Bezpieczeństwo GenAI odnosi się do ochrony środowisk korporacyjnych przed nowymi zagrożeniami związanymi z narzędziami generatywnej sztucznej inteligencji, takimi jak ChatGPT, Gemini i Claude. Wraz z rosnącą popularnością tych narzędzi, pojawiają się zagrożenia związane z wyciekiem danych, zgodnością z przepisami i ukrytymi zagrożeniami dla sztucznej inteligencji. Niniejszy artykuł definiuje bezpieczeństwo GenAI i przedstawia strategie przedsiębiorstw zapewniające bezpieczne i odpowiedzialne korzystanie z AI.

Wyjaśnienie GenAI

Bezpieczeństwo GenAI to praktyka identyfikacji i ograniczania ryzyka wprowadzanego przez narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT, Copilot i Claude, w ramach przepływów pracy w przedsiębiorstwach. Narzędzia te zwiększają wydajność i innowacyjność, ale jednocześnie wprowadzają nową i szybko rozwijającą się powierzchnię ataku AI, której tradycyjne rozwiązania cyberbezpieczeństwa często nie obejmują. Bezpieczeństwo GenAI eliminuje tę lukę, zarządzając ujawnieniem wrażliwych danych, egzekwując zasady użytkowania AI w całej organizacji oraz wykrywając niebezpieczne, niezgodne z przepisami lub złośliwe zachowania AI. Łączy ono zabezpieczenia techniczne, takie jak zapobieganie utracie danych (DLP), monitorowanie oparte na przeglądarce i kontrola dostępu, z solidnymi ramami zarządzania AI, zgodnymi z politykami firmy i standardami regulacyjnymi. W przeciwieństwie do bezpieczeństwa rozwoju AI, które koncentruje się na zabezpieczaniu szkolenia i infrastruktury modeli, bezpieczeństwo GenAI chroni warstwę użytkowania, w której pracownicy wchodzą w interakcję z zewnętrznymi narzędziami AI, zapewniając bezpieczną, zgodną z politykami i odpowiedzialną ochronę AI w przedsiębiorstwie.

Podstawowe zagrożenia związane z GenAI w przedsiębiorstwie

Wraz z przyspieszeniem wdrażania narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji (AI) przez organizacje, muszą one również stawić czoła nowej kategorii zagrożeń. Zagrożenia te wynikają nie tylko ze złośliwych działań, ale także ze sposobu, w jaki generatywna sztuczna inteligencja wchodzi w interakcje z danymi, użytkownikami i środowiskiem zewnętrznym. Poniżej przedstawiono najpilniejsze luki w zabezpieczeniach AI i zagrożenia bezpieczeństwa, którymi przedsiębiorstwa muszą zarządzać.

1. Własność intelektualna i ujawnienie poufnych danych

Jednym z najbardziej bezpośrednich i krytycznych zagrożeń dla GenAI jest Wyciek danych AIPracownicy często wklejają poufne informacje, takie jak dane osobowe klientów, kod źródłowy, plany biznesowe czy prognozy finansowe, do narzędzi GenAI, takich jak ChatGPT, nie zdając sobie sprawy z konsekwencji. Monity te mogą być przechowywane, przetwarzane lub wykorzystywane do dalszych szkoleń, co prowadzi do trwałej utraty kontroli nad tymi danymi. Nawet jeśli dostawcy deklarują, że nie szkolą na danych wejściowych, dane te mogą być nadal buforowane lub rejestrowane w historii sesji, co otwiera drogę do naruszeń lub nadużyć.

PrzykładCzłonek zespołu finansowego używa ChatGPT do wygenerowania podsumowania i wkleja arkusz kalkulacyjny z danymi o przychodach za IV kwartał do monitu. Te informacje finansowe mogą być teraz przechowywane przez dostawcę modelu lub potencjalnie ujawniane w przyszłych zapytaniach innych użytkowników.

2. Naruszenia przepisów i zgodności

Niekontrolowane korzystanie z GenAI może łatwo skutkować naruszeniem przepisów o ochronie danych, takich jak RODO, HIPAA, PCI DSSlub CCPAPrzepisy te wymagają ścisłego przestrzegania danych osobowych, zdrowotnych i płatniczych, a większość narzędzi sztucznej inteligencji innych firm nie jest do tego przygotowana pod względem umownym ani architektonicznym.

PrzykładDostawca usług opieki zdrowotnej korzysta z asystenta AI do sporządzania podsumowania opieki nad pacjentem, w tym historii choroby. Nawet pojedynczy komunikat zawierający PHI (chronione informacje medyczne) udostępniony zewnętrznemu narzędziu AI może stanowić naruszenie ustawy HIPAA, co wiąże się z ryzykiem nałożenia kar pieniężnych i utraty reputacji. W sektorach o wysokim poziomie regulacji, nawet jeden taki incydent może skutkować stałą kontrolą ze strony organów regulacyjnych i audytorów.

Przedsiębiorstwa muszą traktować komunikaty sztucznej inteligencji jak komunikację wychodzącą i stosować te same zasady Polityka AI oraz zarządzanie danymi rygor, aby pozostać zgodnym z przepisami.

3. Wykorzystanie sztucznej inteligencji Shadow

Pracownicy często korzystają z kont osobistych lub nieautoryzowane narzędzia AI bez wiedzy IT, tworząc środowiska „shadow AI”. Chociaż „shadow AI” jest często dobrze pomyślana i głęboko zakorzeniona w procesach pracy, aby zwiększyć produktywność, ostatecznie wymyka się spod kontroli i nie jest monitorowana ani rejestrowana, co czyni ją podatną na naruszenia przepisów i wycieki danych AI, a także martwym punktem dla zespołów ds. bezpieczeństwa i ochrony danych.

PrzykładZespół sprzedaży zaczyna korzystać z konsumenckiej wersji ChatGPT do tworzenia ofert dla klientów. Z czasem zaczynają wprowadzać strategie cenowe, warunki umów i wewnętrzne wskaźniki wydajności, z których żaden nie jest chroniony przez korporacyjne narzędzia DLP.

