Η ασφάλεια GenAI αναφέρεται στην προστασία των εταιρικών περιβαλλόντων από τους αναδυόμενους κινδύνους των εργαλείων γενετικής τεχνητής νοημοσύνης όπως τα ChatGPT, Gemini και Claude. Καθώς αυτά τα εργαλεία υιοθετούνται, εισάγουν κινδύνους διαρροής δεδομένων, συμμόρφωσης και σκιώδους τεχνητής νοημοσύνης. Αυτό το άρθρο ορίζει την ασφάλεια GenAI και περιγράφει τις εταιρικές στρατηγικές για τη διασφάλιση της ασφαλούς και υπεύθυνης χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης.

Επεξήγηση της Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης

Η ασφάλεια GenAI είναι η πρακτική του εντοπισμού και του μετριασμού των κινδύνων που εισάγονται από εργαλεία γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, όπως το ChatGPT, το Copilot και το Claude, στις ροές εργασίας των επιχειρήσεων. Αυτά τα εργαλεία ενισχύουν την αποτελεσματικότητα και την καινοτομία, αλλά εισάγουν επίσης μια νέα και ταχέως εξελισσόμενη επιφάνεια επίθεσης τεχνητής νοημοσύνης, την οποία οι παραδοσιακές λύσεις κυβερνοασφάλειας συχνά δεν καλύπτουν. Η ασφάλεια GenAI αντιμετωπίζει αυτό το κενό διαχειριζόμενος την έκθεση σε ευαίσθητα δεδομένα, επιβάλλοντας πολιτικές χρήσης τεχνητής νοημοσύνης σε ολόκληρο τον οργανισμό και ανιχνεύοντας μη ασφαλή, μη συμβατή ή κακόβουλη συμπεριφορά τεχνητής νοημοσύνης. Συνδυάζει τεχνικές διασφαλίσεις όπως η πρόληψη απώλειας δεδομένων (DLP), η παρακολούθηση μέσω προγράμματος περιήγησης και οι έλεγχοι πρόσβασης με ισχυρά πλαίσια διακυβέρνησης τεχνητής νοημοσύνης, ευθυγραμμισμένα με τις πολιτικές και τα κανονιστικά πρότυπα της εταιρείας. Σε αντίθεση με την ασφάλεια ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης, η οποία επικεντρώνεται στην ασφάλεια της εκπαίδευσης μοντέλων και της υποδομής, η ασφάλεια GenAI προστατεύει το επίπεδο χρήσης, όπου οι εργαζόμενοι αλληλεπιδρούν με εξωτερικά εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης, διασφαλίζοντας ασφαλή, ευθυγραμμισμένη με τις πολιτικές και υπεύθυνη προστασία της τεχνητής νοημοσύνης των επιχειρήσεων.

Πρωταρχικοί Κίνδυνοι της Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης (GenAI) στην Επιχείρηση

Καθώς οι οργανισμοί επιταχύνουν την υιοθέτηση εργαλείων γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, πρέπει επίσης να αντιμετωπίσουν μια νέα κατηγορία απειλών. Αυτοί οι κίνδυνοι δεν προκύπτουν μόνο από κακόβουλους παράγοντες, αλλά από τον τρόπο με τον οποίο η γενετική τεχνητή νοημοσύνη αλληλεπιδρά με δεδομένα, χρήστες και εξωτερικά περιβάλλοντα. Παρακάτω παρατίθενται τα πιο πιεστικά τρωτά σημεία και οι κίνδυνοι ασφαλείας της τεχνητής νοημοσύνης που πρέπει να διαχειριστούν οι επιχειρήσεις.

1. Πνευματική Ιδιοκτησία και Έκθεση Εμπιστευτικών Δεδομένων

Ένας από τους πιο άμεσους και κρίσιμους κινδύνους της Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης είναι Διαρροή δεδομένων τεχνητής νοημοσύνηςΟι εργαζόμενοι συχνά επικολλούν εμπιστευτικές πληροφορίες, όπως προσωπικά δεδομένα πελατών, πηγαίο κώδικα, επιχειρηματικά σχέδια ή οικονομικές προβλέψεις, σε εργαλεία GenAI όπως το ChatGPT, χωρίς να συνειδητοποιούν τις επιπτώσεις. Αυτές οι προτροπές ενδέχεται να αποθηκευτούν, να υποβληθούν σε επεξεργασία ή να χρησιμοποιηθούν για περαιτέρω εκπαίδευση, δημιουργώντας μόνιμη απώλεια ελέγχου επί αυτών των δεδομένων. Ακόμα και όταν οι προμηθευτές ισχυρίζονται ότι δεν εκπαιδεύονται με δεδομένα εισόδου, τα δεδομένα ενδέχεται να εξακολουθούν να αποθηκεύονται στην προσωρινή μνήμη ή να καταγράφονται στο ιστορικό συνεδριών, αφήνοντας ανοιχτή την πόρτα για παραβιάσεις ή κακή χρήση.

ΠαράδειγμαΈνα μέλος της οικονομικής ομάδας χρησιμοποιεί το ChatGPT για να δημιουργήσει μια συνοπτική παρουσίαση και επικολλά ένα υπολογιστικό φύλλο με δεδομένα εσόδων του τέταρτου τριμήνου στην προτροπή. Αυτές οι οικονομικές πληροφορίες θα μπορούσαν πλέον να αποθηκευτούν από τον πάροχο του μοντέλου ή ενδεχομένως να εκτεθούν σε μελλοντικά ερωτήματα από άλλους χρήστες.

2. Παραβάσεις κανονισμών και συμμόρφωσης

Η μη παρακολουθούμενη χρήση του GenAI μπορεί εύκολα να οδηγήσει σε παραβιάσεις των κανονισμών προστασίας δεδομένων, όπως GDPR, HIPAA, PCI-DSSΤο HIFU, ή Υψηλής Έντασης Εστιασμένος Υπέρηχος, στοχεύει επίσης στο πρόσωπο και τον λαιμό. Προσφέρει θεραπεία σε γρήγορες εκπομπές, γεγονός που κάνει τις συνεδρίες θεραπείας συντομότερες. CCPAΑυτοί οι νόμοι απαιτούν αυστηρό χειρισμό προσωπικών δεδομένων, δεδομένων υγείας ή δεδομένων πληρωμών, κάτι που τα περισσότερα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης τρίτων δεν είναι συμβατικά ή αρχιτεκτονικά προετοιμασμένα να διασφαλίσουν.

ΠαράδειγμαΈνας πάροχος υγειονομικής περίθαλψης χρησιμοποιεί έναν βοηθό γραφής με τεχνητή νοημοσύνη για να συντάξει μια περίληψη φροντίδας ασθενούς, συμπεριλαμβανομένου του ιατρικού ιστορικού. Ακόμη και ένα μόνο μήνυμα που περιέχει PHI (Προστατευμένες Πληροφορίες Υγείας) και το οποίο κοινοποιήθηκε σε ένα εξωτερικό εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσε να αποτελέσει παραβίαση του HIPAA που πρέπει να αναφερθεί, με κίνδυνο την επιβολή κανονιστικών προστίμων και βλάβης της φήμης. Σε τομείς με αυστηρή ρύθμιση, ακόμη και ένα τέτοιο περιστατικό μπορεί να προκαλέσει συνεχή έλεγχο από ρυθμιστικές αρχές και ελεγκτές.

Οι επιχειρήσεις πρέπει να αντιμετωπίζουν τις προτροπές τεχνητής νοημοσύνης ως εξερχόμενες επικοινωνίες και να εφαρμόζουν τις ίδιες Πολιτική AI διακυβέρνηση δεδομένων αυστηρότητα για να παραμείνετε συμμορφωμένοι.

3. Χρήση Shadow AI

Οι εργαζόμενοι χρησιμοποιούν συχνά προσωπικούς λογαριασμούς ή μη εξουσιοδοτημένα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης χωρίς γνώσεις πληροφορικής, δημιουργώντας περιβάλλοντα σκιώδους τεχνητής νοημοσύνης. Ενώ η σκιώδης τεχνητή νοημοσύνη είναι συχνά καλοπροαίρετη και έχει ενσωματωθεί βαθιά στις ροές εργασίας για την ενίσχυση της παραγωγικότητας, καταλήγει να μην εμπίπτει στις πολιτικές ασφαλείας και να μην παρακολουθεί ή να καταγράφει δεδομένα, καθιστώντας την πρόσφορο έδαφος για παραβιάσεις συμμόρφωσης και διαρροές δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης, καθώς και ένα τυφλό σημείο για τις ομάδες ασφάλειας και προστασίας δεδομένων.

ΠαράδειγμαΜια ομάδα πωλήσεων ξεκινά να χρησιμοποιεί μια έκδοση καταναλωτή του ChatGPT για να συντάσσει προτάσεις πελατών. Με την πάροδο του χρόνου, αρχίζουν να εισάγουν στρατηγικές τιμολόγησης, συμβατικούς όρους και εσωτερικές μετρήσεις απόδοσης, καμία από τις οποίες δεν προστατεύεται από εργαλεία DLP για επιχειρήσεις.

