Стремительный рост генеративного искусственного интеллекта (гв ИИ) технологии открыли эпоху преобразований для отраслей по всему миру. За последние 18 месяцев предприятия все чаще интегрируют ИИ-технологии в свою деятельность, используя ее потенциал для инноваций и оптимизации процессов. От автоматизации обслуживания клиентов до улучшения разработки продуктов — области применения ИИ-технологий обширны и эффективны. Согласно недавний отчет IBM, примерно 42% крупных предприятий приняли ИИс технологией, способной автоматизировать до 30% видов деятельности, связанных с интеллектуальной работой, в различных секторах, включая продажи, маркетинг, финансы и обслуживание клиентов.
Однако ускоренное принятие поколение ИИ также несет в себе значительные риски, такие как неточность, проблемы с интеллектуальной собственностью и кибербезопасность угрозы. Конечно, это только один пример из серии предприятий, внедряющих новые технологии, такие как облачные вычислениятолько чтобы потом понять, что внедрение принципов безопасности должно было быть приоритетом с самого начала. Теперь мы можем извлечь уроки из прошлых ошибок и принять принципы Secure by Design на ранних этапах разработки корпоративных приложений на базе искусственного интеллекта.
- Уроки, извлеченные из стремительной трансформации облачных технологий
- Необходимость принятия ранних мер безопасности в программах трансформации ИИ
- Последствия нарушений безопасности ИИ для бизнеса
- Трехсторонний подход к обеспечению безопасности приложений искусственного интеллекта нового поколения
- Баланс прогресса и безопасности
- Как IBM может помочь
Уроки, извлеченные из стремительной трансформации облачных технологий
Недавняя волна внедрения облачных технологий дает ценные сведения о приоритетности безопасности на ранних этапах любого технологического перехода. Многие организации приняли облачные технологии ради таких преимуществ, как снижение затрат, масштабируемость и аварийное восстановление. Однако спешка в получении этих преимуществ часто приводила к упущениям в области безопасности, что приводило к громким нарушениям из-за неправильных конфигураций. Следующая диаграмма показывает влияние этих неправильных конфигураций. Она иллюстрирует стоимость и частоту утечки данных по первоначальному вектору атаки, где показано, что неправильные конфигурации облака имеют значительную среднюю стоимость в размере 3,98 млн долларов США:
Рисунок 1: Измеряется в миллионах долларов США; процент от всех нарушений (Отчет IBM о стоимости утечки данных за 2024 год)
Один заметный инцидент произошел в 2023 году: неправильно настроенный контейнер облачного хранилища раскрыл конфиденциальные данные нескольких компаний, включая персональные данные, такие как адреса электронной почты и номера социального страхования. Это нарушение выявило риски, связанные с неправильной конфигурацией облачного хранилища, и финансовые последствия из-за ущерба репутации.
Аналогичным образом уязвимость в корпоративном рабочем пространстве приложения Software-as-a-Service (SaaS) привела к крупной утечке данных в 2023 году, когда несанкционированный доступ был получен через незащищенную учетную запись. Это выявило влияние неадекватного управления учетными записями и их мониторинга. Эти инциденты, среди многих других (зафиксированных в недавно опубликованном Отчет IBM о стоимости утечки данных за 2024 год), подчеркивают острую необходимость подхода «Безопасность по проекту», гарантирующего, что меры безопасности являются неотъемлемой частью этих программ внедрения ИИ с самого начала.
Необходимость принятия ранних мер безопасности в программах трансформации ИИ
Поскольку предприятия быстро интегрируют ИИ-технологии в свою деятельность, важность решения проблем безопасности с самого начала невозможно переоценить. Технологии ИИ, хотя и преобразующие, создают новые уязвимости безопасности. Недавние нарушения, связанные с платформами ИИ, демонстрируют эти риски и их потенциальное влияние на бизнес.
Вот несколько примеров нарушений безопасности, связанных с ИИ, за последние пару месяцев:
1. Мошенничество с использованием Deepfake: В одном случае генеральный директор британской энергетической компании был обманут, переведя $243 000, полагая, что он разговаривает со своим боссом. Афера использовала технологию deepfake, подчеркивая потенциал мошенничества с использованием искусственного интеллекта.
