Что такое безопасность ИИ?

Развитие ИИ привело к стремительному новаторству во всем мире. К сожалению, киберпреступники освоили ИИ-технологии так же быстро, и в результате возникли новые уязвимости безопасности, новые угрозы и новые сложности.

Термин "безопасность ИИ", или защита искусственного интеллекта, относится к мерам и методикам, разработанным для защиты систем ИИ от этих угроз. Как традиционные ИТ-системы требуют защиты от взлома, вирусов и несанкционированного доступа, так и системы ИИ требуют собственных мер безопасности, чтобы продолжать работу и оставаться надежными и защищенными.

Безопасность ИИ важна по нескольким причинам, в том числе:
 

• Защита конфиденциальных данных. Системы ИИ обрабатывают огромные объемы конфиденциальных данных, в том числе финансовые, медицинские, личные и финансовые сведения. 

• Обеспечение целостности системы. Незащищенные уязвимости в системах ИИ могут создать возможность для взлома моделей, которые в результате начнут выдавать неточные или опасные результаты.

• Обеспечение доступности служб ИИ. Как и любая другая служба, системы ИИ должны оставаться в рабочем состоянии и быть доступными, особенно по мере того, как от них зависит все больше людей и организаций. Нарушения безопасности часто приводят к перебоям в работе, что может нарушить работу жизненно важных служб. 

• Подотчетность. Для внедрения ИИ в глобальном масштабе люди и организации должны доверять безопасности и надежности систем ИИ.

• Конфиденциальность. Обеспечение доступности конфиденциальных данных только авторизованным лицам и системам. 

• Целостность. Поддержка точности и согласованности систем ИИ.

• Доступность. Обеспечение непрерывной работы и доступности систем ИИ. 
  
  
• Подотчетность. Возможность проследить действия, выполненные системами ИИ.

 

Важно различать два родственных, но разных понятия: Безопасность ИИ и использование ИИ для кибербезопасности.

Безопасность ИИ означает защиту самих систем ИИ. Это система обеспечения безопасности ИИ, в которую входят стратегии, инструменты и методы, направленные на защиту моделей, данных и алгоритмов ИИ от угроз. Эти меры направлены на то, чтобы обеспечить правильную работу системы ИИ и не дать злоумышленникам использовать ее уязвимые места для манипуляций с выдаваемыми результатами или кражи конфиденциальной информации.

С другой стороны, термин "ИИ для кибербезопасности" относится к использованию средств и моделей ИИ организацией с целью обнаружения угроз для всех ее технологических систем, реагирования на эти угрозы и их устранения. ИИ для кибербезопасности помогает организациям анализировать большие объемы данных, относящихся к событиям, и выявлять закономерности, которые указывают на потенциальные угрозы. ИИ для кибербезопасности может анализировать и сопоставлять события и данные киберугроз из нескольких источников.

Итак, "безопасность ИИ" означает защиту систем ИИ, а "ИИ для кибербезопасности" — использование систем ИИ для улучшения общего состояния безопасности организации.

Для обеспечения безопасности систем ИИ нужен комплексный подход, учитывающий одновременно технические и операционные аспекты. Вот несколько практических рекомендаций по защите систем ИИ:

Для обеспечения целостности и конфиденциальности данных, используемых в обучении моделей ИИ, организациям следует реализовать надежные меры безопасности данных , в том числе: 

• Шифрование конфиденциальных данных для предотвращения несанкционированного доступа к наборам данных, используемым в обучении ИИ.

• Проверка источников данных: данные, используемые для обучения, должны приходить из надежных и проверяемых источников, что снижает риск их порчи.

• Регулярная очистка данных для удаления вредоносных и нежелательных элементов помогает снизить риски для безопасности ИИ.

Защита моделей ИИ от атак так же важна, как защита данных. Основные методы обеспечения безопасности модели:

• В поддержке безопасности крайне важно регулярное тестирование моделей ИИ с целью выявления потенциальной уязвимости для состязательных атак.

• Использование дифференциальной конфиденциальности, чтобы предотвратить получение злоумышленниками конфиденциальной информации из моделей ИИ методом реинжиниринга.

• Реализация состязательного обучения, в ходе которого модели ИИ обучаются на алгоритмах, имитирующих атаки, чтобы помочь им быстрее выявлять реальные атаки. 

Реализация мощных механизмов контроля доступа гарантирует, что только авторизованные лица будут взаимодействовать с системами ИИ и изменять их. Организации должны: 

• использовать управление доступом на основе ролей, чтобы ограничить доступ к системам ИИ на основе ролей пользователей;

• реализовать многофакторную проверку подлинности, чтобы обеспечить дополнительный уровень защиты при доступе к моделям и данным ИИ;

• отслеживать и регистрировать все попытки доступа для быстрого обнаружения несанкционированного доступа и снижения возможного вреда.

Непрерывный мониторинг и аудит систем ИИ необходимы для обнаружения потенциальных угроз безопасности и реагирования на них. Организации должны: 

• регулярно проводить аудит систем ИИ для выявления уязвимостей системы и нарушений ее работы; 

• использовать средства автоматического мониторинга для обнаружения необычного поведения и необычного доступа в режиме реального времени; 

• регулярно обновлять модели ИИ для исправления уязвимостей и повышения устойчивости к возникающим угрозам. 

Существует несколько средств и технологий, помогающих повысить безопасность систем ИИ. К ним относятся платформы безопасности, методы шифрования и специализированные средства безопасности ИИ.

Такие платформы, как AI Risk Management Framework Национального института стандартов и технологий, предоставляют организациям рекомендации по управлению рисками, связанными с ИИ, и их снижению. Эти платформы предоставляют практические рекомендации по обеспечению безопасности систем ИИ, выявлению потенциальных рисков и обеспечению надежности моделей ИИ.

Использование методов шифрования помогает защитить и данные, и модели ИИ. Шифруя конфиденциальные данные, организации могут снизить риск кражи данных и гарантировать, что даже попав в руки злоумышленников, данные останутся непригодными для работы.

Для защиты приложений ИИ разработаны различные инструменты и платформы. Эти средства помогают организациям обнаруживать уязвимости, отслеживать потенциальные атаки на системы ИИ и обеспечивать соблюдение протоколов безопасности. 

По мере того как ИИ получает все большее распространение, угрозы для систем ИИ будут усложняться. Одна из основных проблем — то, что для автоматизации кибератак тоже используется ИИ, что упрощает злоумышленникам проведение точно нацеленных и эффективных кампаний. Например, злоумышленники используют большие языковые модели и фишинг средствами ИИ, чтобы создать персонализированные сообщения, позволяющие с большей вероятностью обмануть жертву. Масштаб и точность этих атак представляют новые сложности для традиционных средств кибербезопасности.


В ответ на эти меняющиеся угрозы многие организации начинают использовать системы защиты на основе ИИ. Эти инструменты, например Единая платформа SecOps на базе искусственного интеллекта от Майкрософт, обнаруживают и устраняют угрозы в режиме реального времени, выявляя аномальное поведение и автоматизируя реагирование на атаки.

По мере развития угроз для безопасности ИИ организации должны упреждающим образом адаптировать стратегии безопасности к развивающейся картине угроз, чтобы обеспечить защиту и надежную работу своих систем ИИ. В число основных стратегий входят: переход на комплексные платформы безопасности, инвестиции в технологии шифрования и управление доступом, а также получение своевременной информации о возникающих угрозах и новых решениях.

Современные решения по безопасности ИИ, которые надежно охраняют ИИ и системно управляют его безопасностью, значительно укрепляют защиту организации от возникающих угроз. Интегрируя эти мощные решения по безопасности ИИ, организации могут надежнее защищать конфиденциальные данные, обеспечивать соответствие нормативным требованиям и укреплять устойчивость сред ИИ к будущим угрозам.