Den utbredte bruken av generativ kunstig intelligens på tvers av bransjer krever sikkerhet og operasjonell bevissthet om risikoer og avbøtende alternativer. I dette blogginnlegget bringer vi de 10 beste risikoene og handlingsrettede strategiene for å beskytte mot dem. Til slutt tilbyr vi verktøy som kan hjelpe.

Fremveksten av generativ AI

2022 markerte starten på et nytt område innen generativ kunstig intelligens. Denne perioden var vitne til den raske utviklingen av LLM-er (Large Language Models) som GPT-3, GPT-4, BERT, Claude, Gemini, Llama, Mistral og andre. Disse LLM-ene viste frem bemerkelsesverdige evner innen naturlig språkbehandling (NLP), bildegenerering og kreativ innholdsskaping. Som et resultat har AI-drevne verktøy spredt seg over ulike bransjer, noe som har forbedret produktivitet og innovasjon innen innholdsskaping, kundeservice, utvikling og mer. De har også potensiale til ytterligere å revolusjonere sektorer som helsevesen, finans og underholdning.

Den transformative virkningen av denne moderne teknologien er ennå ikke fullt ut forstått. Likevel bør organisasjoner som ønsker å opprettholde et konkurransefortrinn planlegge å innlemme GenAI i sine operasjoner før heller enn senere. Samtidig bør de ta opp GenAIs sikkerhetsrisikoer.

Risikoer ved generativ kunstig intelligens

Bruken av Gen AI-applikasjoner og LLM-er, enten offentlige eller ved egenutvikling og/eller distribusjon, kan utgjøre en risiko for organisasjoner. Disse Gen AI-risikoene inkluderer:

Kategori #1: Sikkerhets- og personvernrisiko

1. Bekymringer om personvern

Generativ AI er avhengig av enorme mengder data, ofte høstet fra ulike kilder. Disse kan inneholde personlig informasjon, inkludert PII. Hvis disse dataene brukes i utdata, kan de utilsiktet avsløre sensitive detaljer om enkeltpersoner, noe som kan føre til brudd på personvernet og potensielt misbruk. Black-box-naturen til mange GenAI-modeller kompliserer ytterligere åpenhet og ansvarlighet, noe som gjør det vanskelig å spore hvordan spesifikke datapunkter brukes eller lagres.

2. Phishing-e-poster og skadelig programvare

Generativ AI lar nettkriminelle lage svært overbevisende og sofistikerte angrep. Før generativ AI var et av de tydelige tegnene på en phishing-e-post dårlig grammatikk og frasering. Imidlertid kan phishing-e-poster generert av AI etterligne tonen, stilen og formatet til legitim kommunikasjon. Dette gjør det vanskelig for enkeltpersoner og sikkerhetssystemer å oppdage dem.

I tillegg kan angripere bruke GenAI til å utvikle og feilsøke skadelig programvare som kan omgå tradisjonelle sikkerhetstiltak. Denne AI-genererte angrepet malware kan tilpasse seg og utvikle seg, noe som gjør det enda vanskeligere å beskytte seg mot.

3. Innsidetrusler og misbruk av ansatte

Innsidetrusler er personer i selskapet som utnytter sin tilgang til sensitiv informasjon og systemer. Disse truslene kan være forsettlige, for eksempel datatyveri eller sabotasje, eller utilsiktede, som utilsiktede datalekkasjer på grunn av uaktsomhet. Insiderens kjennskap til organisasjonens sikkerhetstiltak gjør at de ofte lettere kan omgå forsvar enn eksterne angripere.

I sammenheng med GenAI kan innsidere utilsiktet skrive eller lime inn sensitive data i GenAI-applikasjoner. Dette kan inkludere kildekode, sensitiv forretningsinformasjon, økonomiske data, kundeinformasjon og mer.

4. Økt angrepsoverflate

Generative AI-systemer kan øke angrepsoverflaten for cybersikkerhetstrusler, ettersom de ofte integreres med ulike datakilder, APIer og andre systemer. Dette skaper flere inngangspunkter for potensielle angrep. Kompleksiteten til disse integrasjonene kan føre til sårbarheter som ondsinnede aktører kan utnytte, for eksempel å injisere ondsinnede data for å manipulere AI-utdata eller få tilgang til sensitiv informasjon gjennom svake lenker i systemet. 

Kategori #2: Kvalitets- og pålitelighetsrisikoer

5. Utgangskvalitetsproblemer

Problemer med utdatakvalitet i generative AI-systemer oppstår når AI genererer tekst, bilder eller andre utdata som er unøyaktige, feilaktige, villedende, partiske eller upassende. Faktorer som bidrar til dårlig utskriftskvalitet inkluderer utilstrekkelig treningsdata, utilstrekkelig modellinnstilling og den iboende uforutsigbarheten til AI-algoritmer.

I kritiske applikasjoner som helsevesen, finans og cybersikkerhet, kan unøyaktige AI-utdata resultere i alvorlige økonomiske tap, juridiske forpliktelser, ødeleggelse av virksomheten og til og med sette liv i fare. Men selv i ikke-kritiske søknader kan feil resultater og spredning av feil eller villedende informasjon få konsekvenser for folks arbeid og liv og virksomheters prestasjoner.

6. Oppdiktede "Fakta" og hallusinasjoner

Et ekstremt eksempel på det nevnte kvalitetsproblemet er genereringen av "oppdiktede fakta", kalt "hallusinasjoner". Dette skjer når LLM genererer informasjon som virker plausibel, men som er fullstendig fabrikkert. Disse hallusinasjonene oppstår på grunn av modellens avhengighet av mønstre i treningsdataene i stedet for en sann forståelse av faktisk nøyaktighet. Som nevnt kan dette føre til spredning av uriktig eller villedende informasjon, som utgjør alvorlige risikoer – spesielt i sammenhenger hvor nøyaktighet er kritisk, som helsevesen, juridisk eller finanssektor.

Kategori #3: Juridiske og etiske risikoer

7. Opphavsrett, åndsverk og andre juridiske risikoer

Generative AI-systemer bruker ofte enorme mengder data, inkludert opphavsrettsbeskyttet materiale, for å trene modellene sine. Dette kan føre til utilsiktet reproduksjon av beskyttet innhold, som potensielt krenker immaterielle rettigheter. I tillegg er det det juridiske spørsmålet om LLM er lovlig tillatt å bli opplært på opphavsrettsdata. Til slutt kan generering av nytt innhold som likner eksisterende verk skape juridiske tvister om eierskap og originalitet.

Disse utfordringene forsterkes av tvetydigheten i gjeldende lover om opphavsrett angående AI-generert innhold. For tiden diskuteres disse spørsmålene i domstoler og i offentligheten. For eksempel er The New York Daily News, Chicago Tribune, Denver Post og andre aviser saksøke OpenAI og Microsoft for brudd på opphavsretten.

8. Forvrengte utganger

Forutinntatte utdata i AI-systemer stammer ofte fra skjeve eller ikke-representative treningsdata som gjenspeiler historiske fordommer og systemiske ulikheter. Når AI-modeller genererer partiske resultater, kan det føre til diskriminerende praksis på områder som ansettelse, utlån, rettshåndhevelse og helsetjenester, og urettferdig påvirke marginaliserte grupper. Dette utgjør en alvorlig trussel mot rettferdighet og rettferdighet, ettersom de kan opprettholde og til og med forsterke eksisterende samfunnsmessige skjevheter.

9. Samsvar

Når sensitiv informasjon behandles av AI-systemer, er det et potensial for datalekkasjer, uautorisert tilgang og misbruk av konfidensielle data. Denne risikoen forverres hvis AI-tjenesteleverandøren mangler robuste sikkerhetstiltak og samsvarssertifiseringer. Derfor kan deling av data med generative AI-verktøy øke risikoen for brudd på samsvarsregelverk og databeskyttelseslover betydelig, spesielt i bransjer med strenge krav til databeskyttelse.

Kategori #4: Operasjonell og finansiell risiko

10. Cost of Expertise & Compute

Når du utvikler, trener og distribuerer LLM internt, kan kostnadene for ekspertise og databehandling være betydelige. Avanserte AI-systemer krever høyytelses GPUer, spesialisert maskinvare og cloud computing-tjenester, noe som kan medføre store utgifter. I tillegg er det svært dyktige fagfolk, som datavitere, ML-ingeniører og domeneeksperter, som har premiumlønninger. Den globale mangelen på både GPUer og talent øker disse kostnadene ytterligere. Dette utgjør betydelige barrierer for etablering for mange organisasjoner. 

Strategier for å redusere generative AI-sikkerhetsrisikoer

Etter å ha skissert risikoene, la oss diskutere strategier for å beskytte mot dem. 

Strategier for sikkerhet og personvern

  • Varelager – Identifiser områdene i virksomheten der gen AI brukes. Fra ansatte som spør etter populære Gen AI-applikasjoner som ChatGPT, Claude eller Gemini til ingeniørteamene dine som utvikler dine egne LLM-er til å bruke kommersielle eller åpen kildekode LLM-er på dataene dine.
  • Risk Assessment – Kartlegge og vurdere potensielle sikkerhetsrisikoer knyttet til hver type bruk. Du kan bruke listen ovenfor for å hjelpe.
  • Implementer tilgangskontroll – Bruk verifikasjonsmekanismer for å styre hvilke generasjons AI-systemer dine ansatte kan få tilgang til og hvordan. For eksempel kan en nettleserutvidelse for bedrifter hindre de ansatte i å installere en ondsinnet utvidelse maskerer seg som en legitim ChatGPT-utvidelse.
  • Implementere retningslinjer – Håndheve retningslinjer for hvordan GenAI-applikasjoner kan brukes i organisasjonen. For eksempel kan en nettleserutvidelse for bedrifter hindre de ansatte i å lime inn sensitiv kode i gen AI-applikasjoner.
  • Programvareoppdatering – Oppdater og lapp systemer for å forbedre sikkerhetsstillingen din mot AI-drevne (og ikke-AI-drevne) angrep.
  • Overvåking – Spor og oppdage uvanlige hendelser og mistenkelig oppførsel, fra uautoriserte tilgangsforsøk til unormale atferdsmønstre til innliming av sensitive data i gen AI-verktøy.
  • Brukerutdanning – Lær ansatte om gener AI-risiko regelmessig, gjennom samtaler, øvelser og løpende støtte. En nettleserutvidelse for bedrifter kan støtte nettbasert opplæring ved å forklare ansatte hvorfor handlinger, som å lime inn kildekode i ChatGPT, blir blokkert.

Strategier for beskyttelse av kvalitet og pålitelighet

  • Kvalitetssikring av data – Bruk datasett som er mangfoldige, balanserte og fri for skjevheter eller unøyaktigheter. Implementer strenge datavalideringsprosesser for dataene, for eksempel automatiserte kontroller og manuelle gjennomganger. Oppdater og avgrens datasett kontinuerlig for å gjenspeile gjeldende og nøyaktig informasjon. 
  • Evalueringsberegninger – Bruk omfattende evalueringsmålinger som presisjon, tilbakekalling, F1-score og BLEU for å identifisere nøyaktighets- og ytelsesproblemer med modellen og dens utdata.
  • Inkorporer Human-in-the-Loop-systemer – Involver menneskelige eksperter i opplærings-, validerings- og finjusteringsfasene av modellutvikling. Mennesker kan gi kritisk kontekstuell innsikt, identifisere subtile problemer som automatiserte systemer kan gå glipp av, og komme med forslag som forbedrer modellresponsene.

Juridiske og etiske beskyttelsesstrategier

  • Overholdelse av lovbestemmelser – Sikre overholdelse av databeskyttelseslover som GDPR og CCPA. Dette betyr å sikre at data som brukes til opplæring innhentes og behandles lovlig, med passende samtykke og anonymisering.
  • Etabler klare etiske retningslinjer – Disse retningslinjene bør omfatte prinsipper som rettferdighet, åpenhet, ansvarlighet og unngåelse av partiskhet. Implementering av etiske AI-rammeverk kan gi en strukturert tilnærming for å sikre at etiske hensyn tas.

Operasjonelle og økonomiske beskyttelsesstrategier

  • Sikre skalerbarhet, optimalisering og pålitelighet av infrastruktur – Bruk robuste skytjenester, høyytelses dataressurser, effektive datalagringsløsninger og skalerbare AI-pipelines. Bruk for eksempel en betal-som-du-gå-modell, forhandle volumrabatter med skyleverandører og bruk GPU-klargjøring.

Løsningen for GenAI DLP

LayerX er en nettleserutvidelse for bedrifter som beskytter mot nettbårne trusler på risikopunktet – nettleseren. LayerX gir en DLP-løsning spesielt utviklet for Generativ AI verktøy som ChatGPT, som tar sikte på å beskytte sensitive data uten å hindre brukeropplevelsen.

Nøkkelegenskaper:

  • Datakartlegging og definisjon – Identifiser og definerer sensitive data som kildekode og åndsverk for beskyttelse.
  • Tilpassbare datakontroller – Implementer kontroller som popup-advarsler eller blokkeringshandlinger når sensitive data oppdages.
  • Sikker produktivitet – Aktiver sikker bruk av GenAI-verktøy ved å bruke DLP-lignende tiltak for å forhindre utilsiktet dataeksponering.
  • Kontroller for nettleserutvidelse – Administrer tilgang og handlinger i GenAI for å sikre datainteraksjoner.

Granulær risikoreduksjon – Oppdag og reduser høyrisikoaktiviteter som å lime inn sensitive data, samtidig som du opprettholder en sømløs brukeropplevelse.