4. Ryzykowne wtyczki i rozszerzenia innych firm

Rozszerzenia i wtyczki do przeglądarek oparte na sztucznej inteligencji wprowadzają poważne zmiany Luki w zabezpieczeniach sztucznej inteligencji Z powodu nadmiernie pobłażliwych projektów. Wiele z nich ma dostęp do całej aktywności przeglądania, danych ze schowka lub plików cookie sesji, co czyni je atrakcyjnymi celami ataków. 

Ryzyka obejmują:

  • Ataki polegające na wstrzykiwaniu sztucznej inteligencji:Złośliwe witryny internetowe lub skrypty manipulują monitami wtyczek w celu wyodrębnienia lub wycieku danych.
  • Sesja porwania:Wtyczki z dostępem do tokenów sesyjnych mogą być wykorzystywane do podszywania się pod użytkowników.
  • Ciche zbieranie danych:Rozszerzenia mogą odczytywać lub przesyłać dane bez wiedzy użytkownika.

Większość wtyczek jest tworzona przez firmy zewnętrzne i może nie podlegać takim samym kontrolom bezpieczeństwa, jak narzędzia wewnętrzne. Niekontrolowane użycie wtyczek może skutkować niekontrolowaną eksfiltracją danych i ujawnieniem kontrolowanych informacji nieznanym podmiotom, co stanowi poważne ryzyko dla generatywnych danych AI dla przedsiębiorstwa.

Przykład:Rozszerzenie AI Summaryr zainstalowane przez użytkownika ma uprawnienia do odczytu każdej karty. Atakujący wykorzystuje lukę we wtyczce, aby wyodrębnić poufne dane CRM wyświetlane przez użytkownika, nie uruchamiając tradycyjnego alertu DLP ani programu antywirusowego.

5. Erozja postawy bezpieczeństwa wewnętrznego

Niekontrolowane wykorzystanie sztucznej inteligencji osłabia ogólny poziom bezpieczeństwa przedsiębiorstwa. Gdy pracownicy korzystają z publicznych narzędzi sztucznej inteligencji za pośrednictwem niezarządzanych przeglądarek lub kont osobistych, wrażliwe dane omijają tradycyjne zabezpieczenia, takie jak zapory sieciowe, ochrona punktów końcowych czy chmurowe systemy DLP. Zespoły ds. bezpieczeństwa tracą wgląd w to, jak i gdzie przetwarzane są dane. Z czasem osłabia to zdolność organizacji do wykrywania naruszeń, utrzymywania gotowości do audytu i egzekwowania polityk bezpieczeństwa, narażając firmę na zagrożenia zarówno wewnętrzne, jak i zewnętrzne. martwe pola bezpieczeństwa dają atakującym lub nieostrożnym osobom z wewnątrz ścieżkę do wykorzystania danych bez uruchamiania standardowych mechanizmów obronnych — co sprawia, generatywne bezpieczeństwo AI pilny priorytet.

Przykład:

Pracownicy korzystający z narzędzi GenAI, takich jak ChatGPT, na urządzeniach osobistych udostępniają dane klientów, które nigdy nie trafiają do infrastruktury korporacyjnej, dzięki czemu stają się niewidoczne dla zespołów IT i ds. zgodności.

6. Zakłócenia operacyjne i prawne

Ujawnienie danych za pośrednictwem narzędzi GenAI może skutkować postępowaniami sądowymi, audytami i wewnętrznymi dochodzeniami, co wiąże się z dezorganizacją zasobów i zakłócaniem codziennej działalności poprzez opóźnianie projektów oraz tworzeniem wewnętrznych tarć między zespołami dążącymi do rozliczenia i złagodzenia skutków. Oprócz strat finansowych wynikających z nieudanej umowy, organizacja może również stawić czoła roszczeniom prawnym, karom umownym lub postępowaniu arbitrażowemu. 

Przykład:

Firma produkcyjna odkrywa, że wrażliwe warunki dostawców zostały wprowadzone do ChatGPT i prawdopodobnie wyciekły. Zespoły ds. zaopatrzenia są zmuszone do renegocjacji umów, podczas gdy dział prawny zajmuje się zapytaniami do dostawców i oceną odpowiedzialności.

Te zagrożenia uwypuklają, dlaczego tradycyjne mechanizmy bezpieczeństwa nie wystarczają już w erze generatywnej sztucznej inteligencji. Od wycieków danych AI i ukrytej sztucznej inteligencji (shadow AI), po naruszenia przepisów i zagrożenia związane z wtyczkami, organizacje muszą na nowo przemyśleć sposób monitorowania, zarządzania i zabezpieczania wykorzystania sztucznej inteligencji w całym przedsiębiorstwie. Aby dowiedzieć się więcej o tych ewoluujących zagrożeniach i sposobach radzenia sobie z nimi, przeczytaj cały artykuł na temat Zagrożenia generatywnej sztucznej inteligencji.

Co napędza rozwój powierzchni ataku AI w przedsiębiorstwach

Gwałtowny rozwój generatywnej sztucznej inteligencji fundamentalnie zmienił krajobraz zagrożeń w przedsiębiorstwach. To, co kiedyś było jasno zdefiniowaną granicą, jest teraz rozbite przez rosnącą konstelację narzędzi, wtyczek i chmurowych przepływów pracy opartych na sztucznej inteligencji. Technologie te zwiększają produktywność, ale jednocześnie znacząco rozszerzają Powierzchnia ataku AI, wprowadzając nowe, niewidoczne punkty w zabezpieczeniach, z którymi tradycyjne metody obrony nigdy nie były w stanie sobie poradzić.

Eksplozja narzędzi AI i zintegrowanych z AI aplikacji SaaS

GenAI to nie to samo, co ChatGPT. W rzeczywistości wiele się zmieniło od premiery ChatGPT w listopadzie 2022 roku. Od tego czasu ekosystem GenAI rozwija się w niespotykanym dotąd tempie. Nowe modele i narzędzia oparte na sztucznej inteligencji pojawiają się co tydzień i co miesiąc, oferując coraz więcej możliwości i udoskonaleń. Innowacje rozwijają się tak szybko, że według Gartnera znacznie przewyższają tempo rozwoju jakiejkolwiek innej technologii. 

