Στις καθημερινές συζητήσεις, οι όροι «Τεχνητή Νοημοσύνη» (ΤΝ) και «ασφάλεια δεδομένων» τείνουν να συγχέουν δύο μεγάλες ιδέες μεταξύ τους: τη χρήση της ΤΝ για την ενίσχυση των παραδοσιακών μέτρων ασφάλειας και την εφαρμογή πρότυπων προστασιών για τα τεράστια ποσά δεδομένων που ήδη διαχειρίζονται οι οργανισμοί. Η ασφάλεια δεδομένων ΤΝ ωστόσο είναι κάτι πολύ συγκεκριμένο. Αφορά την προστασία και τη διαφύλαξη των δεδομένων που τροφοδοτούν την ίδια την Τεχνητή Νοημοσύνη και τη Μηχανική Μάθηση. Και σε αυτά περιλαμβάνονται τα δεδομένα εκπαίδευσης που διαμορφώνουν τη νοημοσύνη, τα δεδομένα που εισάγονται και αναλύονται σε πραγματικό χρόνο και τα δεδομένα που παράγονται στην έξοδο. Με άλλα λόγια, δεν αφορά μόνο την διατήρηση της ασφάλειας των δεδομένων σε έναν κόσμο που πλέον αξιοποιεί την Τεχνητή Νοημοσύνη αλλά την προστασία της ζωτικής δύναμης των συστημάτων ΤΝ.

ΤΝ για την ασφάλεια: Η ΤΝ βελτιώνει τα εργαλεία ασφαλείας και τις διαδικασίες 

Ασφάλεια δεδομένων ΤΝ: Προστασία των δεδομένων που χρησιμοποιούνται και παράγονται από συστήματα ΤΝ

Η ασφάλεια ωστόσο γενικότερα, μέχρι στιγμής, αντιμετωπίζει δυσκολίες να συμβαδίσει με την ταχεία ενσωμάτωση της ΤΝ στις επιχειρηματικές λειτουργίες. Ο ρυθμός υϊοθέτησης των μοντέλων ΤΝ από τις επιχειρήσεις και τους οργανισμούς είναι ταχύτερος του ρυθμού προσαρμογής των αντίστοιχων πλαισίων ασφαλείας, και συχνά παρατηρείται το φαινόμενο να αντλούν πληροφορίες από τεράστια και ευαίσθητα σύνολα δεδομένων χωρίς την ύπαρξη επαρκών μηχανισμών ελέγχου. Το συγκεκριμένο κενό έχει διευρύνει την επιφάνεια επίθεσης, αυξάνοντας τον κίνδυνο της έκθεσης των δεδομένων και επιτρέποντας την εμφάνιση πιο εξελιγμένων απειλών. Όταν τα μέτρα ασφαλείας υστερούν έναντι της καινοτομίας, οι συνέπειες διαχέονται σε ευρύτερο πεδίο, δημιουργώντας δευτερογενείς κινδύνους που περιλαμβάνουν παραβιάσεις της κανονιστικής συμμόρφωσης, απώλεια της εμπιστοσύνης των πελατών, υποβάθμιση της λήψης αποφάσεων και μακροπρόθεσμη ζημιά στην ανθεκτικότητα του οργανισμού. Η υπόσχεση της ΤΝ είναι ισχυρή όμως δίχως παράλληλη εξέλιξη στην ασφάλεια, αυτή η υπόσχεση ενδέχεται να μετατραπεί γρήγορα σε παθητικό στοιχείο και να οδηγήσει σε απώλειες.

Πως χρησιμοποιούνται τα δεδομένα στην ΤΝ;

Τα δεδομένα είναι κεντρικής σημασίας σε κάθε στάδιο ανάπτυξης της ΤΝ. Κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης και των δοκιμών, τα μοντέλα ΤΝ μαθαίνουν πρότυπα και συμπεριφορές από μεγάλα σύνολα δεδομένων, τα οποία μπορεί να περιλαμβάνουν δομημένα εσωτερικά δεδομένα, όπως επιχειρηματικά αρχεία καθώς και εξωτερικά δεδομένα, όπως δημόσιο κείμενο, εικόνες ή δεδομένα από αισθητήρες. Μόλις εγκατασταθούν, τα συστήματα ΤΝ επεξεργάζονται συνεχώς νέα δεδομένα για την παραγωγή εκτιμήσεων, συστάσεων ή αυτοματοποιημένων ενεργειών σε πραγματικό χρόνο. Με την πάροδο του χρόνου, χρησιμοποιούνται πρόσθετα δεδομένα για την επανεκπαίδευση και τη βελτίωση των μοντέλων με στόχο την προσαρμογή τους στις εξελίξεις και στις μεταβαλλόμενες συνθήκες και τη βελτίωση της ακρίβειας και τη μείωση της προκατάληψης/μεροληψίας.

