Бързата интеграция на генеративния изкуствен интелект в работните процеси на предприятието представлява значителен скок в производителността. От изготвянето на комуникации до анализа на сложни набори от данни, ползите са неоспорими. Тази сила обаче въвежда нова, сложна мрежа от предизвикателства, свързани със съответствието и сигурността, с които лидерите по сигурността трябва да се справят. С внедряването на тези мощни инструменти в организациите, те се излагат на критични рискове, включително изтичане на чувствителна лична информация и корпоративни данни към модели на големи езици (LLM) на трети страни. Защо да се дава приоритет на съответствието с генеративния изкуствен интелект през 2025 г.? Защото неспазването на това не е просто пропуск в сигурността; това е пряка заплаха за регулаторния статус, доверието на клиентите и финансовата стабилност.
Същността на проблема се крие в един фундаментален конфликт: безграничният апетит на моделите на ИИ за данни спрямо строгия, ограничен свят на регулаторни изисквания. Това прави структурирания подход към управлението, риска и съответствието с ИИ не просто най-добра практика, а оперативна необходимост. Екипите по сигурността вече са на първа линия, натоварени със задачата да създадат сигурна оперативна област за използване на ИИ, която да позволява бизнес иновации, като същевременно защитава най-ценните активи на организацията. Това изисква задълбочено разбиране на съществуващите и нововъзникващите правни рамки, съчетано с внедряването на сложни технически контроли за прилагане на политиката в точката на риск.
Сянка на изкуствения интелект и извличане на данни
Преди една организация дори да започне да се съобразява с регулаторните изисквания за изкуствен интелект, тя първо трябва да получи видимост върху използването на изкуствен интелект. Лесният достъп до публични инструменти на GenAI означава, че служителите във всички отдели вероятно експериментират с тях, често без официално разрешение или надзор. Това явление, известно като „Shadow AI“, създава огромно сляпо петно за екипите по сигурност и съответствие. Всяко запитване, въведено в публична платформа с изкуствен интелект от служител, може да съдържа чувствителна информация, от интелектуална собственост и стратегически планове до лични данни за клиентите и финансови данни.
Разпределение на достъпа до скрит изкуствен интелект, показващо, че 89% от използването на изкуствен интелект се случва извън организационния надзор
Представете си служител в маркетинга, който използва безплатен инструмент с изкуствен интелект, за да обобщи обратната връзка от клиенти от собствена електронна таблица. В това едно-единствено действие, чувствителни данни за клиентите може да са били споделени с доставчик на изкуствен интелект от трета страна, без запис, без надзор и без начин за оттеглянето им. Тези данни биха могли да се използват за обучение на бъдещи версии на модела, да се съхраняват за неопределено време на сървърите на доставчика и да станат уязвими за нарушения от тяхна страна. Както се вижда от одитите за сигурност на GenAI на LayerX, това не е хипотетичен сценарий; това е ежедневно явление в предприятия без подходящ контрол. Този неконтролиран поток от данни пряко противоречи на принципите на почти всеки основен регламент за защита на данните, което прави проактивното управление на изкуствения интелект и съответствието от съществено значение.
GDPR в ерата на изкуствения интелект
Общият регламент относно защитата на данните (ОРЗД) остава крайъгълен камък на законодателството за защита на данните и неговите принципи се прилагат пряко към използването на изкуствен интелект. За организациите, които работят в рамките на ЕС или обработват данни на граждани на ЕС, осигуряването на съответствие на работните процеси на GenAI с ОРЗД е неоспоримо. Регламентът е изграден върху основни принципи като минимизиране на данните, ограничаване на целите и прозрачност, всички от които са оспорени от естеството на LLM (магистъра по право).
Процентът на внедряване на съответствие с GDPR показва, че сигурността води с 91%, докато ограничаването на целите изостава с 78%.
Постигането на съответствие с регулаторните изисквания за ИИ съгласно GDPR изисква от организациите да си задават трудни въпроси. Строго ли са необходими личните данни, въвеждани в инструмент с ИИ, за предвидената цел? Информирани ли са субектите на данни, че тяхната информация се обработва от система с ИИ? Можете ли да изпълните искането на субекта на данни за „правото да бъде забравен“, когато данните му са абсорбирани в сложен, обучен модел? Съгласно GDPR организациите са администратори на данни и носят пълна отговорност за дейностите по обработка, извършвани от тяхно име, включително тези, извършвани от платформа GenAI. Това означава, че простото използване на „съвместим“ доставчик на ИИ не е достатъчно; отговорността за осигуряване и демонстриране на съответствие е изцяло на организацията.
Съответствие с HIPAA и изкуствен интелект в здравеопазването
В сектора на здравеопазването, Законът за преносимост и отчетност на здравното осигуряване (HIPAA) налага още по-строги правила. Регламентът е предназначен да защити поверителността и сигурността на защитената здравна информация (PHI). Въвеждането на изкуствен интелект в клиничните или административните работни процеси добавя мощен инструмент, но също така и значителен риск за съответствие. Използването на GenAI за обобщаване на бележки за пациенти, анализ на медицински досиета или изготвяне на комуникации с пациенти може да представлява нарушение на HIPAA, ако не се управлява в рамките на сигурна и съвместима архитектура.
Ключово изискване е Споразумението за бизнес партньорство (BAA), договор, изискван между организация, обхваната от HIPAA, и бизнес партньор. Всеки доставчик на изкуствен интелект, чиято платформа може да взаимодейства със защитена здравна информация (PHI), трябва да подпише BAA. Предизвикателството обаче се простира отвъд договорите. Организациите трябва да имат технически предпазни мерки, за да предотвратят случайното или злонамерено споделяне на PHI с несъвместими системи с изкуствен интелект. Например, клиницист може да копира и постави данни за пациента в публичен чатбот с изкуствен интелект за бързо обобщение, като по този начин незабавно създаде нарушение на данните. Ефективният изкуствен интелект в областта на риска и съответствието в здравеопазването изисква подробен контрол, който може да идентифицира и блокира предаването на PHI към несанкционирани дестинации, като гарантира, че данните на пациентите остават защитени, като същевременно позволява иновации.
ISO 42001 за системи за управление на изкуствен интелект
С развитието на екосистемата от изкуствен интелект се развиват и стандартите, които я управляват. Въвеждането на ISO 42001 бележи критично развитие, предлагайки първия международен, сертифициран стандарт за система за управление на изкуствения интелект. Той предоставя структурирана рамка за съответствие с изискванията на изкуствения интелект, за да могат организациите да установят, внедрят, поддържат и непрекъснато да подобряват управлението си в областта на изкуствения интелект. Вместо да се фокусира върху спецификата на един регламент, ISO 42001 предоставя цялостен план за отговорно управление на изкуствения интелект, обхващащ всичко - от оценка на риска и управление на данните до прозрачност и човешки надзор.
Приемането на рамка като ISO 42001 помага на организациите да изградят защитима и одитируема програма за ИИ. Тя налага систематична оценка на рисковете, свързани с ИИ, и внедряване на контролни механизми за тяхното смекчаване. За лидерите по сигурността това предоставя ясен път към демонстриране на надлежна проверка и изграждане на култура на отговорни иновации в областта на ИИ. Помага за превръщането на принципите на високо ниво в конкретни действия, като гарантира, че целият жизнен цикъл на системата с ИИ, от снабдяването до внедряването и извеждането от експлоатация, се управлява, като сигурността и съответствието са в основата му. Тази стратегическа промяна премества организацията от реактивна към проактивна позиция на съответствие.
Ключови стълбове на рамката за съответствие с ИИ
Изграждането на трайна стратегия за съответствие с GenAI се основава на няколко ключови стълба, които осигуряват структура и приложимост. Тези принципи гарантират, че изкуственият интелект се използва не само ефективно, но и безопасно и отговорно, като съобразява технологичните възможности с бизнес и регулаторните задължения.
Суверенитет на данните и резидентност
Суверенитетът на данните е концепцията, че данните са предмет на законите и правната юрисдикция на страната, в която се намират. Много държави имат изисквания за местожителство на данните, които изискват личните данни на техните граждани да се съхраняват и обработват в рамките на границите на страната. При използване на облачни услуги на GenAI, данните могат лесно да преминават граници, създавайки непосредствени проблеми със съответствието. Следователно ефективната рамка за съответствие с ИИ трябва да включва контроли за прилагане на правилата за местожителство на данните, като се гарантира, че чувствителните данни не се прехвърлят към юрисдикции с различни правни стандарти. Това често включва избор на доставчици на ИИ с регионални центрове за данни или внедряване на решения, които могат да ограничат споделянето на данни въз основа на географски политики.
Одитируемост и прозрачност
Когато регулатор или одитор попита как е взето конкретно решение, основано на ИИ, или какви данни са използвани за обучение на модел, организацията трябва да може да предостави ясен и изчерпателен отговор. Това е същността на одитираемостта. Без подробни регистрационни файлове и прозрачни записи за използването на ИИ, демонстрирането на съответствие с ИИ и регулаторните изисквания става почти невъзможно. Организациите трябва да проследяват кои потребители имат достъп до кои инструменти на ИИ, какви видове данни се споделят и какви политики се прилагат. Тази одитна следа е критично доказателство за доказване, че организацията упражнява правилен надзор и контрол върху своята екосистема от ИИ. Тя е основата на надеждния ИИ и неподлежащ на обсъждане компонент на всяка сериозна програма за управление.
Необходимостта от инструменти за съответствие с изискванията на ИИ
Писмените политики са необходима първа стъпка, но сами по себе си те не са достатъчни. Служителите са фокусирани върху производителността и често ще използват пътя на най-малкото съпротивление, дори ако това заобикаля корпоративната политика. За да преодолеят разликата между политиката и практиката, организациите се нуждаят от ефективни инструменти за съответствие с ИИ, които могат да прилагат правилата в реално време, директно в работния процес на потребителя. Съвременният корпоративен стек за сигурност трябва да се развива, за да се справя със заплахите, които произтичат не само от външни нападатели, но и от санкционирано и несанкционирано използване на приложения от вътрешни лица.
Именно тук решенията за откриване и реагиране в браузъра (BDR) предоставят уникална сила. Представете си фишинг атака, насочена към разширения на Chrome; потребител инсталира злонамерено разширение, което изглежда като легитимен инструмент за продуктивност. Това разширение може след това тихо да извлича данни от сесиите на браузъра на потребителя, включително данни, въведени в SaaS приложения или GenAI платформи. Едно модерно решение за сигурност трябва да има интелигентността, за да открие тази заплаха на ниво браузър, където се извършва дейността. LayerX, например, позволява на организациите да картографират цялото използване на GenAI в цялото предприятие, да налагат управление на сигурността и да ограничават споделянето на чувствителна информация с LLM. Чрез анализ на потребителските действия в браузъра, той може да прави разлика между легитимно и рисково поведение и да прилага подробни, базирани на риска предпазни мерки върху цялото използване на SaaS и мрежата, включително взаимодействията с AI платформи. Това е нивото на контрол, необходимо за превръщането на хартиената политика в жив, дишащ защитен механизъм. Инструментите за одит на Shadow SaaS на LayerX могат да помогнат за идентифицирането на тези несанкционирани приложения, осигурявайки критичната видимост, необходима за иницииране на подходяща стратегия за съответствие с AI.
