring af tilgængeligheden af AI-tjenester. Ligesom alle andre tjenester skal AI-systemer forblive tilgængelige og i drift, især i takt med at flere personer og organisationer bliver afhængige af dem. Sikkerhedsbrud resulterer ofte i nedetid, hvilket kan forstyrre vigtige tjenester. 

• Ansvarlighed. For at kunstig intelligens kan anvendes globalt, skal personer og organisationer have tillid til, at AI-systemer er sikre og pålidelige.

• Fortrolighed: Sørg for, at følsomme data kun er tilgængelige for autoriserede personer eller systemer. 

• Integritet: Opretholdelse af nøjagtighed og ensartethed i AI-systemerne.

• Tilgængelighed: Sørg for, at AI-systemer forbliver driftsklare og tilgængelige. 
  
  
• Ansvarlighed: Muligheden for at spore handlinger foretaget af AI-systemer.

 

Det er vigtigt at skelne mellem to relaterede, men forskellige begreber: AI-sikkerhed og AI til cybersikkerhed.

AI-sikkerhed fokuserer på beskyttelse af selve AI-systemer. Det er sikkerhed for kunstig intelligens, som omfatter strategier, værktøjer og praksisser, der har til formål at beskytte AI-modeller, data og algoritmer mod trusler. Dette omfatter at sikre, at AI-systemet fungerer efter hensigten, og at hackere ikke kan udnytte sårbarheder til at manipulere output eller stjæle følsomme oplysninger.

AI til cybersikkerhed henviser på den anden side til brugen af AI-værktøjer og -modeller til at forbedre en organisations evne til at opdage, reagere på og afbøde trusler mod alle dens teknologisystemer. Det hjælper organisationer med at analysere store mængder hændelsesdata og identificere mønstre, der indikerer potentielle trusler. Kunstig intelligens til cybersikkerhed kan analysere og korrelere hændelser og cybertrusler på tværs af flere kilder.

Kort sagt handler AI-sikkerhed om at beskytte AI-systemer, mens kunstig intelligens til cybersikkerhed refererer til brugen af AI-systemer til at forbedre en organisations overordnede sikkerhedsniveau.

Sikring af sikkerheden i AI-systemer kræver en omfattende tilgang, der håndterer både tekniske og driftsmæssige udfordringer. Her er nogle bedste praksis til sikring af AI-systemer:

For at sikre integriteten og fortroligheden af de data, der bruges til at træne AI-modeller, skal organisationer implementere robuste datasikkerhedsforanstaltninger, der omfatter:

• Kryptering af følsomme data for at forhindre uautoriseret adgang til AI-træningsdatasæt.

• Bekræftelse af datakilder: Det er vigtigt at sikre, at de data, der bruges til træning, kommer fra pålidelige og verificerbare kilder, hvilket reducerer risikoen for dataforgiftning.

• Jævnlig rensning af data for at fjerne skadelige eller uønskede elementer kan hjælpe med at afhjælpe sikkerhedsrisici i forbindelse med kunstig intelligens.

Det er lige så vigtigt at beskytte AI-modeller mod angreb som at beskytte data. Vigtige teknikker til at sikre modelsikkerhed omfatter:

• Det er vigtigt at teste AI-modeller regelmæssigt for at identificere potentielle sårbarheder i forbindelse med fjendtlige angreb for at opretholde sikkerheden.

• Brug af differentiel beskyttelse af personlige oplysninger for at forhindre hackere i at foretage reverse engineering af følsomme oplysninger fra AI-modeller.

• Implementering af fjendtlig træning, som oplærer AI-modeller i algoritmer, der simulerer angreb, for at hjælpe dem med hurtigere at identificere reelle angreb. 

Implementering af stærke adgangskontrolmekanismer sikrer, at det kun er autoriserede personer, der interagerer med eller ændrer AI-systemer. Organisationer skal:

• Bruge rollebaseret adgangskontrol til at begrænse adgangen til AI-systemer baseret på brugerroller.

• Implementere multifaktorgodkendelse for at give et ekstra sikkerhedslag for at få adgang til AI-modeller og -data.

• Overvåge og logføre alle adgangsforsøg for at sikre, at uautoriseret adgang hurtigt registreres og afhjælpes.

Løbende overvågning af AI-systemer er afgørende for at registrere og reagere på potentielle sikkerhedstrusler. Organisationer skal:

• Jævnligt overvåge AI-systemer for at identificere sikkerhedsrisici eller uregelmæssigheder i systemets ydeevne. 

• Bruge automatiserede overvågningsværktøjer til at registrere usædvanlig adfærd eller adgangsmønstre i realtid. 

• Opdatere AI-modeller regelmæssigt for at rette sikkerhedsrisici og forbedre robustheden over for nye trusler. 

Der er flere værktøjer og teknologier, der kan hjælpe med at forbedre sikkerheden i AI-systemer. Disse omfatter sikkerhedsstrukturer, krypteringsteknikker og specialiserede AI-sikkerhedsværktøjer.

Strukturer som NIST AI Risk Management Framework giver organisationer retningslinjer til administration og afhjælpning af risici, der er knyttet til kunstig intelligens. Disse strukturer tilbyder bedste praksis for at sikre AI-systemer, identificere potentielle risici og sikre pålideligheden af AI-modeller.

Brug af krypteringsteknikker hjælper med at beskytte både data- og AI-modeller. Ved at kryptere følsomme data kan organisationer reducere risikoen for databrud og sikre, at selvom hackere får adgang til data, forbliver de ubrugelige.

Der er udviklet forskellige værktøjer og platforme til at sikre AI-programmer. Disse værktøjer hjælper organisationer med at registrere sikkerhedsrisici, overvåge AI-systemer for potentielle angreb og gennemtvinge sikkerhedsprotokoller. 

Efterhånden som kunstig intelligens bliver mere udbredt, vil truslerne mod disse systemer fortsat blive mere avancerede. En af de største bekymringer er brugen af kunstig intelligens til selv at automatisere cyberangreb, hvilket gør det nemmere for modspillere at gennemføre meget målrettede og effektive kampagner. For eksempel bruger angribere store sprogmodeller og AI-phishing-teknikker til at skabe overbevisende, personaliserede beskeder, der øger sandsynligheden for, at offeret bliver bedraget. Omfanget og præcisionen af disse angreb giver nye udfordringer for det traditionelle cybersikkerhedsforsvar.


Som reaktion på disse trusler, der udvikler sig, er mange organisationer begyndt at anvende forsvarssystemer, der er drevet af kunstig intelligens. Disse værktøjer, f.eks. Microsofts AI-drevne Unified SecOps-løsning, registrerer og afhjælper trusler i realtid ved at identificere unormal adfærd og automatisere reaktioner på angreb.

I takt med at sikkerhedsudfordringerne med kunstig intelligens fortsætter med at udvikle sig, skal organisationer forblive proaktive og tilpasse deres sikkerhedsstrategier til det skiftende trusselsbillede for at sikre deres AI-systemers sikkerhed og pålidelighed. Vigtige strategier omfatter indførelse af omfattende sikkerhedsstrukturer, investering i krypteringsteknologier og adgangskontrol og at holde dig informeret om nye trusler og nye løsninger.

Moderne AI-sikkerhedsløsninger, der sikrer og styrer kunstig intelligens betydeligt forbedrer en organisations beskyttelse mod disse nye trusler. Ved at integrere disse kraftfulde AI-sikkerhedsløsninger kan organisationer bedre beskytte deres følsomme data, opretholde overholdelse af lovgivningen og hjælpe med at sikre deres AI-miljøers modstandsdygtighed over for fremtidige trusler.