Απειλές για τα δεδομένα ΤΝ

Καθώς τα μοντέλα ΤΝ γίνονται ολοένα ισχυρότερα και ευρέως διαδεδομένα, τα δεδομένα ΤΝ βρίσκονται αντιμέτωπα με ένα αυξανόμενο εύρος απειλών. Οι επιτιθέμενοι μπορεί να επιχειρήσουν επιθέσεις δηλητηρίασης δεδομένων, αντιστροφής μοντέλου ή αντιπαλικής μηχανική μάθησης για να αλλοιώσουν τα δεδομένα εκπαίδευσης, να εξαγάγουν ευαίσθητες πληροφορίες ή να διαστρεβλώσουν τη συμπεριφορά του μοντέλου. Το αυτοματοποιημένο κακόβουλο λογισμικό επίσης, αξιοποιεί από μόνο του ΤΝ για να κλιμακώσει και να προσαρμόσει τις επιθέσεις ταχύτερα από ότι μπορούν να ανταποκριθούν οι παραδοσιακές άμυνες. Όμως κίνδυνοι προκύπτουν και εκ των έσω καθώς δεν απουσιάζουν φαινόμενα βιαστικών υλοποιήσεων, αδύναμης διακυβέρνησης ή κατάχρησης της γενεσιουργού ΤΝ (Generative AI) που ενδέχεται να εκθέσουν ευαίσθητα δεδομένα μέσω των εντολών, των αποτελεσμάτων ή της απρόβλεπτης συμπεριφοράς του μοντέλου. Σε συνδυασμό με τις παραβιάσεις της ιδιωτικότητας, τις παραβάσεις συμμόρφωσης και τις επιθέσεις έγχυσης εντολών, όλες αυτές οι απειλές μας επισημαίνουν τους λόγους που η προστασία και η διασφάλιση των δεδομένων ΤΝ απαιτεί πολλά περισσότερα από τους τυπικούς και παραδοσιακούς ελέγχου. Τα δεδομένα ΤΝ απαιτούν μηχανισμούς προστασίας και ασφαλιστικές δικλείδες που έχουν σχεδιαστεί ειδικά για τον τρόπο που τα συστήματα ΤΝ μαθαίνουν, λειτουργούν και εξελίσσονται.

Περιπτώσεις χρήσης της πλατφόρμας ασφάλειας δεδομένων της Fortra

Η πλατφόρμα της Fortra αποτελεί έναν τρόπο εφαρμογής πολλαπλών επιπέδων ελέγχου της ασφάλειας δεδομένων, συμπεριλαμβανομένης της προστασίας μεταφοράς αρχείων, της ταξινόμησης/διαβάθμισης, της κρυπτογράφησης, της ασφάλειας ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, της βελτιστοποίησης του DLP (πρόληψη απώλειας δεδομένων), της ασφαλούς συνεργασίας και των μηχανισμών ελέγχου της μεταφοράς/μετακίνησης δεδομένων μεταξύ δικτύων. Οι παραπάνω λύσεις αντιμετωπίζουν πραγματικούς κινδύνους όπως είναι το λυτρισμικό (ransomware), η διαρροή δεδομένων και οι παραβάσεις κανονιστικής συμμόρφωσης. Ακολουθούν μερικοί τρόποι με τους οποίους η Fortra προστατεύει τα δεδομένα σας:

• Προσθήκη επιπέδων ασφάλειας στις μεταφορές αρχείων (διαχειριζόμενη μεταφορά αρχείων με σάρωση για κακόβουλο λογισμικό, απαλοιφή/απόκρυψη περιεχομένου και ο αποκλεισμός ευαίσθητων αρχείων).
• Προστασία και έλεγχος των αρχείων οπουδήποτε διακινούνται, ώστε οι πολιτικές και οι προστασίες να ακολουθούν τα δεδομένα, όχι μόνο τη συσκευή ή το δίκτυο.
• Επισήμανση, προστασία και κρυπτογράφηση δεδομένων όπου κι αν πηγαίνουν, χρησιμοποιώντας διαβάθμιση/ταξινόμηση μαζί με κρυπτογράφηση και ελέγχους πρόσβασης.
• Ασφαλής αποστολή μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, μειώνοντας την πιθανότητα αποστολής ευαίσθητων δεδομένων σε λάθος άτομα ή σε λάθος μορφή.
• Βελτίωση της ακρίβειας του DLP και μείωση των ψευδώς θετικών με τον εμπλουτισμό του με βελτιωμένο πλαίσιο όσον αφορά την ταξινόμηση/διαβάθμιση και την πολιτική.
• Διαμοιρασμός/κοινή χρήση αρχείων μόνο με εξουσιοδοτημένους χρήστες με δυνατότητα αποτροπής του περαιτέρω διαμοιρασμού, ακόμη και σε περιβάλλοντα συνεργασίας νέφους.
• Μεταφορά μεγάλων, ευαίσθητων αρχείων μεταξύ ασφαλών δικτύων με ταυτόχρονο έλεγχο τόσο για τυχόν απόσπαση/εξαγωγή δεδομένων όσο και για εισερχόμενες απειλές.

Πως ασφαλίζονται τα μοντέλα ΤΝ;

Η διασφάλιση τόσο της εκπαίδευσης των μοντέλων ΤΝ όσο και των μοντέλων που εφαρμόζονται/λειτουργούν στα εταιρικά περιβάλλοντα απαιτεί μια προσέγγιση «ασφάλειας εκ σχεδιασμού» (security-by-design), η οποία προστατεύει τα δεδομένα σε κάθε στάδιο. Κατά την εκπαίδευση, η αυστηρή διαχείριση της στάσης ασφάλειας, η κρυπτογραφημένη αποθήκευση δεδομένων και ένας ασφαλής κύκλος ζωής ανάπτυξης λογισμικού ΤΝ (AI SDLC) βοηθούν στη μείωση του κινδύνου από την αρχή. Μόλις τα μοντέλα αναπτυχθούν σε ένα περιβάλλον, η επικύρωση των εισόδων/εξόδων, η συνεχής παρακολούθηση, η αντιπαλική εκπαίδευση και οι ασκήσεις κόκκινης ομάδας (red-teaming) είναι απαραίτητες για τον προσδιορισμό τυχόν αλλοίωσης/χειραγώγησης και κατάχρησης. Η διαλειτουργική διακυβέρνηση επίσης διασφαλίζει ότι οι συγκεκριμένες βέλτιστες πρακτικές ασφάλειας δεδομένων ΤΝ παραμένουν αποτελεσματικές καθώς τα μοντέλα εξελίσσονται, κλιμακώνονται και ενσωματώνονται στις επιχειρησιακές λειτουργίες.

Βέλτιστες Πρακτικές Ασφάλειας Δεδομένων ΤΝ

Η κανονιστική συμμόρφωση και η ηθική χρήση της ΤΝ συνδέονται στενά, ειδικά από τη στιγμή που τα συστήματα ΤΝ χειρίζονται όλο και περισσότερο ευαίσθητα προσωπικά δεδομένα που διέπονται από κανονισμούς και νόμους όπως οι GDPR και CCPA. Καθώς οι χρήστες μοιράζονται όλο και περισσότερες προσωπικές και εμπιστευτικές πληροφορίες με εργαλεία ΤΝ, η προστασία αυτών των δεδομένων καθίσταται κρίσιμης σημασίας όχι μόνο για την κάλυψη των κανονιστικών απαιτήσεων αλλά και για τη διατήρηση της εμπιστοσύνης και την πρόληψη της κατάχρησης. Ταυτόχρονα, τα δεδομένα που παρέχονται για την εκπαίδευση ενός μοντέλου ΤΝ και οι εντολές που του δίνονται επηρεάζουν άμεσα τη συμπεριφορά του, καθιστώντας το αυστηρό πλαίσιο διακυβέρνησης δεδομένων απαραίτητο για να διασφαλιστεί ότι τα αποτελέσματα της ΤΝ παραμένουν δίκαια, συμβατά και ηθικά.

Η ασφάλεια της ΤΝ

Η ασφάλεια δεδομένων ΤΝ αφορά την προστασία των δεδομένων που χρησιμοποιούνται και παράγονται από τα συστήματα ΤΝ, και όχι μόνο για τη βελτίωση της παραδοσιακής ασφάλειας με τη χρήση της ΤΝ. Καθώς η ΤΝ βασίζεται στα δεδομένα καθ’ όλη τη διάρκεια του κύκλου ζωής της, τα δεδομένα αυτά καθίστανται στόχο υψηλής αξίας για τους κυβερνοεγκληματίες και άλλες απειλές, όπως η δηλητηρίαση δεδομένων, η αντιστροφή μοντέλου, η έγχυση εντολών, η κατάχρηση της παραγωγικής ΤΝ και οι κυβερνοεπιθέσεις που τροφοδοτούνται από ΤΝ. Είναι επιτακτική ανάγκη λοιπόν η διασφάλιση τόσο της εκπαίδευσης των μοντέλων ΤΝ όσο και των μοντέλων TN που ήδη λειτουργούν σε εταιρικά περιβάλλοντα μέσω βέλτιστων πρακτικών όπως η διαχείριση της στάσης ασφάλειας, η κρυπτογράφηση, η συνεχής παρακολούθηση, οι αντιπαλικές ασκήσεις και η διαλειτουργική διακυβέρνηση.

Πηγή: Fortra