Przedsiębiorstwa integrują generatywną sztuczną inteligencję na każdym poziomie stosu. Od „kopilotów” sztucznej inteligencji wbudowanych w środowiska programistyczne po zautomatyzowanych asystentów na platformach CRM, przeciętny pracownik może obecnie codziennie korzystać z wielu systemów sztucznej inteligencji. Dostawcy SaaS, od Notion i Slack po Salesforce i Microsoft 365, uruchomili już wszystkie swoje platformy. Funkcje zintegrowane ze sztuczną inteligencją Zaprojektowane w celu zwiększenia efektywności przepływu pracy. Dla użytkowników usprawnienia oparte na sztucznej inteligencji stają się standardem, a nie wygodnym dodatkiem. GenAI stała się integralną częścią miejsca pracy. Jednak te same integracje często wiążą się z szerokim dostępem do danych wewnętrznych, dokumentów, kalendarzy i rozmów.

Ta proliferacja Narzędzia SaaS AI Oznacza to, że organizacje muszą teraz zabezpieczyć zróżnicowany zestaw platform zewnętrznych, które pobierają poufne informacje, często bez spójnego rejestrowania, kontroli dostępu ani widoczności. Każda nowa integracja stwarza potencjalny wektor dla Ujawnienie danych AI, zwłaszcza gdy domyślne ustawienia stawiają użyteczność wyżej niż bezpieczeństwo.

Przeglądarki to nowe przestrzenie robocze AI

W przeciwieństwie do tradycyjnych aplikacji korporacyjnych, które działają jako dedykowane aplikacje desktopowe, większość interakcji z GenAI odbywa się za pośrednictwem przeglądarek internetowych. Do większości narzędzi AI, takich jak ChatGPT, Claude i Gemini, można uzyskać dostęp za pośrednictwem przeglądarki. Choć wygodny, ten model oparty na przeglądarce wprowadza unikalne zagrożenia związane ze sztuczną inteligencją przeglądarki jak na przykład Ataki typu Man-in-the-middle (MITM), kradzież tokenów lub nawet wykorzystanie rozszerzeń przeglądarki stają się możliwe, jeśli sesja nie jest odpowiednio izolowana.

Tradycyjne narzędzia bezpieczeństwa, zaprojektowane z myślą o starszych aplikacjach korporacyjnych i kontrolowanych środowiskach, nie są odpowiednio przygotowane do inspekcji i kontroli interakcji AI w dynamicznych sesjach przeglądarki. Nie potrafią one odróżnić bezpiecznych danych wejściowych od niebezpiecznych, sposobu korzystania z konta osobistego od firmowego ani wykrywać kopiowania i wklejania poufnych danych do komunikatów LLM. Na przykład użytkownicy mogą łatwo wklejać poufne dane firm finansowych do ChatGPT lub przesyłać zastrzeżony kod źródłowy bez uruchamiania alertów bezpieczeństwa. Brak widoczności i kontroli w czasie rzeczywistym, uwzględniającej kontekst, na poziomie przeglądarki stwarza poważne ryzyko, zmuszając przedsiębiorstwa do ponownego przemyślenia swoich strategii bezpieczeństwa w miejscu pracy, w którym AI jest priorytetem.

Rozszerzenia produktywności oparte na sztucznej inteligencji

Rozszerzenia przeglądarek oparte na generatywnej sztucznej inteligencji, takie jak narzędzia do podsumowań, asystenci pisania czy programy do sporządzania notatek ze spotkań, często wymagają nadmiernych uprawnień. Obejmują one dostęp do zawartości strony, plików cookie, a czasem do naciśnięć klawiszy. Wiele z nich jest tworzonych przez zewnętrznych programistów z ograniczonym lub żadnym nadzorem bezpieczeństwa.

Te rozszerzenia otwierają drzwi do Ataki wstrzykiwania sztucznej inteligencji, ciche scrapowanie danychlub przejmowanie sesji, zwłaszcza po zainstalowaniu na niezarządzanych punktach końcowych. Po zainstalowaniu działają one w trybie cichym, wchodząc w interakcję z danymi użytkownika w czasie rzeczywistym i przesyłając je do zewnętrznych interfejsów API, często poza zasięgiem tradycyjnych narzędzi bezpieczeństwa.

Przepływy pracy połączone z API w chmurze

W środowiskach chmurowych, możliwości sztucznej inteligencji (AI) są coraz częściej osadzane w zautomatyzowanych przepływach pracy za pośrednictwem interfejsów API. Programiści mogą integrować modele LLM z procesami CI/CD, procesami obsługi klienta lub procesami przetwarzania danych, często przekazując ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane dane do zewnętrznych modeli AI w celu ich podsumowania, przetłumaczenia lub sklasyfikowania.

Tworzy to w dużej mierze niewidoczną Powierzchnia ataku AI, gdzie wrażliwe dane przepływają do i z usług AI bez odpowiedniego skanowania lub filtrowania. Punkty końcowe API mogą być również wykorzystywane do wstrzyknięcia danych wejściowych przeciwnika, wykradania danych wewnętrznych lub wykonywania ataków na bezpieczeństwo AI, jeśli nie zostaną odpowiednio zweryfikowane.

Wyzwanie obserwowalności

Głównym wyzwaniem w zabezpieczeniu tego nowego krajobrazu opartego na sztucznej inteligencji jest brak możliwości obserwacji w czasie rzeczywistymTradycyjne narzędzia bezpieczeństwa nie wykrywają natywnie monitów AI, nie śledzą użycia narzędzi AI ani nie identyfikują kontekstu przepływów danych w sesjach przeglądarki lub interakcjach API. W rezultacie organizacje nie wiedzą, jak, gdzie i kiedy dane trafiają do warstwy AI lub z niej wychodzą. 

 

Aby chronić się przed nowoczesnymi Zagrożenia bezpieczeństwa AIOrganizacje potrzebują wglądu w każdą interakcję między użytkownikami a sztuczną inteligencją – niezależnie od tego, czy ma ona miejsce na karcie przeglądarki, w ramach integracji SaaS, czy też w wywołaniu API w chmurze. Bez ciągłego monitorowania, zarządzania i egzekwowania zasad warstwa sztucznej inteligencji staje się niemonitorowaną bramą, przez którą wrażliwe dane mogą wyciekać, być przenoszone lub wykorzystywane.

DLP oparte na przeglądarce i projektowanie niebezpiecznych wtyczek w ekosystemach GenAI

Wraz z przyspieszeniem wdrażania generatywnej sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach, przeglądarka stała się centralnym punktem dostępu, gdzie pracownicy korzystają z narzędzi takich jak ChatGPT, Microsoft Copilot i setek rozszerzeń opartych na sztucznej inteligencji. Jednak wraz z tą zmianą pojawia się pilna potrzeba ponownego przemyślenia tradycyjnego zapobiegania utracie danych (DLP). Przeglądarka DLP staje się istotną warstwą zabezpieczeń służącą do monitorowania i kontrolowania wykorzystania sztucznej inteligencji w środowiskach, które w coraz większym stopniu polegają na rozszerzeniach Chrome, aplikacjach SaaS i zintegrowanych wtyczkach internetowych.

Dlaczego DLP na poziomie przeglądarki ma znaczenie w erze GenAI

W przeciwieństwie do tradycyjnych aplikacji, narzędzia GenAI są w dużej mierze oparte na sieci i często dostępne poza zatwierdzonymi platformami. Pracownicy często korzystają z rozszerzeń przeglądarek lub aplikacji internetowych do generowania kodu, treści lub analiz. Takie wykorzystanie omija starsze narzędzia DLP, które koncentrują się na punktach końcowych, poczcie e-mail lub tworzeniu ruchu sieciowego. martwe punkty w ochronie danych AI.

Rozwiązania DLP oparte na przeglądarce eliminują te luki, kontrolując interakcje użytkowników w przeglądarce w czasie rzeczywistym. Pozwala to organizacjom wykrywać, kiedy wrażliwe dane, takie jak kod źródłowy, rejestry klientów czy dokumenty finansowe, są kopiowane, wpisywane lub przesyłane do komunikatów AI. W połączeniu z egzekwowaniem zasad, umożliwia to organizacjom: blokuj, redaguj lub powiadamiaj o ryzykownym zachowaniu przed ujawnieniem danych.

Ukryte ryzyko związane z niebezpiecznymi wtyczkami i rozszerzeniami AI

Rozszerzenia przeglądarki AI Rozszerzenia, które włączają lub rozszerzają funkcjonalność sztucznej inteligencji, są szczególnie problematyczne. Wiele z nich zostało zaprojektowanych z szerokimi uprawnieniami do dostępu do danych ze schowka, manipulowania zawartością strony lub przechwytywania danych wejściowych. Bez odpowiedniej weryfikacji, rozszerzenia te wprowadzają wyciek danych oparty na wtyczkach i inne ryzyka o wysokim stopniu zagrożenia, takie jak:

  • Sesja porwania – Złośliwe wtyczki mogą zbierać pliki cookie uwierzytelniające, umożliwiając atakującym dostęp do aplikacji SaaS lub systemów wewnętrznych.
  • Ataki wstrzykiwania sztucznej inteligencji – Rozszerzenia mogą modyfikować wprowadzane dane lub odpowiedzi, wstrzykując złośliwe polecenia lub zmieniając dane wyjściowe w sposób, który pozostaje niezauważony.
  • Ciche wykradanie danych – Niektóre wtyczki rejestrują interakcje użytkownika lub treści komunikatów i wysyłają je na serwery zewnętrzne bez wiedzy użytkownika.

Ryzyko nie jest hipotetyczne. W 2023 roku odkryto, że popularne rozszerzenie ChatGPT, którego zainstalowano ponad 10,000 XNUMX razy, kradło tokeny sesji Facebooka, co pokazuje, jak Ryzyko związane z rozszerzeniem GenAI może przerodzić się w poważne incydenty bezpieczeństwa.

Wyciek danych między wtyczkami

Wtyczki do przeglądarek oparte na sztucznej inteligencji często wymagają szerokich uprawnień dostępu do zawartości strony, pól wprowadzania danych, schowków lub procesów w tle. Gdy w tej samej przeglądarce działa wiele rozszerzeń, uprawnienia te mogą się na siebie nakładać, co może prowadzić do… niezamierzone ścieżki ujawniania danych.

Na przykład asystent pisania może przetwarzać dane wejściowe z dokumentu, podczas gdy osobna wtyczka uzyskuje dostęp do tego samego DOM lub lokalnej pamięci masowej. Bez ścisłej izolacji danych, poufna treść może nieumyślnie przepływać między wtyczkami nawet jeśli żadna z nich nie jest złośliwa. 

Ryzyko to rośnie wraz z procesami w tle i współdzielonymi interfejsami API, gdzie jedna wtyczka może działać jako pomost do pobierania danych z innej. Dlatego współistniejące rozszerzenia GenAI zacierają granice danych, co sprawia, że izolacja wtyczek i DLP oparte na przeglądarce są niezbędne.

Ograniczenia sklepów z aplikacjami przeglądarkowymi

Sklepy z rozszerzeniami Chrome i Edge priorytetowo traktują dostęp dla użytkowników, a nie bezpieczeństwo przedsiębiorstw. Brakuje im dogłębnych audytów uprawnień, bezpiecznych standardów programistycznych i monitoringu po publikacji. To pozwala złośliwe lub nadmiernie pobłażliwe wtyczki GenAI Pozostają aktywne do momentu zgłoszenia przez użytkowników lub badaczy. Wiele z nich jest tworzonych przez nieznanych programistów, którzy stosują nieprzejrzyste praktyki dotyczące danych, a mimo to uzyskują dostęp do kluczowych przepływów pracy. Sklepy z aplikacjami przeglądarkowymi nie są zaufanym strażnikiem. Przedsiębiorstwa muszą wstępna kontrola weterynaryjna i monitorowanie Same wtyczki AI.

Zastosuj zasady Zero Trust do rozszerzeń AI

Stosowanie Zero zaufania Nastawienie do rozszerzeń przeglądarek jest kluczowe, zwłaszcza w środowiskach o intensywnym wykorzystaniu GenAI. Tak jak przedsiębiorstwa analizują aplikacje, użytkowników i urządzenia, wtyczki muszą być domyślnie traktowane jako niezaufane.

To oznacza:

  • Sprawdzanie autentyczności wydawcy przed instalacją
  • Audyt zakresów uprawnień w celu uniknięcia ich przekroczenia (np. schowek, DOM, dostęp w tle)
  • Ciągłe monitorowanie zachowania wtyczki, nawet po zatwierdzeniu

W przepływach pracy GenAI, gdzie wtyczki często uzyskują dostęp do poufnych danych tekstowych, takie podejście pomaga zapobiegać cichemu wyciekowi danych i nadużyciom uprawnień. Przedsiębiorstwa nie powinny bezwarunkowo ufać żadnej wtyczce. Zamiast tego muszą traktować każdą z nich jako potencjalne ryzyko i egzekwować odpowiednie przepisy. dostęp z najmniejszymi uprawnieniami i weryfikacją tożsamościDzięki temu wielowarstwowemu podejściu do bezpieczeństwa przedsiębiorstwa mogą korzystać ze wzrostu produktywności GenAI, nie narażając się na ryzyko naruszenia bezpieczeństwa wtyczek lub nieautoryzowanego transferu danych.

Dlaczego zarządzanie sztuczną inteligencją jest kluczowe dla bezpieczeństwa

W miarę jak narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji (AI) stają się integralną częścią codziennych procesów biznesowych, wyzwaniem dla liderów bezpieczeństwa nie jest już kwestia, czy zezwolić na sztuczną inteligencję, ale jak ją odpowiedzialnie kontrolować. To właśnie tutaj Zarządzanie AI staje się centralnym elementem bezpieczeństwa przedsiębiorstwa i zapewnia ramy umożliwiające zapewnienie bezpieczne korzystanie ze sztucznej inteligencji, równoważąc innowacyjność z zarządzaniem ryzykiem i zwiększając produktywność bez narażania integralności danych, zgodności z przepisami lub zaufania.

W swojej istocie zarządzanie sztuczną inteligencją łączy zespoły ds. bezpieczeństwa, kwestii prawnych i zgodności wokół wspólnego Polityka AI Zapewnia strategiczne i operacyjne ramy niezbędne do kontrolowania sposobu dostępu do narzędzi AI, ich użytkowania i monitorowania, zapewniając gotowość przedsiębiorstw w miarę skalowania wdrażania AI. Ramy te muszą obejmować: 

1. Tworzenie polityki dotyczącej wykorzystania sztucznej inteligencji

Skuteczne zarządzanie sztuczną inteligencją zaczyna się od jasnego Polityka korzystania ze sztucznej inteligencji Definiuje, które narzędzia są zatwierdzone, jakie dane mogą być wykorzystywane oraz gdzie sztuczna inteligencja jest odpowiednia, a gdzie ograniczona. Eliminuje niejasności, integruje interesariuszy i tworzy podwaliny pod bezpieczne, zgodne z przepisami wdrażanie sztucznej inteligencji w zespołach.

2. Dostęp do narzędzi AI oparty na rolach

Kontrola dostępu oparta na rolach (RBAC) gwarantuje, że pracownicy korzystają wyłącznie z narzędzi AI odpowiednich do ich roli, zwiększając produktywność i chroniąc jednocześnie wrażliwe dane. Opiera się ona na zasadzie, że nie wszyscy pracownicy potrzebują lub powinni mieć dostęp do tych samych możliwości AI lub zbiorów danych w ramach swojego zakresu obowiązków. Programiści, specjaliści ds. marketingu, działy prawne i inni otrzymują spersonalizowany dostęp, co zmniejsza ryzyko i zapobiega nadużyciom. Kontrola ta zapobiega przypadkowemu nadużyciu, jednocześnie wspierając uzasadnione potrzeby produktywności w oparciu o funkcje biznesowe i profil ryzyka.

3. Zatwierdzanie użycia i obsługa wyjątków

Ramy zarządzania sztuczną inteligencją powinny również obejmować przepływy pracy do zarządzania wyjątkami i specjalnymi przypadkami użycia. Jeśli pracownik lub zespół potrzebuje dostępu do ograniczonego narzędzia lub przypadku użycia sztucznej inteligencji:

  • Powinni złożyć formalny wniosek.
  • Wniosek powinien przejść przez proces przeglądu ryzyka z udziałem interesariuszy odpowiedzialnych za bezpieczeństwo i zgodność.
  • Dostęp tymczasowy może zostać przyznany na podstawie określonych zabezpieczeń, takich jak dodatkowy monitoring lub ręczny przegląd wyników.

Ten system zatwierdzenia użytkowania i obsługa wyjątków zapewnia elastyczność bez poświęcania nadzoru.

4. Centralne rejestrowanie i przegląd interakcji AI

Zarządzanie polega nie tylko na definiowaniu tego, co jest dozwolone, ale także na zapewnieniu przejrzystości tego, co się faktycznie dzieje. Centralne rejestrowanie interakcji narzędzi AI zapewnia audytowalność wymaganą zarówno do celów wewnętrznej odpowiedzialności, jak i zgodności z przepisami zewnętrznymi.

Obejmuje to rejestrowanie historii monitów i odpowiedzi, przechwytywanie metadanych, takich jak identyfikator użytkownika, czas sesji i kontekst przeglądarki itp. Te rejestry pomagają wykrywać nadużycia, badać incydenty i udoskonalać politykę w miarę upływu czasu.

5. Monitorowanie naruszeń zasad lub zachowań nietypowych

Aby zamknąć pętlę między polityką a ochroną, zarządzanie sztuczną inteligencją musi być połączone z monitorowaniem w czasie rzeczywistym. Zespoły ds. bezpieczeństwa potrzebują systemów, które potrafią:

  • Wykrywaj monity zawierające ograniczone dane (np. słowa kluczowe, wzorce wyrażeń regularnych).
  • Oznacz lub zablokuj nieautoryzowane użycie narzędzi AI w przeglądarce lub na niezarządzanych urządzeniach.
  • Zidentyfikować anomalne zachowanietakie jak nadmierna częstotliwość powiadomień, nietypowe czasy dostępu lub nieoczekiwana aktywność wtyczki.

Dzięki ciągłemu monitorowaniu naruszeń zasad zarządzanie zmienia się ze statycznego dokumentu w aktywną, adaptacyjną warstwę zabezpieczeń.

Dostosowywanie zarządzania do szybko zmieniającego się krajobrazu sztucznej inteligencji

Istniejące ramy zarządzania, takie jak ISO/IEC 42001 (Systemy zarządzania AI) i Ramy Zarządzania Ryzykiem AI NIST, stanowią użyteczne punkty wyjścia, ale wymagają dostosowania do specyficznego tempa i zachowania narzędzi GenAI. Narzędzia te nie działają jak tradycyjne oprogramowanie; ewoluują w czasie rzeczywistym, przetwarzają nieprzewidywalne dane wejściowe i często są wykorzystywane za pośrednictwem interfejsów konsumenckich.

Dlatego zarządzanie sztuczną inteligencją musi być iteracyjne i dynamiczne. Powinno być regularnie weryfikowane, odzwierciedlać rzeczywiste wzorce użytkowania i ewoluować wraz z możliwościami sztucznej inteligencji i informacjami o zagrożeniach. 

Zarządzanie: most między umożliwieniem a ochroną

Podsumowując, zarządzanie sztuczną inteligencją (AI) stanowi łącznik między odpowiedzialnym wdrażaniem AI a ochroną na poziomie korporacyjnym. Gwarantuje ono, że narzędzia AI są nie tylko dozwolone, ale także używane bezpiecznie, etycznie i w pełnej zgodności z wewnętrznymi i zewnętrznymi wymogami. Bez formalnej struktury zarządzania przedsiębiorstwa borykają się z rozdrobnionym środowiskiem, w którym pracownicy swobodnie eksperymentują z ChatGPT, Copilot i innymi narzędziami – często wklejając poufne dane do modeli publicznych lub korzystając z niesprawdzonych wtyczek. Otwiera to drogę do naruszeń zgodności, wycieków danych i niemonitorowanego podejmowania decyzji przez AI, co może mieć wpływ na działalność operacyjną lub status prawny. Dlatego, w miarę rozwoju GenAI, zarządzanie musi pozostać elastyczne, egzekwowalne i głęboko zintegrowane z szerszą architekturą bezpieczeństwa organizacji.

Najlepsze praktyki dotyczące bezpieczeństwa GenAI

  • Zmapuj wszystkie zastosowania sztucznej inteligencji w organizacji

Pierwszym krokiem w zarządzaniu ryzykiem związanym z GenAI jest mapowanie sposobu jego wykorzystania w całej firmie. W ramach tego procesu mapowania organizacje muszą monitorować:

  • Jakie narzędzia GenAI są używane? Czy dostęp do nich odbywa się za pośrednictwem aplikacji internetowych, rozszerzeń przeglądarki czy samodzielnego oprogramowania?
  • Kto z nich korzysta? Czy pracują w działach badań i rozwoju, marketingu, finansów czy innych?
  • Do czego wykorzystują GenAI? Zadania takie jak przegląd kodu, analiza danych i generowanie treści?
  • Jakiego rodzaju dane są wprowadzane do tych narzędzi?  Czy pracownicy ujawniają kod, poufne dane biznesowe lub informacje osobowe?

Gdy już uzyskasz odpowiedzi na te pytania, możesz zacząć tworzyć przejrzysty profil użytkowania, identyfikować obszary wysokiego ryzyka i tworzyć plan, który pozwoli Ci zwiększyć produktywność, gwarantując jednocześnie ochronę danych.

  • Wdrożenie dostępu opartego na rolach i zapobieganie tworzeniu kont osobistych

Aplikuj kontrola dostępu oparta na rolach Aby ograniczyć narażenie na ryzyko związane z funkcją zawodową i wrażliwością danych. Programiści mogą potrzebować dostępu do asystentów kodu AI, natomiast zespoły prawne lub finansowe mogą wymagać ograniczeń ze względu na przetwarzanie danych wrażliwych. W przypadku wyjątków należy korzystać z przepływów pracy zatwierdzania, co zapewnia elastyczność pod nadzorem. 

Aby uniemożliwić dostęp do poufnych informacji niezabezpieczonym uczestnikom studiów LLM, organizacje powinny blokować osobiste logowania i wymagać dostępu za pośrednictwem kont firmowych, które mają takie funkcje bezpieczeństwa, jak prywatne konta, zobowiązania do zerowego szkolenia, ścisłe kontrole przechowywania danych i silniejsze zabezpieczenia prywatności.

  • Wdrażanie sztucznej inteligencji DLP na poziomie przeglądarki

Do narzędzi sztucznej inteligencji generatywnej uzyskuje się dostęp głównie za pośrednictwem przeglądarki, co sprawia, że DLP ze sztuczną inteligencją Na poziomie przeglądarki krytyczny punkt kontrolny. Narzędzia zapobiegające utracie danych oparte na przeglądarce mogą:

  • Wykrywaj, kiedy do monitów AI wprowadzane są poufne dane
  • Blokuj lub redaguj regulowane informacje w czasie rzeczywistym
  • Zapewnij interakcje z dziennikami w celu zapewnienia zgodności i gotowości do audytu

Kontrole DLP oparte na przeglądarce są niezbędne do monitorowania wykorzystania sztucznej inteligencji omijającej tradycyjne narzędzia zabezpieczające punkty końcowe lub sieć.

  • Monitoruj i kontroluj rozszerzenia AI

Rozszerzenia przeglądarki oparte na sztucznej inteligencji stwarzają ryzyko poprzez zbyt restrykcyjny dostęp do stron internetowych, naciśnięć klawiszy i danych sesji. Stosuj zasady kontroli rozszerzeń opartych na sztucznej inteligencji, które:

  • Ogranicz instalację niezatwierdzonych lub nieznanych wtyczek
  • Przeprowadź audyt rozszerzeń w użyciu i oceń ich uprawnienia
  • Zablokuj rozszerzenia z nadmiernym dostępem do aplikacji korporacyjnych

Stale sprawdzaj zachowanie wtyczki, aby wykryć nietypową aktywność lub ciche przechwytywanie danych.

  • Edukuj pracowników w zakresie bezpiecznego korzystania ze sztucznej inteligencji

Programy podnoszenia świadomości bezpieczeństwa w przedsiębiorstwach muszą obejmować również szkolenia z zakresu bezpiecznego korzystania z GenAI. Organizacje muszą przeszkolić pracowników w zakresie:

  • Dowiedz się, jakich danych nigdy nie należy udostępniać narzędziom AI.
  • Korzystaj ze sprawdzonych platform i postępuj zgodnie z wytycznymi naszej polityki.
  • Zgłaszaj podejrzenia niewłaściwego użycia lub użycia nieautoryzowanych narzędzi.

Uwzględnij bezpieczeństwo sztucznej inteligencji (AI) w regularnych cyklach szkoleniowych, aby wzmacniać odpowiedzialne zachowania w miarę rozwoju narzędzi AI.

Rzeczywiste skutki słabego bezpieczeństwa GenAI

Chociaż narzędzia GenAI, takie jak ChatGPT, mogą zwiększać produktywność, ich niewłaściwe użycie lub niezabezpieczone wdrożenie doprowadziło już do poważnych naruszeń bezpieczeństwa, naruszeń przepisów i szkód wizerunkowych. Słabe zarządzanie sztuczną inteligencją, zbyt liberalne rozszerzenia i nieautoryzowane korzystanie z narzędzi okazały się głównymi czynnikami przyczyniającymi się do rzeczywistych naruszeń bezpieczeństwa, co dowodzi, dlaczego zarządzanie ryzykiem GenAI nie jest już opcjonalne.

1. Ujawnienie kodu źródłowego w firmie Samsung

Na początku 2023 roku Samsung trafił na pierwsze strony gazet po tym, jak inżynierowie wkleili zastrzeżony kod źródłowy do ChatGPT w celu debugowania błędów. Chociaż celem było zwiększenie produktywności, efekt był natychmiastowy: wysoce poufny kod mógł zostać potencjalnie ujawniony modelom i systemom pamięci masowej OpenAI. Incydent ten doprowadził do wewnętrznego zablokowania ChatGPT i przeprowadzenia audytu wykorzystania narzędzi AI w całej firmie.

Na wynos: Nawet dobrze przemyślane wykorzystanie GenAI może doprowadzić do nieodwracalnej utraty danych, jeśli nie zostaną określone i egzekwowane odpowiednie granice użytkowania.

2. Nadużycie ChatGPT prowadzi do dochodzenia w sprawie zgodności w DWS Group

DWS Group, spółka zależna Deutsche Bank zajmująca się zarządzaniem aktywami, została objęta dochodzeniem po tym, jak pracownicy korzystali z ChatGPT do analiz inwestycyjnych i komunikacji z klientami. Organy regulacyjne uznały to za naruszenie przepisów, podkreślając, że instytucje finansowe muszą weryfikować narzędzia AI i zapewnić, że wyniki spełniają regulacyjne standardy dokładności i przetwarzania danych.

Wpływ: Kontrola regulacyjna, ryzyko utraty reputacji, zaostrzenie polityki zgodności.

3. Teleperformance – obawy dotyczące prywatności danych w kontekście narzędzi do monitorowania AI

Teleperformance, globalny dostawca usług obsługi klienta, spotkał się z krytyką za wykorzystywanie narzędzi do monitoringu opartych na sztucznej inteligencji do monitorowania pracowników pracujących w domu. Okazało się, że narzędzia te przechwytują dane osobowe i poufne, w tym nagrania wideo, bez odpowiedniej zgody użytkownika lub zabezpieczeń. Organy nadzorujące ochronę danych osobowych zwróciły uwagę na ten problem. Niewłaściwe użycie sztucznej inteligencji i obawy etyczne.

Wpływ: Negatywne reakcje opinii publicznej, audyty ochrony danych i zmiany operacyjne w zakresie wdrażania narzędzi AI.

4. Halucynacje związane ze sztuczną inteligencją prowadzą do ryzyka prawnego

Międzynarodowa firma konsultingowa stanęła w obliczu kryzysu wizerunkowego, gdy narzędzie oparte na sztucznej inteligencji (AI) wykorzystywane do badań wewnętrznych zwróciło nieprawdziwe informacje w dokumencie skierowanym do klienta. Treści te, pozornie oparte na faktach, doprowadziły do zerwania relacji z klientem i utraty kontraktu.

Na wynos: Wpływ sztucznej inteligencji generatywnej wykracza poza kwestie bezpieczeństwa, ponieważ narzędzia generujące wadliwe lub wprowadzające w błąd wyniki mogą powodować szkody wizerunkowe, operacyjne i prawne, jeśli są używane bez odpowiedniej kontroli.

5. Zwiększone obciążenie IT z powodu rozrostu narzędzi Shadow AI

W obliczu braku scentralizowanej kontroli pracownicy często korzystają z nieautoryzowanych narzędzi i wtyczek AI, aby zwiększyć produktywność. Ten rozrost obciąża zespoły IT śledzeniem, oceną i ograniczaniem nieznanych zagrożeń.

Przykład: Firma z listy Fortune 500 odkryła ponad 40 niezatwierdzonych narzędzi AI aktywnie używanych w różnych działach, z których każde miało inny poziom dostępu i niejasne praktyki przetwarzania danych.

Wpływ: Zwiększone obciążenie IT, rozdrobniony krajobraz ryzyka, pilna potrzeba zarządzania.

6. Incydenty bezpieczeństwa spowodowane przez złośliwe rozszerzenia lub wtyczki

Rozszerzenia przeglądarki GenAI mogą wiązać się z ryzykiem wstrzyknięcia sztucznej inteligencji (AI), ukrytego dostępu do danych lub przejęcia sesji, szczególnie gdy są zbyt liberalne lub nie zostały sprawdzone przez zespoły ds. bezpieczeństwa.

Przykład: Rozszerzenie ChatGPT w sklepie Chrome Web Store wykradło pliki cookie sesji Facebooka, przyznając atakującym pełny dostęp do konta.

Wpływ: Przejęcia kont, naruszenia bezpieczeństwa przeglądarek, nadmierna utrata zaufania użytkowników.

Bez solidnego bezpieczeństwa i zarządzania GenAI przedsiębiorstwa ryzykują nie tylko podatności techniczne. Grożą im konsekwencje prawne, wizerunkowe i operacyjne. Proaktywne reagowanie na te zagrożenia poprzez kontrolę na poziomie użytkowania, DLP i zarządzanie oparte na rolach jest niezbędne do bezpiecznego i wydajnego wdrożenia AI.

