Если специалисты по данным, AI-инженеры и профессионалы в области кибербезопасности не обеспечат защиту своих AI-систем на этапе разработки, то они рискуют столкнуться с серьезными финансовыми, репутационными и операционными убытками. Как им защитить свои организации и смягчить потенциальные последствия?
Распространенные угрозы, с которыми должны справляться профессионалы в области кибербезопасности
Порча данных является критической проблемой безопасности, которая часто остается незамеченной. Если злоумышленники испортят даже несколько источников данных неверной или неуместной информацией, это может подорвать модель AI в процессе обучения.
Инъекция запросов — это еще одна значительная угроза при разработке AI-систем. В этом случае нападающие захватывают вывод модели, вызывая нежелательное поведение. Исследования показывают, что такие атаки достигают поразительных 97,2% успешности, позволяя злоумышленникам использовать модель для доступа к данным обучения и запуска несанкционированных действий.
Особенно разрушительным вариантом инъекции запросов является извлечение запросов. Здесь атакующие манипулируют AI-системой, чтобы заставить ее раскрыть свои базовые правила, что может привести к утечке конфиденциальных данных.
Во время инверсии модели злоумышленники могут провести реверс-инжиниринг вывода модели, чтобы извлечь ее датасет, что приводит к риску раскрытия конфиденциальной или частной информации — нарушение, которое может серьезно подорвать репутацию организации.
Влияние скомпрометированных AI-систем
Когда AI-система оказывается под угрозой, вся структура безопасности организации оказывается подверженной риску. Около 60% компаний признают этот риск и принимают активные меры для снижения угроз кибербезопасности, связанных с AI.
Успешные атаки могут привести к нежелательным последствиям, включая компрометацию связанных компонентов и несанкционированный доступ к системам хранения. Этой целью зачастую служит кража конфиденциальной информации, интеллектуальной собственности или личной информации из датасетов обучения.
Последствия кражи данных различаются в зависимости от отрасли, но могут привести к юридическим действиям, регулированию и общественному осуждению, с финансовыми потерями как вероятным исходом.
Правила безопасности до начала разработки
Профессионалы в области кибербезопасности должны учитывать несколько ключевых аспектов безопасности при проектировании AI-систем. Выбор датасета имеет решающее значение, поскольку атаки, связанные с порчей данных, могут глубоко подорвать модели на ранних этапах их разработки.
Даже при использовании предварительно обученных моделей важно подтверждать целостность датасетов, ведь оригинальные наборы данных могут быть уязвимыми. Опираясь на сторонних разработчиков моделей, следует тщательно проверять их надежность, так как небрежность или злой умысел могут создать уязвимости без внешней проверки.
Ключевые шаги безопасности при разработке AI-систем
Учёные-данные должны регулярно обновлять параметры алгоритмов новой информацией; экономия на этом может создать уязвимости. Природа "черного ящика" AI усложняет выявление индикаторов компрометации (IOC), что затрудняет обнаружение порчи данных или манипуляций с ними.
Хотя большинство атак исходят от внешних злоумышленников, человеческая ошибка внутри организации составляет 95% инцидентов в области кибербезопасности. Необходима бдительность как против физических, так и против цифровых угроз при разработке AI-систем, независимо от того, происходит ли это внутри компании или аутсорсится.
Последствия недостаточной разработки
Невозможность выявить индикаторы компрометации до развертывания AI-системы может привести к постоянным и необъяснимым киберугрозам. Инженеры должны оценить потенциальные последствия недостаточной разработки, так как упущенные уязвимости могут вызвать непредвиденное поведение модели и утечки данных, что в конечном итоге ослабит безопасность организации.
Стратегии защиты AI-систем на этапе разработки
Сотрудничество между специалистами по кибербезопасности, учеными-данными и AI-инженерами крайне важно для минимизации уязвимостей на этапе разработки. Эффективный обмен информацией может повысить возможности по борьбе с угрозами и способствовать раннему выявлению потенциальных проблем.
Внедрение ограничений является дополнительным уровнем защиты, предотвращая злоупотребление системой. Кроме того, использование объяснимости модели помогает выявлять IOC, что позволяет быстрее реагировать на попытки порчи данных или инъекции запросов.
Регулярные аудиты AI-систем и сотрудничество с экспертами по кибербезопасности являются важными лучшими практиками. Тщательное тестирование может выявить и устранить уязвимости, прежде чем они усугубятся.
Установление базового уровня для AI-систем дает возможность откатиться в случае компрометации, предоставляя способы защиты моделей без длительных процессов реагирования на инциденты.
Основные рекомендации по разработке AI-систем
Несколько регулирующих органов выпустили рекомендации по безопасной разработке AI. В частности, США, Канада и Великобритания совместно с агентствами нескольких других стран, включая Австралию, Израиль и Южную Корею, подготовили 20-страничный документ по безопасности AI и ответственному развитию.
Агентства, такие как Управление кибербезопасности и управления инфраструктурной безопасностью (CISA) и Национальный центр кибербезопасности (NCSC), внесли свой вклад в эту рекомендацию, нацеленную на снижение рисков на этапе разработки, при этом описывая лучшие практики и ответственность разработчиков.
Проактивные меры по снижению угроз
Профессионалы в области кибербезопасности должны активно следить за потенциальными уязвимостями в AI-системах в процессе разработки. Проактивные меры повышают вероятность эффективного реагирования на угрозы и достижения положительных бизнес-результатов.
Рейтинг