4. Επικίνδυνα πρόσθετα και επεκτάσεις τρίτων

Οι επεκτάσεις και τα πρόσθετα (plugins) για προγράμματα περιήγησης με τεχνητή νοημοσύνη εισάγουν σοβαρές... τρωτά σημεία AI λόγω υπερβολικά επιτρεπτικών σχεδιασμών. Πολλά έχουν πρόσβαση σε όλη τη δραστηριότητα περιήγησης, τα δεδομένα του προχείρου ή τα cookies περιόδου σύνδεσης για να λειτουργήσουν, καθιστώντας τα ελκυστικά στόχους εκμετάλλευσης. 

Οι κίνδυνοι περιλαμβάνουν:

  • Επιθέσεις ένεσης τεχνητής νοημοσύνηςΚακόβουλοι ιστότοποι ή σενάρια χειραγωγούν τις προτροπές των προσθηκών για την εξαγωγή ή τη διαρροή δεδομένων.
  • Παραβίαση συνεδρίαςΤα πρόσθετα (plugins) με πρόσβαση σε διακριτικά περιόδου σύνδεσης ενδέχεται να χρησιμοποιηθούν για την πλαστοπροσωπία χρηστών.
  • Σιωπηλή συλλογή δεδομένωνΟι επεκτάσεις ενδέχεται να διαβάζουν ή να μεταδίδουν δεδομένα χωρίς να το γνωρίζει ο χρήστης.

Τα περισσότερα πρόσθετα (plugins) δημιουργούνται από τρίτους και ενδέχεται να μην υποβάλλονται στον ίδιο έλεγχο ασφαλείας με τα εσωτερικά εργαλεία. Η μη ελεγμένη χρήση πρόσθετων (plugins) μπορεί να οδηγήσει σε ανεξέλεγκτη εξαγωγή δεδομένων και να εκθέσει ρυθμιζόμενες πληροφορίες σε άγνωστους παράγοντες, γεγονός που αποτελεί σημαντικό κίνδυνο δημιουργίας δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης για την επιχείρηση.

ΠαράδειγμαΜια επέκταση summarizer AI που έχει εγκατασταθεί από έναν χρήστη έχει δικαιώματα ανάγνωσης κάθε καρτέλας. Ένας εισβολέας εκμεταλλεύεται ένα ελάττωμα στην προσθήκη για να εξαγάγει ευαίσθητα δεδομένα CRM που βλέπει ο χρήστης χωρίς να ενεργοποιήσει ποτέ μια παραδοσιακή ειδοποίηση DLP ή antivirus.

5. Διάβρωση της Εσωτερικής Ασφάλειας

Η μη ελεγχόμενη χρήση Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) αποδυναμώνει τη συνολική εικόνα ασφάλειας της επιχείρησης. Όταν οι εργαζόμενοι χρησιμοποιούν δημόσια εργαλεία ΤΝ μέσω μη διαχειριζόμενων προγραμμάτων περιήγησης ή προσωπικών λογαριασμών, τα ευαίσθητα δεδομένα παρακάμπτουν τους παραδοσιακούς ελέγχους ασφαλείας, όπως τα τείχη προστασίας, την προστασία τελικών σημείων ή το cloud DLP. Οι ομάδες ασφαλείας χάνουν την ορατότητα σχετικά με τον τρόπο και τον τόπο χειρισμού των δεδομένων. Με την πάροδο του χρόνου, αυτό διαβρώνει την ικανότητα του οργανισμού να εντοπίζει παραβιάσεις, να διατηρεί την ετοιμότητα ελέγχου και να επιβάλλει πολιτικές ασφαλείας, αφήνοντας την επιχείρηση ευάλωτη τόσο σε εσωτερικές όσο και σε εξωτερικές απειλές. Αυτά τυφλά σημεία ασφαλείας δίνουν στους επιτιθέμενους ή σε απρόσεκτους εμπιστευτικούς χρήστες μια διαδρομή για να εκμεταλλευτούν δεδομένα χωρίς να ενεργοποιήσουν τις τυπικές άμυνες—καθιστώντας γενετική ασφάλεια τεχνητής νοημοσύνης μια επείγουσα προτεραιότητα.

Παράδειγμα:

Οι εργαζόμενοι που χρησιμοποιούν εργαλεία GenAI όπως το ChatGPT σε προσωπικές συσκευές κοινοποιούν δεδομένα πελατών που δεν αγγίζουν ποτέ την εταιρική υποδομή, καθιστώντας τα αόρατα στις ομάδες IT και συμμόρφωσης.

6. Λειτουργική και Νομική Διαταραχή

Η έκθεση σε δεδομένα μέσω εργαλείων GenAI μπορεί να πυροδοτήσει νομικές διαδικασίες, ελέγχους και εσωτερικές έρευνες, εκτρέποντας πόρους και διαταράσσοντας τις καθημερινές λειτουργίες καθυστερώντας έργα, και δημιουργώντας εσωτερικές τριβές μεταξύ ομάδων που επιδιώκουν λογοδοσία και μετριασμό. Πέρα από τις οικονομικές απώλειες από την αθέτηση της συμφωνίας, ο οργανισμός μπορεί επίσης να αντιμετωπίσει νομικές αξιώσεις, ποινικές ρήτρες ή διαδικασίες διαιτησίας. 

Παράδειγμα:

Μια κατασκευαστική εταιρεία ανακαλύπτει ότι ευαίσθητοι όροι προμηθευτών εισήχθησαν στο ChatGPT και πιθανώς διέρρευσαν. Οι ομάδες προμηθειών αναγκάζονται να επαναδιαπραγματευτούν συμβάσεις, ενώ το νομικό τμήμα διαχειρίζεται τα ερωτήματα προμηθευτών και τις αξιολογήσεις ευθυνών.

Αυτοί οι κίνδυνοι υπογραμμίζουν γιατί οι παραδοσιακοί έλεγχοι ασφαλείας δεν επαρκούν πλέον στην εποχή της δημιουργικής τεχνητής νοημοσύνης. Από τις διαρροές δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης και την σκιώδη τεχνητή νοημοσύνη έως τις παραβιάσεις κανονισμών και τις απειλές που βασίζονται σε πρόσθετα (plugins), οι οργανισμοί πρέπει να επανεξετάσουν τον τρόπο με τον οποίο παρακολουθούν, διέπουν και ασφαλίζουν τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης σε ολόκληρη την επιχείρηση. Για να εμβαθύνετε σε αυτές τις εξελισσόμενες απειλές και στον τρόπο αντιμετώπισής τους, διαβάστε ολόκληρο το άρθρο σχετικά με Δημιουργικοί κίνδυνοι τεχνητής νοημοσύνης.

Τι οδηγεί στην επέκταση του AI Attack Surface στις επιχειρήσεις

Η ραγδαία άνοδος της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης έχει αναδιαμορφώσει ριζικά το τοπίο των απειλών για τις επιχειρήσεις. Αυτό που κάποτε ήταν μια σαφώς καθορισμένη περίμετρος, τώρα διασπάται από έναν αυξανόμενο αστερισμό εργαλείων, plugin και ροών εργασίας που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη. Αυτές οι τεχνολογίες ενισχύουν την παραγωγικότητα, αλλά επεκτείνουν επίσης δραματικά την... Επιφάνεια επίθεσης τεχνητής νοημοσύνης, εισάγοντας νέα τυφλά σημεία ασφάλειας για τα οποία οι παραδοσιακές άμυνες δεν είχαν ποτέ σχεδιαστεί για να χειρίζονται.

Έκρηξη εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης και εφαρμογών SaaS με ενσωματωμένη τεχνητή νοημοσύνη

Η Γενική Τεχνητή Νοημοσύνη (GenAI) δεν είναι ισάξια με το ChatGPT. Στην πραγματικότητα, πολλά έχουν αλλάξει από τότε που κυκλοφόρησε το ChatGPT τον Νοέμβριο του 2022. Έκτοτε, το οικοσύστημα της Γενικής Τεχνητής Νοημοσύνης (GenAI) εξελίσσεται με πρωτοφανή ρυθμό. Νέα μοντέλα και εργαλεία που υποστηρίζονται από την Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) εμφανίζονται σε εβδομαδιαία και μηνιαία βάση, προσφέροντας το καθένα περισσότερες δυνατότητες και εξελίξεις από το προηγούμενο. Η καινοτομία επιταχύνεται τόσο γρήγορα που, σύμφωνα με την Gartner, ξεπερνά σημαντικά τον ρυθμό οποιασδήποτε άλλης τεχνολογίας. 