W jaki sposób LayerX zabezpiecza korzystanie z GenAI

Wraz z wdrażaniem przez przedsiębiorstwa narzędzi GenAI, wyzwanie ochrony wrażliwych danych przed niezamierzonym ujawnieniem staje się pilne. Tradycyjne narzędzia bezpieczeństwa nie zostały stworzone z myślą o dynamicznym, opartym na przeglądarce charakterze interakcji GenAI. W tym miejscu wkracza LayerX – oferując specjalnie zaprojektowane, natywne dla przeglądarki mechanizmy obronne, które zapewniają wgląd w czasie rzeczywistym, kontrolę i ochronę przed przypadkowymi wyciekami danych bez obniżania produktywności.

  • Przeglądarka DLP w czasie rzeczywistym dla monitów AI

Sercem rozwiązania LayerX jest funkcja DLP (Data Loss Prevention – zapobieganie utracie danych). W przeciwieństwie do starszych narzędzi DLP działających na poziomie sieci lub punktu końcowego, LayerX integruje się bezpośrednio z przeglądarką – głównym interfejsem dla narzędzi AI, takich jak ChatGPT. Pozwala to na inspekcję i kontrolę danych wprowadzanych przez użytkownika w czasie rzeczywistym, zanim dane opuszczą granice przedsiębiorstwa. LayerX wykrywa wrażliwe dane, takie jak PII, kod źródłowy, dane finansowe lub poufne dokumenty, gdy użytkownicy próbują je wkleić lub wpisać do ChatGPT. Następnie egzekwuje działania oparte na regułach, takie jak redagowanie, wyświetlanie ostrzeżeń lub całkowite blokowanie.

Wynik:Wrażliwe dane są zatrzymywane u źródła, co zapobiega przypadkowemu lub nieautoryzowanemu ujawnieniu bez zakłócania pracy użytkownika.

  • Monitorowanie sztucznej inteligencji generatywnej i widoczność sztucznej inteligencji cieni

LayerX zapewnia pełną widoczność wszystkich narzędzi GenAI, stron internetowych i aplikacji SaaS, do których uzyskują dostęp użytkownicy, niezależnie od tego, czy są one autoryzowane, czy ukryte. Poprzez ciągłe monitorowanie aktywności w przeglądarce, identyfikuje, kto korzysta z jakich narzędzi AI i za pośrednictwem jakich kont – firmowych, logowania jednokrotnego (SSO) czy osobistych. Wykrywa również, jakie dane są wprowadzane – czy chodzi o pisanie monitów, wklejanie danych klientów, czy przesyłanie poufnych plików. 

Wynik: Dzięki temu zespoły ds. bezpieczeństwa mogą wykrywać nieautoryzowane użycie, eliminować ukrytą sztuczną inteligencję, monitorować interakcje poufnych danych, identyfikować zachowania wysokiego ryzyka i podejmować działania naprawcze, zanim dojdzie do incydentu związanego z danymi.

  • Granularne, kontekstowe egzekwowanie zasad

Dzięki LayerX przedsiębiorstwa mogą definiować polityki kontekstowe, dostosowane do przypadków użycia sztucznej inteligencji. Polityki można egzekwować na poziomie przeglądarki w oparciu o rolę użytkownika, kontekst aplikacji, typ danych i atrybuty sesji. Na przykład, polityki mogą zezwalać zespołom marketingowym na korzystanie z ChatGPT do generowania treści, jednocześnie blokując przesyłanie danych klientów lub dokumentów wewnętrznych. Deweloperzy mogą mieć możliwość testowania fragmentów kodu, ale nie mogą udostępniać repozytoriów kodu źródłowego. LayerX egzekwuje działania oparte na politykach, takie jak redagowanie, wyświetlanie ostrzeżeń o zamiarze naruszenia polityki lub całkowite blokowanie.

Wynik:Włączanie sztucznej inteligencji i ochrona sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie, zapewnienie odpowiedzialnego korzystania bez ograniczania innowacyjności.

  • Zarządzanie wtyczkami i rozszerzeniami

LayerX chroni również przed ryzykownymi interakcjami wtyczek AI, które mogą dyskretnie przesyłać zawartość komunikatów do zewnętrznych interfejsów API. Identyfikuje i kategoryzuje rozszerzenia i wtyczki do przeglądarek AI według poziomu ryzyka, źródła i funkcjonalności. Monitoruje również i zarządza działaniem wtyczek, dając administratorom możliwość zatwierdzania, blokowania lub ograniczania dostępu do wtyczek na podstawie ich praktyk przetwarzania danych. 

WynikPrzedsiębiorstwa zmniejszają ryzyko związane z lukami w zabezpieczeniach związanymi z wtyczkami i wdrażają skuteczniejsze zarządzanie danymi AI w całej organizacji.

Wnioski: Wdrażanie bezpiecznej i skalowalnej sztucznej inteligencji w całym przedsiębiorstwie dzięki LayerX

Sztuczna inteligencja generatywna jest z nami na stałe i zmienia sposób wykonywania pracy w każdej organizacji. Jednak bez odpowiednich zabezpieczeń narzędzia GenAI, takie jak ChatGPT, mogą szybko przekształcić się ze wspomagaczy produktywności w zagrożenia wycieku danych. LayerX umożliwia przedsiębiorstwom pewne wdrożenie sztucznej inteligencji, zapewniając przejrzystość, kontrolę i ochronę niezbędną do zapewnienia bezpieczeństwa poufnych danych, zgodności z przepisami i kontroli ryzyka. Niezależnie od tego, czy walczysz z ukrytą sztuczną inteligencją, egzekwujesz zasady korzystania ze sztucznej inteligencji, czy zapobiegasz wyciekom danych w czasie rzeczywistym, LayerX zapewnia fundament bezpieczeństwa dla bezpiecznego i skalowalnego wdrożenia sztucznej inteligencji. 

Nie pozwól, aby innowacje w dziedzinie sztucznej inteligencji wyprzedziły Twoją strategię bezpieczeństwa. Wdrażaj LayerX już dziś i zmień sztuczną inteligencję z zagrożenia w przewagę konkurencyjną.

Poproś o prezentację aby zobaczyć LayerX w akcji.