Искусственный интеллект (ИИ) стремительно превращается в краеугольный камень современного бизнеса, обеспечивая инновации и эффективность в различных отраслях. Однако, с увеличением зависимости компаний от ИИ, возникает необходимость учитывать новые угрозы безопасности, с которыми они могут столкнуться. В этой статье мы рассмотрим важность управления и принципа наименьших привилегий для обеспечения безопасности ИИ. Растущая автономность ИИ По мере интеграции ИИ в бизнес-процессы, эти системы становятся все более автономными и получают доступ к чувствительным данным и критически важным системам. В результате, главные специалисты по информационной безопасности (CISO) сталкиваются с новыми вызовами в области кибербезопасности.
Традиционные методы защиты, разработанные для людей и стандартных машин, оказываются недостаточными для ИИ. Компании должны обращать внимание на возникающие уязвимости, чтобы предотвратить угрозы, связанные с неконтролируемой интеграцией ИИ и защитить свои наиболее ценные данные. Уникальная природа ИИ В отличие от привычных машинных и человеческих идентификаций, ИИ занимает уникальную позицию в экосистеме безопасности. Например, чат-боты и другие формы ИИ могут управлять критически важными паролями и доступом, однако они не обладают осознанием, необходимым для ограниченного доступа к информации. ИИ комбинирует обучение человека с машинной автономией и требует доступа к другим системам, но не всегда способен предотвратить утечки конфиденциальной информации.
Проблема безопасной интеграции ИИ становится еще более актуальной на фоне увеличивающихся инвестиций в эту технологию. В Великобритании более 432 000 организаций уже применяют хотя бы одну технологию ИИ, а рынок ИИ ожидает роста с £16,8 миллиарда до £801,6 миллиарда к 2035 году. Несмотря на масштабы инвестиций, компании часто не осознают риски, связанные с ИИ, и недостаточно уделяют внимания его безопасности. Правила наименьших привилегий Одним из ключевых компонентов безопасности частных и корпоративных систем является принцип наименьших привилегий. Он подразумевает, что каждому пользователю или системе предоставляется только тот уровень доступа, который необходим для выполнения их задач.
В контексте ИИ этот принцип становится особенно важным, поскольку ИИ-системы могут иметь доступ к обширным объемам чувствительной информации. Тем не менее, 68% организаций в Великобритании сообщают о том, что до половины их машинных идентификаций имеют доступ к конфиденциальным данным, но только 35% из них включают эти идентификации в свою категорию привилегированных пользователей. Этот пробел в понимании безопасности создает риски, так как уязвимые ИИ-системы становятся привлекательными целями для злоумышленников. Утечки данных из ИИ могут повлечь за собой утрату интеллектуальной собственности и других конфиденциальных данных. Угрозы безопасности в облаке Хотя угрозы безопасности для ИИ-систем не новы, их масштаб и интенсивность могут вызывать особую озабоченность.
ИИ, который постоянно обновляется новыми данными, может стать первоочередной целью для нападений. Использование реальных данных вместо тестовых при обучении ИИ увеличивает вероятность утечек конфиденциальной информации, так как ИИ может раскрывать внимание к защищенным данным. Одной из самых серьезных угроз являются атаки в облаке, которые позволяют злоумышленникам осуществлять перемещения по сети и обойти защитные механизмы системы. Утечка учетных данных также распространена, и многие известные утечки данных произошли из-за кражи учетных записей, что наносят серьезный ущерб таким компаниям, как банки и технологические гиганты. Кроме того, ИИ позволяет злоумышленникам проводить более сложные кибератаки, анализируя каждую привилегию, которая связана с определенной ролью в компании.
Это обеспечивает им доступ ко множеству ресурсов в организации и потенциально может привести к полномасштабным нарушениям безопасности. Ситуация требует действий В условиях растущих угроз безопасности компании должны проактивно развивать стратегии защиты идентификаций, связанных с ИИ, прежде чем произойдет кибератака или вводится новое законодательство, обязывающее их к этому. Некоторые ключевые шаги для улучшения безопасности ИИ включают: 1. Определение пересечений: главные специалисты по безопасности должны выяснить, какие из существующих мер безопасности могут быть применены к ИИ-системам. Например, использование принципов управления доступом и наименьших привилегий может значительно повысить уровень защиты.
2. Защита операционной среды: необходимо удостовериться в том, какая среда работает с ИИ, чтобы эффективно защитить её. Придется учитывать, что закупка специализированной платформы безопасности ИИ не всегда необходима, но работа с тем, где происходит деятельность ИИ, крайне важна. 3. Создание культуры безопасности: сложность побуждения всех сотрудников следовать лучшим практикам безопасности без сильного менталитета безопасности ИИ высока.