Οι επιχειρήσεις ενσωματώνουν την παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη σε κάθε επίπεδο της στοίβας. Από τους συν-πιλότους τεχνητής νοημοσύνης που είναι ενσωματωμένοι σε περιβάλλοντα προγραμματιστών έως τους αυτοματοποιημένους βοηθούς σε πλατφόρμες CRM, ο μέσος εργαζόμενος μπορεί πλέον να αλληλεπιδρά με πολλά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης καθημερινά. Έχουν λανσαριστεί όλοι πάροχοι SaaS, από το Notion και το Slack έως το Salesforce και το Microsoft 365. Χαρακτηριστικά ενσωματωμένα στην τεχνητή νοημοσύνη Σχεδιασμένο για να βελτιώνει την αποτελεσματικότητα της ροής εργασίας. Για τους χρήστες, οι βελτιώσεις που βασίζονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη γίνονται μια τυπική προσδοκία και όχι ένα βολικό πρόσθετο. Η Γενετικά Τεχνητή Νοημοσύνη (GenAI) έχει γίνει αναπόσπαστο κομμάτι του χώρου εργασίας. Ωστόσο, αυτές οι ίδιες ενσωματώσεις συχνά συνοδεύονται από ευρεία πρόσβαση σε εσωτερικά δεδομένα, έγγραφα, ημερολόγια και συνομιλίες.

Αυτός ο πολλαπλασιασμός των Εργαλεία SaaS AI σημαίνει ότι οι οργανισμοί πρέπει πλέον να ασφαλίζουν ένα ποικίλο σύνολο εξωτερικών πλατφορμών που απορροφούν ευαίσθητες πληροφορίες, συχνά χωρίς συνεπή καταγραφή, έλεγχο πρόσβασης ή ορατότητα. Κάθε νέα ενσωμάτωση δημιουργεί έναν πιθανό φορέα για Έκθεση σε δεδομένα τεχνητής νοημοσύνης, ειδικά όταν οι προεπιλεγμένες ρυθμίσεις δίνουν προτεραιότητα στη χρηστικότητα έναντι της ασφάλειας.

Τα προγράμματα περιήγησης είναι οι νέοι χώροι εργασίας τεχνητής νοημοσύνης

Σε αντίθεση με τις παραδοσιακές εταιρικές εφαρμογές που λειτουργούν ως αποκλειστικές εφαρμογές επιφάνειας εργασίας, οι περισσότερες αλληλεπιδράσεις GenAI πραγματοποιούνται μέσω προγραμμάτων περιήγησης ιστού. Τα περισσότερα εργαλεία AI όπως τα ChatGPT, Claude και Gemini είναι προσβάσιμα μέσω του προγράμματος περιήγησης. Αν και βολικό, αυτό το μοντέλο που βασίζεται σε πρόγραμμα περιήγησης εισάγει μοναδικά... Κίνδυνοι τεχνητής νοημοσύνης του προγράμματος περιήγησης όπως το πορτοκαλί και το κίτρινο μπορούν να φωτίσουν τα έπιπλά σας και να τα αναδείξουν. Αυτά τα χρώματα ταιριάζουν καλά με ξύλα ανοιχτών τόνων, προσθέτοντας ζεστασιά και ζωντάνια στον χώρο. Επιθέσεις Man-in-the-Middle (MITM), Η κλοπή διακριτικών ή ακόμα και η εκμετάλλευση επεκτάσεων προγράμματος περιήγησης καθίστανται εφικτές εάν η συνεδρία δεν είναι σωστά απομονωμένη.

Τα παραδοσιακά εργαλεία ασφαλείας, τα οποία σχεδιάστηκαν για παλαιότερες εταιρικές εφαρμογές και ελεγχόμενα περιβάλλοντα, δεν είναι επαρκώς εξοπλισμένα για την επιθεώρηση ή τον έλεγχο των αλληλεπιδράσεων με την Τεχνητή Νοημοσύνη σε δυναμικές περιόδους λειτουργίας του προγράμματος περιήγησης. Δεν μπορούν να διακρίνουν μεταξύ ασφαλών και μη ασφαλών εισροών, χρήσης προσωπικών έναντι εταιρικών λογαριασμών ή να ανιχνεύσουν ευαίσθητα δεδομένα που αντιγράφονται και επικολλώνται σε μηνύματα LLM. Για παράδειγμα, οι χρήστες μπορούν εύκολα να επικολλήσουν ευαίσθητα οικονομικά δεδομένα εταιρείας στο ChatGPT ή να ανεβάσουν ιδιόκτητο πηγαίο κώδικα χωρίς να ενεργοποιήσουν ειδοποιήσεις ασφαλείας. Αυτή η έλλειψη ορατότητας και ελέγχου σε πραγματικό χρόνο, με επίγνωση του περιβάλλοντος, σε επίπεδο προγράμματος περιήγησης δημιουργεί σημαντικούς κινδύνους, αναγκάζοντας τις επιχειρήσεις να επανεξετάσουν τις στρατηγικές ασφαλείας τους σε έναν χώρο εργασίας που βασίζεται στην Τεχνητή Νοημοσύνη.

Επεκτάσεις Παραγωγικότητας με Τεχνητή Νοημοσύνη

Οι επεκτάσεις του προγράμματος περιήγησης που υποστηρίζονται από παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη, όπως οι συνοπτικοί δημιουργοί τεχνητής νοημοσύνης, οι βοηθοί γραφής ή οι σημειωτές συσκέψεων, συχνά ζητούν υπερβολικά δικαιώματα. Αυτά περιλαμβάνουν πρόσβαση στο περιεχόμενο της σελίδας, cookies και μερικές φορές πληκτρολογήσεις. Πολλές δημιουργούνται από τρίτους προγραμματιστές με περιορισμένη ή καθόλου εποπτεία ασφαλείας.

Αυτές οι επεκτάσεις ανοίγουν την πόρτα σε Επιθέσεις με ένεση τεχνητής νοημοσύνης, σιωπηλή συλλογή δεδομένωνΤο HIFU, ή Υψηλής Έντασης Εστιασμένος Υπέρηχος, στοχεύει επίσης στο πρόσωπο και τον λαιμό. Προσφέρει θεραπεία σε γρήγορες εκπομπές, γεγονός που κάνει τις συνεδρίες θεραπείας συντομότερες. πειρατεία συνεδρίας, ειδικά όταν εγκαθίστανται σε μη διαχειριζόμενα τελικά σημεία. Μόλις εγκατασταθούν, λειτουργούν αθόρυβα, αλληλεπιδρώντας με τα δεδομένα χρήστη σε πραγματικό χρόνο και μεταδίδοντάς τα σε εξωτερικά API, συχνά πέρα από την εμβέλεια των παραδοσιακών εργαλείων ασφαλείας.

Ροές εργασίας συνδεδεμένες με API στο cloud

Σε περιβάλλοντα που βασίζονται στο cloud, οι δυνατότητες της Τεχνητής Νοημοσύνης ενσωματώνονται ολοένα και περισσότερο σε αυτοματοποιημένες ροές εργασίας μέσω API. Οι προγραμματιστές μπορούν να συνδέσουν τα LLM σε αγωγούς CI/CD, ροές εξυπηρέτησης πελατών ή αγωγούς επεξεργασίας δεδομένων, συχνά διαβιβάζοντας δομημένα ή μη δομημένα δεδομένα σε μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης τρίτων για σύνοψη, μετάφραση ή ταξινόμηση.

Αυτό δημιουργεί ένα σε μεγάλο βαθμό αόρατο Επιφάνεια επίθεσης τεχνητής νοημοσύνης, όπου ευαίσθητα δεδομένα ρέουν από και προς υπηρεσίες Τεχνητής Νοημοσύνης χωρίς να σαρώνονται ή να φιλτράρονται σωστά. Τα τελικά σημεία API μπορούν επίσης να αξιοποιηθούν για την εισαγωγή αντίπαλων εισροών, την εξαγωγή εσωτερικών δεδομένων ή την εκτέλεση ευπαθειών ασφαλείας Τεχνητής Νοημοσύνης, εάν δεν έχουν επικυρωθεί σωστά.

Η Πρόκληση της Παρατηρησιμότητας

Μια σημαντική πρόκληση στην εξασφάλιση αυτού του νέου τοπίου που βασίζεται στην Τεχνητή Νοημοσύνη είναι η έλλειψη παρατηρησιμότητας σε πραγματικό χρόνοΤα παραδοσιακά εργαλεία ασφαλείας δεν ανιχνεύουν εγγενώς τις προτροπές τεχνητής νοημοσύνης, δεν παρακολουθούν τη χρήση των εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης ή δεν προσδιορίζουν το πλαίσιο των ροών δεδομένων εντός των περιόδων λειτουργίας του προγράμματος περιήγησης ή των αλληλεπιδράσεων API. Ως αποτέλεσμα, οι οργανισμοί δεν γνωρίζουν πώς, πού και πότε τα δεδομένα εισέρχονται ή εξέρχονται από το επίπεδο τεχνητής νοημοσύνης. 