2. Атаки по отравлению данных: Злоумышленники могут повредить модели ИИ, вводя вредоносные данные во время обучения, что приводит к ошибочным результатам. Это было замечено, когда фирма по кибербезопасности машинное обучение модель была скомпрометирована, что привело к задержкам в реагировании на угрозы.
3. Модели ИИ используют: Уязвимости в приложениях ИИ, таких как чат-боты, привели к многочисленным инцидентам несанкционированного доступа к конфиденциальным данным. Эти нарушения подчеркивают необходимость надежных мер безопасности вокруг интерфейсов ИИ.
Последствия нарушений безопасности ИИ для бизнеса
Последствия нарушений безопасности ИИ многогранны:
- Финансовые потери: Нарушения могут привести к прямым финансовым потерям и значительным расходам, связанным с мерами по смягчению последствий.
- Сбой в работе: Заражение данных и другие атаки могут нарушить работу, что приведет к принятию неверных решений и задержкам в устранении угроз.
- Репутационный ущерб: Нарушения могут нанести ущерб репутации компании, подорвать доверие клиентов и долю рынка.
Поскольку предприятия быстро внедряют в свои клиентские приложения технологии искусственного интеллекта, важно иметь структурированный подход к их защите, чтобы снизить риск прерывания деятельности со стороны киберпреступников.
Трехсторонний подход к обеспечению безопасности приложений искусственного интеллекта нового поколения
Для эффективной защиты приложений ИИ поколения предприятиям следует принять комплексную стратегию безопасности, охватывающую весь жизненный цикл ИИ. Существует три ключевых этапа:
1. Сбор и обработка данных: Обеспечьте безопасный сбор и обработку данных, включая шифрование и строгий контроль доступа.
2. Разработка и обучение модели: Внедряйте безопасные методы при разработке, обучении и настройке моделей ИИ для защиты от заражения данных и других атак.
3. Вывод модели и ее реальное использование: Контролируйте системы ИИ в режиме реального времени и обеспечьте непрерывную оценку безопасности для обнаружения и устранения потенциальных угроз.
Эти три этапа следует рассматривать вместе с моделью общей ответственности типичной облачной платформы искусственного интеллекта (показанной ниже).
Рисунок 2: Безопасное использование искусственного интеллекта поколения – матрица общей ответственности
В IBM Framework для защиты генеративного ИИвы можете найти подробное описание этих трех этапов и принципов безопасности, которым нужно следовать. Они объединены с элементами управления безопасностью облака на базовом уровне инфраструктуры, который работает большие языковые модели и приложения.
Рисунок 3: IBM Framework для защиты генеративного ИИ
Баланс прогресса и безопасности
Переход к искусственному интеллекту нового поколения позволяет предприятиям стимулировать инновации в своих бизнес-приложениях, автоматизировать сложные задачи и повышать эффективность, точность и качество принятия решений, одновременно сокращая затраты и увеличивая скорость и гибкость своих бизнес-процессов.
Как видно на примере волны внедрения облачных технологий, приоритет безопасности с самого начала имеет решающее значение. Внедряя меры безопасности в процесс внедрения ИИ на ранних этапах, предприятия могут превратить прошлые ошибки в критические вехи и защитить себя от сложных киберугроз. Этот проактивный подход обеспечивает соответствие быстро меняющимся нормативным требованиям в отношении ИИ, защищает предприятия и конфиденциальные данные их клиентов и сохраняет доверие заинтересованных сторон. Таким образом, предприятия могут безопасно и устойчиво достигать своих стратегических целей в области ИИ.
Как IBM может помочь
IBM предлагает комплексные решения для поддержки предприятий в безопасном внедрении технологий ИИ. Благодаря консалтингу, услугам безопасности и надежной структуре безопасности ИИ IBM помогает организациям создавать и развертывать приложения ИИ в масштабе, обеспечивая прозрачность, этику и соответствие требованиям. Семинары IBM по безопасности ИИ являются важным первым шагом, помогающим клиентам выявлять и снижать риски безопасности на ранних этапах внедрения ИИ.
Для получения более подробной информации, пожалуйста, ознакомьтесь со следующими ресурсами:
