Hva er KI-sikkerhet?

KI har ført en utrolig innovasjon til verden i et enestående tempo. Dessverre har cyberkriminelle tatt i bruk KI-teknologi like raskt som resten av verden. Det presenterer nye sikkerhetssårbarheter, trusler og utfordringer.

KI-sikkerhet, eller kunstig intelligens-sikkerhet, refererer til målene og praksisene som er utformet for å beskytte KI-systemer mot disse truslene. På samme måte som tradisjonelle IT-systemer krever beskyttelse mot hacking, virus og uautorisert tilgang, krever KI-systemer sine egne sikkerhetstiltak for å sikre at de forblir funksjonelle, pålitelige og beskyttet.

KI-sikkerhet er viktig av flere årsaker, inkludert:
 

• Beskyttelse av sensitive data. KI-systemer behandler store mengder sensitive data, inkludert økonomisk, medisinsk, personlig og finansiell informasjon. 

• Opprettholde systemintegritet. Sårbarhet som ikke sjekkes i KI-systemer kan føre til kompromitterte modeller, noe som igjen kan gi unøyaktige eller skadelige resultater.

• Sikre tilgjengeligheten av KI-tjenester. I likhet med enhver annen tjeneste må KI-systemer forbli tilgjengelige og i drift, spesielt ettersom flere personer og organisasjoner blir avhengige av dem. Sikkerhetsbrudd fører ofte til nedetid som kan forstyrre viktige tjenester. 

• Ansvarlighet. For at kunstig intelligens skal tas i bruk i global skala, må personer og organisasjoner stole på at KI-systemer er sikre og pålitelige.

• Konfidensialitet: Sikre at sensitive data kun er tilgjengelige for autoriserte personer eller systemer. 

• Integritet: Opprettholde nøyaktigheten og konsistensen i systemene for kunstig intelligens.

• Tilgjengelighet: Sikre at systemer for kunstig intelligens forblir operative og tilgjengelige. 
  
  
• Ansvarlighet: Muligheten til å spore handlinger utført av systemer for kunstig intelligens.

 

Det er viktig å skille mellom to beslektede, men ulike begreper: sikkerhet for kunstig intelligens og kunstig intelligens for cybersikkerhet.

KI-sikkerhet fokuserer på beskyttelsen av KI-systemer selv. Det er sikkerhet for kunstig intelligens som omfatter strategier, verktøy og praksiser som er rettet mot å beskytte modeller, data og algoritmer for kunstig intelligens mot trusler. Dette inkluderer å sikre at KI-systemet fungerer slik det skal, og at angripere ikke kan utnytte sårbarheter til å manipulere utdata eller stjele sensitiv informasjon.

KI for cybersikkerhet refererer derimot til bruk av KI-verktøy og -modeller for å forbedre organisasjonens evne til å oppdage, svare på og redusere trusler mot alle sine teknologisystemer. Det hjelper organisasjoner med å analysere store mengder hendelsesdata og identifisere mønstre som angir potensielle trusler. Kunstig intelligens for cybersikkerhet kan analysere og koordinere hendelser og data om netttrusler på tvers av flere kilder.

Sammendrag handler KI-sikkerhet om beskyttelse av KI-systemer, mens KI for cybersikkerhet refererer til bruken av KI-systemer for å forbedre organisasjonens generelle sikkerhetsstatus.

Å sikre sikkerheten til KI-systemer krever en omfattende tilnærming som tar for seg både tekniske og operasjonelle utfordringer. Her er noen anbefalte fremgangsmåter for sikring av KI-systemer:

For å sikre integriteten og konfidensialiteten til dataene som brukes til å trene modeller for kunstig intelligens, bør organisasjoner implementere robuste datasikkerhets-tiltak som omfatter:

• Kryptering av sensitive data for å forhindre uautorisert tilgang til opplæringsdatasett for kunstig intelligens.

• Bekrefte datakilder: Det er viktig å sikre at dataene som brukes til opplæring kommer fra klarerte og verifiserbare kilder, noe som reduserer risikoen for dataforgiftning.

• Regelmessig sanering av data for å fjerne skadelige eller uønskede elementer kan bidra til å redusere sikkerhetsrisikoer for kunstig intelligens.

Beskyttelse av KI-modeller mot angrep er like viktig som å beskytte data. Viktige teknikker for å sikre modellsikkerhet inkluderer:

• Regelmessig testing av modeller for kunstig intelligens for å identifisere potensielle sårbarheter for fiendtlige angrep er avgjørende for å opprettholde sikkerheten.

• Bruk av differensiert personvern for å forhindre angripere fra å foreta omvendt utvikling av sensitiv informasjon fra KI-modeller.

• Implementering av motstridende opplæring, som lærer opp modeller for kunstig intelligens på algoritmer som simulerer angrep for å hjelpe dem med å identifisere reelle angrep raskere. 

Implementering av sterke mekanismer for tilgangskontroll sikrer at kun autoriserte personer kan samhandle med eller endre systemer for kunstig intelligens. Organisasjoner bør:

• Bruke rollebasert tilgangskontroll til å begrense tilgangen til KI-systemer basert på brukerroller.

• Implementere godkjenning med flere faktorer for å gi et ekstra sikkerhetslag for tilgang til modeller og data for kunstig intelligens.

• Overvåke og logge alle tilgangsforsøk for å sikre at uautorisert tilgang oppdages og reduseres raskt.

Kontinuerlig overvåking og revisjon av KI-systemer er avgjørende for å oppdage og svare på potensielle sikkerhetstrusler. Organisasjoner bør:

• Regelmessig overvåke KI-systemer for å identifisere sårbarheter eller uregelmessigheter i systemytelsen. 

• Bruke automatiserte overvåkingsverktøy til å oppdage uvanlig atferd eller tilgangsmønstre i sanntid. 

• Oppdatere KI-modeller regelmessig for å oppdatere sårbarheter og forbedre robustheten mot nye trusler. 

Det finnes flere verktøy og teknologier som kan bidra til å forbedre sikkerheten til KI-systemer. Disse omfatter sikkerhetsrammeverk, krypteringsteknikker og spesialiserte KI-sikkerhetsverktøy.

Rammeverk som NIST AI Risk Management Framework gir organisasjoner retningslinjer for å administrere og redusere risikoer knyttet til kunstig intelligens. Disse rammeverkene tilbyr anbefalte fremgangsmåter for å sikre KI-systemer, identifisere potensielle risikoer og sikre påliteligheten til KI-modeller.

Bruk av krypteringsteknikker bidrar til å beskytte både data- og KI-modeller. Ved å kryptere sensitive data kan organisasjoner redusere risikoen for databrudd og sikre at selv om angripere får tilgang til data, forblir de ubrukelige.

Ulike verktøy og plattformer er utviklet for å sikre KI-programmer. Disse verktøyene hjelper organisasjoner med å oppdage sårbarheter, overvåke KI-systemer for potensielle angrep og håndheve sikkerhetsprotokoller. 

Etter hvert som kunstig intelligens blir mer utbredt, vil truslene mot disse systemene fortsette å bli mer sofistikerte. En stor bekymring er bruken av kunstig intelligens til å automatisere cyberangrep, noe som gjør det enklere for fiender å utføre svært målrettede og effektive kampanjer. Angripere bruker for eksempel store språkmodeller og phishingteknikker for kunstig intelligens til å skape personlige meldinger som øker sannsynligheten for å forlede et offer. Skaleringen og presisjonen til disse angrepene byr på nye utfordringer for tradisjonelle nettsikkerhetsvern.


Som svar på disse kommende truslene begynner mange organisasjoner å bruke forsvarssystemer drevet av kunstig intelligens. Disse verktøyene, som Microsofts SecOps-løsning drevet av kunstig intelligens, oppdager og begrenser trusler i sanntid ved å identifisere unormal atferd og automatisere respons på angrep.

Etter hvert som sikkerhetsutfordringene for kunstig intelligens fortsetter å utvikle seg, må organisasjoner være proaktive i å tilpasse sikkerhetsstrategiene sine til et trussellandskap i stadig utvikling for å sikre sikkerheten og påliteligheten til KI-systemene. Viktige strategier inkluderer å ta i bruk omfattende sikkerhetsrammeverk, investere i krypteringsteknologier og tilgangskontroll og holde seg informert om nye trusler og nye løsninger.

Moderne KI-sikkerhetsløsninger som sikrer og styrer kunstig intelligens, forbedrer en organisasjons beskyttelse betydelig mot disse nye truslene. Ved å integrere disse kraftige KI-sikkerhetsløsningene kan organisasjoner bedre beskytte sine sensitive data, opprettholde forskriftssamsvar og bidra til å sikre robustheten til sine KI-miljøer mot fremtidige trusler.