 

Για την προστασία από τα σύγχρονα Κίνδυνοι ασφάλειας AI, οι οργανισμοί χρειάζονται ορατότητα σε κάθε αλληλεπίδραση μεταξύ των χρηστών και της Τεχνητής Νοημοσύνης — είτε αυτή συμβαίνει σε μια καρτέλα προγράμματος περιήγησης, σε μια ενσωμάτωση SaaS είτε σε μια κλήση cloud API. Χωρίς συνεχή παρακολούθηση, διακυβέρνηση και επιβολή, το επίπεδο Τεχνητής Νοημοσύνης γίνεται μια μη παρακολουθούμενη πύλη για διαρροή, μετατόπιση ή εκμετάλλευση ευαίσθητων δεδομένων.

DLP που βασίζεται σε πρόγραμμα περιήγησης και σχεδιασμός μη ασφαλών προσθηκών σε οικοσυστήματα GenAI

Καθώς η υιοθέτηση της παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης (Generative AI) από τις επιχειρήσεις επιταχύνεται, το πρόγραμμα περιήγησης έχει γίνει ένα κεντρικό σημείο πρόσβασης όπου οι εργαζόμενοι αλληλεπιδρούν με εργαλεία όπως το ChatGPT, το Microsoft Copilot και εκατοντάδες επεκτάσεις που υποστηρίζονται από την τεχνητή νοημοσύνη. Αλλά με αυτή την αλλαγή προκύπτει μια πιεστική ανάγκη να επανεξετάσουμε την παραδοσιακή πρόληψη απώλειας δεδομένων (DLP). DLP προγράμματος περιήγησης αναδεικνύεται ως ένα ζωτικό επίπεδο ασφαλείας για την παρακολούθηση και τον έλεγχο της χρήσης της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) σε περιβάλλοντα που εξαρτώνται ολοένα και περισσότερο από επεκτάσεις Chrome, εφαρμογές SaaS και πρόσθετα (plugins) ενσωματωμένα στο web.

Γιατί το DLP σε επίπεδο προγράμματος περιήγησης έχει σημασία στην εποχή της Γενικής Τεχνητής Νοημοσύνης

Σε αντίθεση με τις παραδοσιακές εφαρμογές, τα εργαλεία GenAI βασίζονται σε μεγάλο βαθμό στο διαδίκτυο και συχνά είναι προσβάσιμα εκτός εγκεκριμένων πλατφορμών. Οι εργαζόμενοι χρησιμοποιούν συχνά επεκτάσεις προγράμματος περιήγησης ή εφαρμογές ιστού για τη δημιουργία κώδικα, περιεχομένου ή πληροφοριών. Αυτή η χρήση παρακάμπτει τα παλαιότερα εργαλεία DLP που εστιάζουν σε τελικά σημεία, email ή δημιουργία κίνησης δικτύου. τυφλά σημεία στην προστασία δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης.

Οι λύσεις DLP που βασίζονται σε προγράμματα περιήγησης αντιμετωπίζουν αυτά τα κενά ελέγχοντας τις αλληλεπιδράσεις των χρηστών εντός του προγράμματος περιήγησης σε πραγματικό χρόνο. Αυτό επιτρέπει στους οργανισμούς να εντοπίζουν πότε ευαίσθητα δεδομένα, όπως ο πηγαίος κώδικας, τα αρχεία πελατών ή τα οικονομικά έγγραφα, αντιγράφονται, πληκτρολογούνται ή μεταφορτώνονται σε μηνύματα τεχνητής νοημοσύνης. Σε συνδυασμό με την επιβολή πολιτικής, αυτό επιτρέπει στους οργανισμούς να μπλοκάρισμα, διαγραφή ή ειδοποίηση για επικίνδυνη συμπεριφορά πριν από την έκθεση δεδομένων.

Ο Κρυφός Κίνδυνος των Μη Ασφαλών Προσθηκών και Επεκτάσεων Τεχνητής Νοημοσύνης

Επεκτάσεις προγράμματος περιήγησης AI που ενεργοποιούν ή βελτιώνουν τη λειτουργικότητα της Τεχνητής Νοημοσύνης είναι ιδιαίτερα προβληματικές. Πολλές έχουν σχεδιαστεί με ευρείες άδειες πρόσβασης σε δεδομένα προχείρου, χειραγώγησης περιεχομένου σελίδας ή υποκλοπής εισροών. Χωρίς σωστό έλεγχο, αυτές οι επεκτάσεις εισάγουν διαρροή δεδομένων που βασίζεται σε πρόσθετα και άλλους κινδύνους υψηλής σοβαρότητας, όπως:

  • Πειρατεία συνεδρίας – Κακόβουλα πρόσθετα (plugins) ενδέχεται να συλλέξουν cookies ελέγχου ταυτότητας, παρέχοντας στους εισβολείς πρόσβαση σε εφαρμογές SaaS ή εσωτερικά συστήματα.
  • Επιθέσεις με ένεση τεχνητής νοημοσύνης – Οι επεκτάσεις μπορούν να τροποποιήσουν τις εισόδους ή τις απαντήσεις των εντολών, εισάγοντας κακόβουλες εντολές ή αλλοιώνοντας την έξοδο με τρόπους που περνούν απαρατήρητοι.
  • Σιωπηλή εξαγωγή δεδομένων – Ορισμένα πρόσθετα (plugins) καταγράφουν τις αλληλεπιδράσεις των χρηστών ή προτρέπουν σε περιεχόμενο και το στέλνουν σε διακομιστές τρίτων χωρίς να το γνωρίζει ο χρήστης.

Ο κίνδυνος δεν είναι υποθετικός. Το 2023, μια δημοφιλής επέκταση ChatGPT με πάνω από 10,000 εγκαταστάσεις διαπιστώθηκε ότι έκλεβε session tokens του Facebook, αποδεικνύοντας πώς... Κίνδυνοι επέκτασης GenAI μπορεί να κλιμακωθεί σε ολοκληρωμένα περιστατικά ασφαλείας.

Διαρροή δεδομένων μεταξύ προσθηκών

Τα πρόσθετα (plugins) του προγράμματος περιήγησης με τεχνητή νοημοσύνη (AI) συχνά απαιτούν ευρεία δικαιώματα πρόσβασης στο περιεχόμενο της σελίδας, στα πεδία εισαγωγής, στα πρόχειρα ή στις διεργασίες παρασκηνίου. Όταν εκτελούνται πολλές επεκτάσεις στο ίδιο πρόγραμμα περιήγησης, αυτά τα δικαιώματα μπορούν να επικαλύπτονται, δημιουργώντας ακούσιες οδοί έκθεσης δεδομένων.

Για παράδειγμα, ένας βοηθός γραφής μπορεί να επεξεργάζεται εισόδους εγγράφων ενώ ένα ξεχωριστό πρόσθετο έχει πρόσβαση στο ίδιο DOM ή τοπικό χώρο αποθήκευσης. Χωρίς αυστηρή απομόνωση δεδομένων, ευαίσθητο περιεχόμενο μπορεί να ρέει ακούσια μεταξύ plugins ακόμα και όταν κανένα από τα δύο δεν είναι κακόβουλο. 

Αυτός ο κίνδυνος αυξάνεται με τις διαδικασίες στο παρασκήνιο και τα κοινόχρηστα API, όπου ένα plugin θα μπορούσε να λειτουργήσει ως γέφυρα για την απόσπαση δεδομένων από ένα άλλο. Επομένως, η συνύπαρξη επεκτάσεων GenAI θολώνει τα όρια των δεδομένων, καθιστώντας την απομόνωση των plugin και το DLP που βασίζεται σε προγράμματα περιήγησης απαραίτητη.

Περιορισμοί των καταστημάτων εφαρμογών προγράμματος περιήγησης

Τα καταστήματα επεκτάσεων Chrome και Edge δίνουν προτεραιότητα στην πρόσβαση των καταναλωτών και όχι στην ασφάλεια των επιχειρήσεων. Δεν διαθέτουν εις βάθος ελέγχους δικαιωμάτων, πρότυπα ασφαλούς ανάπτυξης και παρακολούθηση μετά τη δημοσίευση. Αυτό επιτρέπει κακόβουλα ή υπερβολικά επιτρεπτικά πρόσθετα GenAI να παραμένουν ενεργά μέχρι να επισημανθούν από χρήστες ή ερευνητές. Πολλά έχουν δημιουργηθεί από άγνωστους προγραμματιστές με αδιαφανείς πρακτικές δεδομένων, ωστόσο αποκτούν πρόσβαση σε κρίσιμες ροές εργασίας. Τα καταστήματα εφαρμογών προγράμματος περιήγησης δεν αποτελούν αξιόπιστους φύλακες. Οι επιχειρήσεις πρέπει προ-κτηνιατρική εξέταση, έλεγχος και παρακολούθηση Τα ίδια τα πρόσθετα τεχνητής νοημοσύνης.

Εφαρμογή Αρχών Μηδενικής Εμπιστοσύνης στις Επεκτάσεις Τεχνητής Νοημοσύνης

Εφαρμογή α Μηδενική εμπιστοσύνη η νοοτροπία στις επεκτάσεις του προγράμματος περιήγησης είναι απαραίτητη, ειδικά σε περιβάλλοντα με έντονη χρήση GenAI. Ακριβώς όπως οι επιχειρήσεις ελέγχουν εφαρμογές, χρήστες και συσκευές, Τα πρόσθετα πρέπει να αντιμετωπίζονται ως μη αξιόπιστα από προεπιλογή.

Αυτό σημαίνει:

  • Επιβεβαίωση αυθεντικότητας εκδότη πριν από την εγκατάσταση
  • Έλεγχος εύρους δικαιωμάτων για την αποφυγή υπέρβασης (π.χ., πρόχειρο, DOM, πρόσβαση στο παρασκήνιο)
  • Συνεχής παρακολούθηση της συμπεριφοράς των πρόσθετων (plugins), ακόμη και μετά την έγκριση

Στις ροές εργασίας GenAI, όπου τα πρόσθετα συχνά έχουν πρόσβαση σε ευαίσθητα δεδομένα εισόδου, αυτή η προσέγγιση βοηθά στην αποτροπή της σιωπηρής εξαγωγής δεδομένων και της κατάχρησης προνομίων. Κανένα πρόσθετο δεν πρέπει να εμπιστεύεται σιωπηρά οι επιχειρήσεις. Αντίθετα, πρέπει να αντιμετωπίζουν το καθένα ως πιθανό κίνδυνο και να επιβάλλουν πρόσβαση με ελάχιστο προνόμιο, επαληθευμένη ταυτότηταΑυτή η προσέγγιση πολυεπίπεδης ασφάλειας διασφαλίζει ότι οι επιχειρήσεις μπορούν να αξιοποιήσουν τα οφέλη παραγωγικότητας του GenAI χωρίς να ανοίξουν την πόρτα σε παραβίαση μέσω plugin ή μη εξουσιοδοτημένη μεταφορά δεδομένων.

Γιατί η διακυβέρνηση της τεχνητής νοημοσύνης είναι κεντρικής σημασίας για την ασφάλεια

Καθώς τα εργαλεία γενετικής τεχνητής νοημοσύνης ενσωματώνονται στις καθημερινές ροές εργασίας των επιχειρήσεων, η πρόκληση για τους ηγέτες στον τομέα της ασφάλειας δεν είναι πλέον το αν θα επιτρέψουν την τεχνητή νοημοσύνη, αλλά το πώς θα την ελέγξουν υπεύθυνα. Εδώ είναι που... Διακυβέρνηση AI καθίσταται κεντρικής σημασίας για την ασφάλεια των επιχειρήσεων και παρέχει το πλαίσιο για να διασφαλιστεί ασφαλής χρήση τεχνητής νοημοσύνης, εξισορροπώντας την καινοτομία με τη διαχείριση κινδύνων και επιτρέποντας την παραγωγικότητα χωρίς να διακυβεύεται η ακεραιότητα των δεδομένων, η συμμόρφωση ή η εμπιστοσύνη.

Στον πυρήνα της, η διακυβέρνηση της Τεχνητής Νοημοσύνης ευθυγραμμίζει τις ομάδες ασφάλειας, νομικών θεμάτων και συμμόρφωσης γύρω από ένα κοινό... Πολιτική AI που παρέχει ένα στρατηγικό και επιχειρησιακό πλαίσιο που απαιτείται για τον έλεγχο του τρόπου πρόσβασης, χρήσης και παρακολούθησης των εργαλείων Τεχνητής Νοημοσύνης, διασφαλίζοντας την ετοιμότητα των επιχειρήσεων καθώς κλιμακώνεται η υιοθέτηση της Τεχνητής Νοημοσύνης. Το πλαίσιο πρέπει να περιλαμβάνει: 

1. Δημιουργία πολιτικής για τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης

Η αποτελεσματική διακυβέρνηση της Τεχνητής Νοημοσύνης ξεκινά με μια σαφή Πολιτική χρήσης τεχνητής νοημοσύνης που καθορίζει ποια εργαλεία εγκρίνονται, ποια δεδομένα μπορούν να χρησιμοποιηθούν και πού η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι κατάλληλη ή περιορισμένη. Εξαλείφει την ασάφεια, ευθυγραμμίζει τα ενδιαφερόμενα μέρη και θέτει τα θεμέλια για ασφαλή και συμβατή υιοθέτηση Τεχνητής Νοημοσύνης σε όλες τις ομάδες.

2. Πρόσβαση σε εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης βάσει ρόλων

Οι έλεγχοι πρόσβασης βάσει ρόλων (RBAC) διασφαλίζουν ότι οι εργαζόμενοι χρησιμοποιούν μόνο εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης που είναι κατάλληλα για τους ρόλους τους, επιτρέποντας την παραγωγικότητα προστατεύοντας παράλληλα τα ευαίσθητα δεδομένα. Βασίζονται στην αρχή ότι δεν χρειάζονται ή δεν θα πρέπει όλοι οι εργαζόμενοι να έχουν πρόσβαση στις ίδιες δυνατότητες ή σύνολα δεδομένων Τεχνητής Νοημοσύνης για το εύρος εργασίας τους. Οι προγραμματιστές, οι επαγγελματίες μάρκετινγκ και οι νομικές ομάδες κ.λπ., έχουν εξατομικευμένη πρόσβαση, μειώνοντας τον κίνδυνο και αποτρέποντας την κακή χρήση. Αυτοί οι έλεγχοι αποτρέπουν την τυχαία κακή χρήση, ενώ παράλληλα υποστηρίζουν τις νόμιμες ανάγκες παραγωγικότητας με βάση την επιχειρηματική λειτουργία και το προφίλ κινδύνου.

3. Εγκρίσεις Χρήσης και Χειρισμός Εξαιρέσεων

Τα πλαίσια διακυβέρνησης της Τεχνητής Νοημοσύνης θα πρέπει επίσης να περιλαμβάνουν ροές εργασίας για τη διαχείριση εξαιρέσεων και ειδικών περιπτώσεων χρήσης. Εάν ένας υπάλληλος ή μια ομάδα χρειάζεται πρόσβαση σε ένα περιορισμένο εργαλείο ή περίπτωση χρήσης της Τεχνητής Νοημοσύνης:

  • Θα πρέπει να υποβάλουν επίσημο αίτημα.
  • Το αίτημα θα πρέπει να υποβληθεί σε διαδικασία αξιολόγησης κινδύνου που να περιλαμβάνει ενδιαφερόμενους φορείς ασφάλειας ή συμμόρφωσης.
  • Προσωρινή πρόσβαση μπορεί να παραχωρηθεί μέσω συγκεκριμένων προστατευτικών κιγκλιδωμάτων, όπως πρόσθετη παρακολούθηση ή χειροκίνητη αναθεώρηση εξόδου.

Αυτό το σύστημα εγκρίσεις χρήσης και χειρισμός εξαιρέσεων εξασφαλίζει ευελιξία χωρίς να θυσιάζει την εποπτεία.

4. Κεντρική καταγραφή και ανασκόπηση των αλληλεπιδράσεων τεχνητής νοημοσύνης

Η διακυβέρνηση δεν αφορά μόνο τον ορισμό του τι επιτρέπεται, αλλά και τη διασφάλιση της ορατότητας του τι πραγματικά συμβαίνει. Κεντρική καταγραφή των αλληλεπιδράσεων των εργαλείων Τεχνητής Νοημοσύνης παρέχει την απαιτούμενη δυνατότητα ελέγχου τόσο για την εσωτερική λογοδοσία όσο και για την εξωτερική συμμόρφωση.

Αυτό περιλαμβάνει την καταγραφή του ιστορικού προτροπών και απαντήσεων, την καταγραφή μεταδεδομένων όπως το αναγνωριστικό χρήστη, ο χρόνος περιόδου λειτουργίας και το περιβάλλον του προγράμματος περιήγησης κ.λπ. Αυτά τα αρχεία βοηθούν στην ανίχνευση κακών χρήσεων, στη διερεύνηση περιστατικών και στη βελτίωση της πολιτικής με την πάροδο του χρόνου.

5. Παρακολούθηση για παραβιάσεις πολιτικής ή ασυνήθιστη συμπεριφορά

Για να κλείσει ο κύκλος μεταξύ πολιτικής και προστασίας, η διακυβέρνηση της Τεχνητής Νοημοσύνης πρέπει να συνδυαστεί με παρακολούθηση σε πραγματικό χρόνο. Οι ομάδες ασφαλείας χρειάζονται συστήματα που μπορούν:

  • Εντοπισμός μηνυμάτων που περιέχουν περιορισμένα δεδομένα (π.χ. λέξεις-κλειδιά, μοτίβα regex).
  • Επισημάνετε ή αποκλείστε μη εξουσιοδοτημένη χρήση εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης στο πρόγραμμα περιήγησης ή σε μη διαχειριζόμενες συσκευές.
  • Ταυτοποίηση ανώμαλη συμπεριφορά, όπως υπερβολική συχνότητα εμφάνισης προτροπών, ασυνήθιστοι χρόνοι πρόσβασης ή απροσδόκητη δραστηριότητα προσθηκών.

Με τη συνεχή παρακολούθηση για παραβιάσεις πολιτικών, η διακυβέρνηση μετατρέπεται από ένα στατικό έγγραφο σε ένα ενεργό, προσαρμοστικό επίπεδο ασφάλειας.

Προσαρμογή της Διακυβέρνησης σε ένα Ταχέως Εξελισσόμενο Τοπίο Τεχνητής Νοημοσύνης

Τα υπάρχοντα πλαίσια διακυβέρνησης όπως το ISO/IEC 42001 (Συστήματα Διαχείρισης Τεχνητής Νοημοσύνης) και το Πλαίσιο Διαχείρισης Κινδύνων Τεχνητής Νοημοσύνης του NIST παρέχουν χρήσιμα σημεία εκκίνησης, αλλά πρέπει να προσαρμοστούν ώστε να λαμβάνουν υπόψη τον μοναδικό ρυθμό και τη συμπεριφορά των εργαλείων GenAI. Αυτά τα εργαλεία δεν λειτουργούν όπως το παραδοσιακό λογισμικό. Εξελίσσονται σε πραγματικό χρόνο, επεξεργάζονται απρόβλεπτα δεδομένα εισόδου και συχνά καταναλώνονται μέσω διεπαφών επιπέδου καταναλωτή.

Συνεπώς, η διακυβέρνηση της Τεχνητής Νοημοσύνης πρέπει να είναι επαναληπτική και δυναμική. Θα πρέπει να επανεξετάζεται συχνά, να αντικατοπτρίζει τα πρότυπα χρήσης στον πραγματικό κόσμο και να εξελίσσεται παράλληλα με τις δυνατότητες της Τεχνητής Νοημοσύνης και την πληροφόρηση για απειλές. 

Διακυβέρνηση: Η Γέφυρα Μεταξύ Ενδυνάμωσης και Προστασίας

Συνοπτικά, η διακυβέρνηση της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) αποτελεί τον συνδετικό ιστό μεταξύ της υπεύθυνης ενεργοποίησης της ΤΝ και της προστασίας εταιρικού επιπέδου. Διασφαλίζει ότι τα εργαλεία ΤΝ όχι μόνο επιτρέπονται, αλλά χρησιμοποιούνται με ασφάλεια, ηθικά και σε πλήρη συμμόρφωση με τις εσωτερικές και εξωτερικές εντολές. Χωρίς μια επίσημη δομή διακυβέρνησης, οι επιχειρήσεις αντιμετωπίζουν ένα κατακερματισμένο περιβάλλον όπου οι εργαζόμενοι πειραματίζονται ελεύθερα με το ChatGPT, το Copilot και άλλα εργαλεία, συχνά επικολλώντας ευαίσθητα δεδομένα σε δημόσια μοντέλα ή χρησιμοποιώντας μη ελεγμένα πρόσθετα. Αυτό ανοίγει την πόρτα σε παραβιάσεις συμμόρφωσης, διαρροές δεδομένων και μη παρακολουθούμενη λήψη αποφάσεων ΤΝ που θα μπορούσαν να επηρεάσουν τις λειτουργίες ή τη νομική υπόσταση. Επομένως, καθώς η Γενική Τεχνητή Νοημοσύνη (GenAI) συνεχίζει να εξελίσσεται, η διακυβέρνηση πρέπει να παραμείνει ευέλικτη, εκτελεστή και βαθιά ενσωματωμένη στην ευρύτερη αρχιτεκτονική ασφάλειας του οργανισμού.

Βέλτιστες πρακτικές για την ασφάλεια GenAI

  • Χαρτογράφηση όλης της χρήσης της Τεχνητής Νοημοσύνης στον Οργανισμό

Το πρώτο βήμα στη διαχείριση του κινδύνου GenAI είναι η χαρτογράφηση του τρόπου με τον οποίο χρησιμοποιείται σε ολόκληρη την εταιρεία. Στο πλαίσιο αυτής της διαδικασίας χαρτογράφησης, οι οργανισμοί πρέπει να παρακολουθούν:

  • Ποια εργαλεία GenAI χρησιμοποιούνται; Είναι προσβάσιμα μέσω εφαρμογών ιστού, επεκτάσεων προγράμματος περιήγησης ή μεμονωμένου λογισμικού;
  • Ποιος τα χρησιμοποιεί; Είναι στην Έρευνα και Ανάπτυξη, στο μάρκετινγκ, στα οικονομικά ή σε άλλα τμήματα;
  • Σε τι χρησιμοποιούν το GenAI; Εργασίες όπως αναθεωρήσεις κώδικα, ανάλυση δεδομένων και δημιουργία περιεχομένου;
  • Τι είδους δεδομένα εισάγονται σε αυτά τα εργαλεία;  Εκθέτουν οι εργαζόμενοι κώδικα, ευαίσθητα επιχειρηματικά δεδομένα ή προσωπικά δεδομένα;

Μόλις λάβετε απαντήσεις σε αυτά τα ερωτήματα, μπορείτε να ξεκινήσετε να δημιουργείτε ένα σαφές προφίλ χρήσης, να εντοπίζετε περιοχές υψηλού κινδύνου και να δημιουργείτε ένα σχέδιο που επιτρέπει την παραγωγικότητα, διασφαλίζοντας παράλληλα την προστασία των δεδομένων.

  • Εφαρμογή πρόσβασης βάσει ρόλων και αποτροπή προσωπικών λογαριασμών

Εγγραφές έλεγχοι πρόσβασης βάσει ρόλου για τον περιορισμό της έκθεσης με βάση τη λειτουργία της εργασίας και τον κίνδυνο ευαισθησίας δεδομένων. Οι προγραμματιστές ενδέχεται να χρειάζονται πρόσβαση σε βοηθούς κώδικα τεχνητής νοημοσύνης, ενώ οι νομικές ή οικονομικές ομάδες ενδέχεται να απαιτούν περιορισμούς λόγω χειρισμού ευαίσθητων δεδομένων. Χρησιμοποιήστε ροές εργασίας έγκρισης για εξαιρέσεις, επιτρέποντας ευελιξία υπό την εποπτεία της διακυβέρνησης. 

Για να διατηρήσουν ευαίσθητες πληροφορίες μακριά από μη ασφαλείς ενοικιαστές LLM, οι οργανισμοί θα πρέπει να αποκλείουν τις προσωπικές συνδέσεις και να επιβάλλουν την πρόσβαση μέσω εταιρικών λογαριασμών που διαθέτουν χαρακτηριστικά ασφαλείας, όπως ιδιωτικούς ενοικιαστές, δεσμεύσεις μηδενικής εκπαίδευσης, αυστηρούς ελέγχους διατήρησης δεδομένων και ισχυρότερες δικλείδες ασφαλείας για την προστασία της ιδιωτικής ζωής.

  • Ανάπτυξη DLP τεχνητής νοημοσύνης σε επίπεδο προγράμματος περιήγησης

Τα εργαλεία γενετικής τεχνητής νοημοσύνης είναι προσβάσιμα κυρίως μέσω του προγράμματος περιήγησης, καθιστώντας Τεχνητή Νοημοσύνη DLP σε επίπεδο προγράμματος περιήγησης ένα κρίσιμο σημείο ελέγχου. Τα εργαλεία πρόληψης απώλειας δεδομένων που βασίζονται σε προγράμματα περιήγησης μπορούν:

  • Εντοπίστε πότε εισάγονται ευαίσθητα δεδομένα σε μηνύματα τεχνητής νοημοσύνης
  • Αποκλεισμός ή διαγραφή ρυθμιζόμενων πληροφοριών σε πραγματικό χρόνο
  • Παροχή αλληλεπιδράσεων καταγραφής για συμμόρφωση και ετοιμότητα ελέγχου

Τα στοιχεία ελέγχου DLP που βασίζονται σε προγράμματα περιήγησης είναι απαραίτητα για την παρακολούθηση της χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης που παρακάμπτει τα παραδοσιακά εργαλεία ασφάλειας τελικών σημείων ή δικτύων.

  • Παρακολούθηση και έλεγχος επεκτάσεων τεχνητής νοημοσύνης

Οι επεκτάσεις προγραμμάτων περιήγησης που υποστηρίζονται από τεχνητή νοημοσύνη εισάγουν κίνδυνο μέσω υπερβολικά επιτρεπτικής πρόσβασης σε ιστοσελίδες, πληκτρολογήσεις και δεδομένα περιόδου σύνδεσης. Εφαρμόστε πολιτικές ελέγχου επεκτάσεων τεχνητής νοημοσύνης που:

  • Περιορισμός εγκατάστασης μη εγκεκριμένων ή άγνωστων προσθηκών
  • Έλεγχος επεκτάσεων που χρησιμοποιούνται και αξιολόγηση των δικαιωμάτων τους
  • Αποκλεισμός επεκτάσεων με υπερβολική πρόσβαση σε εταιρικές εφαρμογές

Ελέγχετε συνεχώς τη συμπεριφορά των προσθηκών για να εντοπίζετε ανώμαλη δραστηριότητα ή σιωπηλή καταγραφή δεδομένων.

  • Εκπαιδεύστε τους εργαζομένους σχετικά με την ασφαλή χρήση της τεχνητής νοημοσύνης

Τα προγράμματα ευαισθητοποίησης για την ασφάλεια στις επιχειρήσεις πρέπει να περιλαμβάνουν και εκπαιδεύσεις για την ασφαλή χρήση της Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης (GenAI). Οι οργανισμοί πρέπει να εκπαιδεύουν τους υπαλλήλους ώστε:

  • Αναγνωρίστε ποια δεδομένα δεν πρέπει ποτέ να κοινοποιούνται σε εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης.
  • Χρησιμοποιήστε εγκεκριμένες πλατφόρμες και ακολουθήστε τις οδηγίες πολιτικής.
  • Αναφέρετε ύποπτη κακή χρήση ή μη εξουσιοδοτημένα εργαλεία.

Εντάξτε την ασφάλεια της Τεχνητής Νοημοσύνης σε τακτικούς κύκλους εκπαίδευσης, ώστε να ενισχύεται η υπεύθυνη συμπεριφορά καθώς εξελίσσονται τα εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης.

Επιπτώσεις στον πραγματικό κόσμο της κακής ασφάλειας GenAI

Ενώ τα εργαλεία GenAI όπως το ChatGPT μπορούν να επιταχύνουν την παραγωγικότητα, η κακή χρήση ή η μη ασφαλής ανάπτυξή τους έχει ήδη οδηγήσει σε σημαντικές παραβιάσεις, παραβιάσεις συμμόρφωσης και ζημία στη φήμη. Η αδύναμη διακυβέρνηση της Τεχνητής Νοημοσύνης, οι υπερβολικά επιτρεπτικές επεκτάσεις και η μη επιτρεπόμενη χρήση εργαλείων έχουν αποδειχθεί σημαντικοί παράγοντες που συμβάλλουν σε αποτυχίες ασφαλείας στον πραγματικό κόσμο, υπογραμμίζοντας γιατί η διαχείριση κινδύνου GenAI δεν είναι πλέον προαιρετική.

1. Έκθεση στον Πηγαίο Κώδικα στη Samsung

Στις αρχές του 2023, η Samsung έγινε πρωτοσέλιδο αφότου οι μηχανικοί της επέστρεψαν ιδιόκτητο πηγαίο κώδικα στο ChatGPT για τον εντοπισμό σφαλμάτων. Ενώ η πρόθεση ήταν η βελτίωση της παραγωγικότητας, ο αντίκτυπος ήταν άμεσος: κώδικας υψηλής εμπιστευτικότητας ενδεχομένως εκτέθηκε στα μοντέλα και τα συστήματα αποθήκευσης της OpenAI. Αυτό το περιστατικό πυροδότησε εσωτερική απαγόρευση του ChatGPT και οδήγησε σε έλεγχο της χρήσης εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης σε ολόκληρη την εταιρεία.

Τι να κρατήσεις: Ακόμη και μια καλοπροαίρετη χρήση της GenAI μπορεί να οδηγήσει σε μη αναστρέψιμη απώλεια δεδομένων, εάν δεν καθοριστούν και δεν επιβληθούν τα κατάλληλα όρια χρήσης.

2. Η κακή χρήση του ChatGPT οδηγεί σε έρευνα συμμόρφωσης στον Όμιλο DWS

Ο Όμιλος DWS, θυγατρική της Deutsche Bank για τη διαχείριση περιουσιακών στοιχείων, τέθηκε υπό έρευνα αφότου οι υπάλληλοί του χρησιμοποίησαν το ChatGPT για επενδυτική έρευνα και επικοινωνία με πελάτες. Οι ρυθμιστικές αρχές σημείωσαν αυτό ως παράλειψη συμμόρφωσης, σημειώνοντας ότι τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα πρέπει να ελέγχουν τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης και να διασφαλίζουν ότι τα αποτελέσματα πληρούν τα κανονιστικά πρότυπα ακρίβειας και χειρισμού δεδομένων.

Επίπτωση: Ρυθμιστικός έλεγχος, κίνδυνος φήμης, αυστηροποίηση της πολιτικής συμμόρφωσης.

3. Τηλεπιδόσεις – Ανησυχίες για την προστασία των δεδομένων σχετικά με τα εργαλεία παρακολούθησης τεχνητής νοημοσύνης

Η Teleperformance, ένας παγκόσμιος πάροχος εξυπηρέτησης πελατών, αντιμετώπισε έλεγχο για τη χρήση εργαλείων επιτήρησης που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη για την παρακολούθηση των εργαζομένων στο σπίτι. Διαπιστώθηκε ότι τα εργαλεία αυτά καταγράφουν προσωπικά και ευαίσθητα δεδομένα, συμπεριλαμβανομένων βιντεοσκοπημένων λήψεων, χωρίς την κατάλληλη συγκατάθεση του χρήστη ή χωρίς διασφαλίσεις. Οι ρυθμιστικές αρχές προστασίας δεδομένων εγείρουν καταγγελίες. Κατάχρηση τεχνητής νοημοσύνης και ηθικές ανησυχίες.

Επίπτωση: Δημόσια αντίδραση, έλεγχοι προστασίας δεδομένων και λειτουργικές αλλαγές στην ανάπτυξη εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης.

4. Η ψευδαίσθηση μέσω τεχνητής νοημοσύνης οδηγεί σε νομικό κίνδυνο

Μια διεθνής εταιρεία συμβούλων αντιμετώπισε πλήγμα στη φήμη της όταν ένα εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιήθηκε για εσωτερική έρευνα επέστρεψε ανακριβείς πληροφορίες σε ένα παραδοτέο που απευθυνόταν στον πελάτη. Το παραισθησιογόνο περιεχόμενο, που παρουσιάστηκε ως πραγματικό, οδήγησε σε βλάβη της σχέσης με τον πελάτη και σε απώλεια συμβολαίου.

Τι να κρατήσεις: Ο αντίκτυπος της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης επεκτείνεται πέρα από την ασφάλεια, καθώς τα εργαλεία που παράγουν ελαττωματικά ή παραπλανητικά αποτελέσματα μπορούν να προκαλέσουν ζημιά στη φήμη, τη λειτουργία και τη νομική ζημία, εάν χρησιμοποιηθούν χωρίς την κατάλληλη αξιολόγηση.

5. Αυξημένος φόρτος εργασίας IT από την εξάπλωση εργαλείων Shadow AI

Ελλείψει κεντρικών ελέγχων, οι εργαζόμενοι συχνά υιοθετούν μη εξουσιοδοτημένα εργαλεία και πρόσθετα τεχνητής νοημοσύνης για την ενίσχυση της παραγωγικότητας. Αυτή η εξάπλωση επιβαρύνει τις ομάδες IT με την παρακολούθηση, την αξιολόγηση και τον μετριασμό άγνωστων κινδύνων.

Παράδειγμα: Μια εταιρεία του Fortune 500 ανακάλυψε πάνω από 40 μη εγκεκριμένα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιούνται ενεργά σε όλα τα τμήματα, το καθένα με διαφορετικά επίπεδα πρόσβασης και ασαφείς πρακτικές διαχείρισης δεδομένων.

Επίπτωση: Αυξημένα γενικά έξοδα πληροφορικής, κατακερματισμένο τοπίο κινδύνου, επείγουσα ανάγκη για διακυβέρνηση.

6. Περιστατικά ασφαλείας μέσω κακόβουλων επεκτάσεων ή προσθηκών (plugins)

Οι επεκτάσεις του GenAI για το πρόγραμμα περιήγησης μπορούν να προκαλέσουν κινδύνους έγχυσης AI, σιωπηρής πρόσβασης σε δεδομένα ή κατάληψης περιόδου σύνδεσης, ειδικά όταν είναι υπερβολικά ανεκτικές ή δεν ελέγχονται από ομάδες ασφαλείας.

Παράδειγμα: Μια επέκταση ChatGPT στο Chrome Web Store βρέθηκε να κλέβει cookies περιόδου σύνδεσης στο Facebook, παρέχοντας στους εισβολείς πλήρη πρόσβαση στον λογαριασμό.

Επίπτωση: Καταλήψεις λογαριασμών, παραβιάσεις σε επίπεδο προγράμματος περιήγησης, διάβρωση της εμπιστοσύνης των χρηστών.

Χωρίς ισχυρή ασφάλεια και διακυβέρνηση GenAI, οι επιχειρήσεις διατρέχουν περισσότερους κινδύνους από απλές τεχνικές ευπάθειες. Αντιμετωπίζουν νομικές συνέπειες, συνέπειες σε επίπεδο φήμης και λειτουργικές συνέπειες. Η προληπτική αντιμετώπιση αυτών των κινδύνων με ελέγχους επιπέδου χρήσης, DLP και διακυβέρνηση βάσει ρόλων είναι απαραίτητη για να καταστεί δυνατή η ασφαλής και παραγωγική υιοθέτηση της Τεχνητής Νοημοσύνης.

Πώς το LayerX ασφαλίζει τη χρήση της Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης

Καθώς οι επιχειρήσεις υιοθετούν εργαλεία GenAI, η πρόκληση της προστασίας ευαίσθητων δεδομένων από ακούσια έκθεση καθίσταται επείγουσα. Τα παραδοσιακά εργαλεία ασφαλείας δεν δημιουργήθηκαν για τη δυναμική, βασισμένη σε προγράμματα περιήγησης φύση των αλληλεπιδράσεων GenAI. Εδώ παρεμβαίνει η LayerX—παρέχοντας ειδικά σχεδιασμένες, προσαρμοσμένες στο πρόγραμμα περιήγησης άμυνες που παρέχουν ορατότητα, έλεγχο και προστασία σε πραγματικό χρόνο από ακούσιες διαρροές δεδομένων χωρίς να διακυβεύεται η παραγωγικότητα.

  • DLP προγράμματος περιήγησης σε πραγματικό χρόνο για προτροπές τεχνητής νοημοσύνης

Στον πυρήνα της λύσης της LayerX βρίσκεται η δυνατότητα DLP (Data Loss Prevention - Πρόληψη Απώλειας Δεδομένων). Σε αντίθεση με τα παλαιότερα εργαλεία DLP που λειτουργούν σε επίπεδο δικτύου ή τελικού σημείου, το LayerX ενσωματώνεται απευθείας στο πρόγραμμα περιήγησης - την κύρια διεπαφή για εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης όπως το ChatGPT. Αυτό του επιτρέπει να επιθεωρεί και να ελέγχει την εισαγωγή δεδομένων από τον χρήστη σε πραγματικό χρόνο, πριν καν τα δεδομένα φύγουν από την περίμετρο της επιχείρησης. Το LayerX ανιχνεύει ευαίσθητα δεδομένα, όπως προσωπικά δεδομένα (PII), πηγαίο κώδικα, οικονομικά στοιχεία ή εμπιστευτικά έγγραφα, όταν οι χρήστες επιχειρούν να τα επικολλήσουν ή να τα πληκτρολογήσουν στο ChatGPT. Στη συνέχεια, επιβάλλει ενέργειες που βασίζονται σε πολιτικές, όπως επιμέλεια, μηνύματα προειδοποίησης ή πλήρη αποκλεισμό.

Αποτέλεσμα: Τα ευαίσθητα δεδομένα διακόπτονται στην πηγή, αποτρέποντας την τυχαία ή μη εξουσιοδοτημένη έκθεση χωρίς να διακόπτεται η ροή εργασίας του χρήστη.

  • Παρακολούθηση Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης και Ορατότητα Σκιώδους Τεχνητής Νοημοσύνης

Το LayerX παρέχει πλήρη ορατότητα σε όλα τα εργαλεία GenAI, τους ιστότοπους και τις εφαρμογές SaaS στα οποία έχουν πρόσβαση οι χρήστες, είτε πρόκειται για εγκεκριμένα είτε για σκιώδη δεδομένα. Παρακολουθώντας συνεχώς τη δραστηριότητα του προγράμματος περιήγησης, προσδιορίζει ποιος χρησιμοποιεί ποια εργαλεία AI και μέσω ποιων λογαριασμών - εταιρικών, SSO ή προσωπικών. Επίσης, ανιχνεύει τι είδους δεδομένα εισάγονται, είτε πρόκειται για σύνταξη μηνυμάτων, επικόλληση δεδομένων πελατών είτε για μεταφόρτωση ευαίσθητων αρχείων. 

Αποτέλεσμα: Αυτό επιτρέπει στις ομάδες ασφαλείας να εντοπίζουν μη εξουσιοδοτημένη χρήση, να εξαλείφουν την σκιώδη τεχνητή νοημοσύνη, να παρακολουθούν τις αλληλεπιδράσεις με ευαίσθητα δεδομένα, να εντοπίζουν συμπεριφορές υψηλού κινδύνου και να λαμβάνουν διορθωτικά μέτρα πριν από την εμφάνιση ενός περιστατικού με δεδομένα.

  • Λεπτομερής, Ενήμερη για το Περιβάλλον Επιβολή Πολιτικής

Με το LayerX, οι επιχειρήσεις μπορούν να ορίσουν πολιτικές που λαμβάνουν υπόψη το περιβάλλον, προσαρμοσμένες στις περιπτώσεις χρήσης της Τεχνητής Νοημοσύνης. Οι πολιτικές μπορούν να εφαρμοστούν σε επίπεδο προγράμματος περιήγησης με βάση τον ρόλο χρήστη, το περιβάλλον εφαρμογής, τον τύπο δεδομένων και τα χαρακτηριστικά της περιόδου σύνδεσης. Για παράδειγμα, οι πολιτικές μπορούν να επιτρέψουν στις ομάδες μάρκετινγκ να χρησιμοποιούν το ChatGPT για τη δημιουργία περιεχομένου, ενώ παράλληλα εμποδίζουν την υποβολή δεδομένων πελατών ή εσωτερικών εγγράφων. Οι προγραμματιστές μπορούν να έχουν τη δυνατότητα να δοκιμάζουν αποσπάσματα κώδικα, αλλά όχι να κοινοποιούν αποθετήρια πηγαίου κώδικα. Το LayerX επιβάλλει ενέργειες που βασίζονται σε πολιτικές, όπως επιμέλεια, μηνύματα προειδοποίησης για την ειδοποίηση των χρηστών όταν πρόκειται να παραβιάσουν μια πολιτική ή πλήρη αποκλεισμό.

ΑποτέλεσμαΕνεργοποίηση Τεχνητής Νοημοσύνης και προστασία της Τεχνητής Νοημοσύνης για επιχειρήσεις, διασφαλίζοντας υπεύθυνη χρήση χωρίς περιορισμό της καινοτομίας.

  • Διαχείριση προσθηκών και επεκτάσεων

Το LayerX προστατεύει επίσης από επικίνδυνες αλληλεπιδράσεις με πρόσθετα τεχνητής νοημοσύνης (AI), οι οποίες μπορούν να αποσπάσουν σιωπηλά περιεχόμενο σε API τρίτων. Προσδιορίζει και κατηγοριοποιεί τις επεκτάσεις και τα πρόσθετα του προγράμματος περιήγησης AI ανάλογα με το επίπεδο κινδύνου, την πηγή και τη λειτουργικότητα. Επίσης, παρακολουθεί και διέπει τη συμπεριφορά των προσθέτων, δίνοντας στους διαχειριστές τη δυνατότητα να εγκρίνουν, να αποκλείουν ή να περιορίζουν τα πρόσθετα με βάση τις πρακτικές χειρισμού δεδομένων τους. 

ΑποτέλεσμαΟι επιχειρήσεις μειώνουν την έκθεσή τους σε ευπάθειες που βασίζονται σε πρόσθετα (plugins) και επιβάλλουν ισχυρότερη διακυβέρνηση δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης σε ολόκληρο τον οργανισμό.

Συμπέρασμα: Ενεργοποίηση ασφαλούς, κλιμακούμενης τεχνητής νοημοσύνης σε ολόκληρη την επιχείρηση με το LayerX

Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη ήρθε για να μείνει και αναδιαμορφώνει τον τρόπο με τον οποίο γίνεται η εργασία σε κάθε οργανισμό. Αλλά χωρίς τις κατάλληλες διασφαλίσεις, τα εργαλεία Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης, όπως το ChatGPT, μπορούν γρήγορα να μετατραπούν από ενισχυτές παραγωγικότητας σε κινδύνους διαρροής δεδομένων. Η LayerX δίνει τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις να υιοθετήσουν την Τεχνητή Νοημοσύνη με σιγουριά, με την ορατότητα, τον έλεγχο και την προστασία που απαιτούνται για να διατηρούνται τα ευαίσθητα δεδομένα ασφαλή, συμβατά με τη χρήση και ο κίνδυνος υπό έλεγχο. Είτε αντιμετωπίζετε την σκιώδη Τεχνητή Νοημοσύνη, είτε επιβάλλετε πολιτικές χρήσης Τεχνητής Νοημοσύνης είτε αποτρέπετε διαρροές δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, η LayerX παρέχει τη βάση ασφάλειας για ασφαλή και κλιμακωτή υιοθέτηση της Τεχνητής Νοημοσύνης. 

Μην αφήσετε την καινοτομία στην Τεχνητή Νοημοσύνη να ξεπεράσει τη στρατηγική ασφαλείας σας. Υιοθετήστε το LayerX σήμερα και μετατρέψτε την Τεχνητή Νοημοσύνη από κίνδυνο σε ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.

Ζητήστε μια επίδειξη για να δείτε το LayerX σε δράση.