Оценка рисков ИИ: шаблон, инструменты и передовой опыт

Внедрение генеративного ИИ меняет облик предприятий. Эти мощные модели обеспечивают беспрецедентный рост производительности, но эта новая возможность сопряжена со значительным компромиссом: появлением новой и сложной поверхности для атак. Организации обнаруживают, что предоставление сотрудникам возможности использовать инструменты GenAI без надлежащего контроля подвергает их критическим рискам, включая кражу конфиденциальных персональных данных, утечку интеллектуальной собственности и нарушения нормативных требований. Проведение тщательной оценки рисков, связанных с ИИ, — основополагающий шаг для любой организации, стремящейся к безопасному использованию возможностей ИИ.

Многие руководители служб безопасности оказываются в затруднительном положении. Как количественно оценить риски, связанные с использованием сотрудником проприетарного кода в общедоступной программе магистратуры по управлению правами (LLM)? Каковы реальные последствия использования командой «теневого» инструмента ИИ, не прошедшего проверку? В этой статье представлен структурированный подход к ответам на эти вопросы. Мы рассмотрим практическую структуру оценки рисков ИИ, предложим применимый шаблон, рассмотрим типы инструментов, необходимых для обеспечения соблюдения требований, и предложим рекомендации по созданию устойчивой программы управления ИИ. Проактивная генеративная оценка рисков ИИ больше не является факультативной; она необходима для безопасных инноваций.

Почему специализированная оценка рисков безопасности ИИ не подлежит обсуждению

Традиционные фреймворки управления рисками не были разработаны для решения уникальных задач, связанных с генеративным ИИ. Интерактивная, «черно-ящичная» природа больших языковых моделей (LLM) создает динамические векторы угроз, с которыми устаревшие решения безопасности с трудом справляются. Специализированная оценка рисков безопасности, связанных с ИИ, крайне важна, поскольку эти риски принципиально отличаются и более изменчивы, чем риски, связанные с традиционным программным обеспечением.

Категории риска ИИ по оценке уровня воздействия

Основные проблемы, требующие специальной оценки, включают:

•     Конфиденциальность данных и утечка данных: это, пожалуй, самый непосредственный и значительный риск. Без надлежащего контроля сотрудники могут легко копировать и вставлять конфиденциальные корпоративные данные на публичные платформы GenAI. Это могут быть списки клиентов, финансовые прогнозы, неопубликованный исходный код или документы по стратегии слияний и поглощений. После отправки этих данных на публичный LLM-курс организация теряет над ними контроль и может использовать их для обучения будущих версий модели.
•     Теневой ИИ и несанкционированное использование: Доступность браузерных инструментов ИИ означает, что любой сотрудник может начать использовать новое приложение без ведома или одобрения ИТ-отдела. Этот феномен «теневого SaaS» создаёт огромные «слепые зоны» безопасности. Эффективная стратегия оценки рисков в области ИИ должна начинаться с выявления и картирования всех случаев использования ИИ в организации, а не только официально разрешённых инструментов.
•     Неточные результаты и «галлюцинации»: модели GenAI могут выдавать достоверную, но совершенно неверную информацию. Если сотрудник использует код, сгенерированный ИИ, содержащий малозаметный изъян, или принимает стратегическое решение на основе сфабрикованных данных, последствия могут быть серьёзными. Этот вектор риска влияет на операционную целостность и непрерывность бизнеса.
•     Внедрение и вредоносное использование: Злоумышленники активно изучают способы манипулирования GenAI. С помощью тщательно продуманных запросов злоумышленник может обмануть ИИ-инструмент, заставив его генерировать сложные фишинговые письма, вредоносное ПО или дезинформацию. Представьте себе сценарий, когда скомпрометированная учётная запись сотрудника используется для взаимодействия с внутренним ИИ-помощником, давая ему команду извлечь данные, замаскировав их под стандартный отчёт.
•     Риски, связанные с соблюдением нормативных требований и правами интеллектуальной собственности (ИС): разобраться в правовом ландшафте ИИ непросто. Использование инструмента GenAI, обученного на материалах, защищенных авторским правом, может привести к искам о нарушении прав интеллектуальной собственности. Более того, передача данных клиентов в систему LLM без надлежащего согласия или мер безопасности может привести к серьезным штрафам в соответствии с такими нормативными актами, как GDPR и CCPA.

Создание вашей системы оценки рисков ИИ

Бессистемный подход к обеспечению безопасности ИИ обречен на провал. Система оценки рисков ИИ обеспечивает систематический, воспроизводимый процесс выявления, анализа и минимизации угроз, связанных с GenAI. Этот структурированный подход гарантирует, что все потенциальные риски учтены, а меры контроля применяются согласованно во всей организации.

Комплексная структура должна быть построена вокруг пяти основных этапов:

1.   Инвентаризация и обнаружение: Первый принцип безопасности — прозрачность. Нельзя защитить то, что не видно. Первым шагом является создание полной инвентаризации всех приложений и платформ GenAI, используемых сотрудниками. Это включает как одобренные компанией инструменты, так и теневые сервисы ИИ, к которым осуществляется доступ напрямую через браузер. Этот этап критически важен для понимания истинного масштаба использования ИИ в вашей организации.
2.   Выявление и анализ рисков: После составления инвентаря следующим шагом станет анализ каждого приложения для выявления потенциальных угроз. Для каждого инструмента необходимо учесть типы данных, к которым он может получить доступ, и возможные способы их несанкционированного использования. Например, профиль риска помощника по написанию кода на базе ИИ отличается от профиля риска генератора изображений на базе ИИ. Этот анализ должен быть контекстным, связывающим инструмент с конкретными бизнес-процессами и уровнями конфиденциальности данных.
3.   Оценка воздействия: После выявления рисков необходимо количественно оценить их потенциальное влияние на бизнес. Это включает в себя оценку наихудшего сценария для каждого риска по нескольким направлениям: финансовому (например, штрафы регулирующих органов, расходы на реагирование на инциденты), репутационному (например, потеря доверия клиентов), операционному (например, сбои в работе бизнеса) и юридическому (например, судебные разбирательства, нарушение прав интеллектуальной собственности). Присвоение оценки воздействия (например, «Высокий», «Средний», «Низкий») помогает определить, какие риски следует устранить в первую очередь.
4. Разработка и внедрение средств контроля: Здесь оценка рисков превращается в действия. Основываясь на анализе рисков и оценке воздействия, вы разработаете и внедрите конкретные средства контроля безопасности. Это не просто политики, лежащие на полке; это технические барьеры, обеспечиваемые технологиями. Для GenAI средства контроля могут включать:

• Блокирование доступа к высокорискованным, непроверенным веб-сайтам ИИ.
• Предотвращение вставки шаблонов конфиденциальных данных (таких как ключи API, персональные данные или внутренние кодовые названия проектов) в любые запросы GenAI.
• Ограничение загрузки файлов на платформы ИИ.
• Применение разрешений «только чтение» для предотвращения отправки данных.
• Отображение предупреждающих сообщений в режиме реального времени для информирования пользователей о рискованных действиях.

5.   Мониторинг и непрерывный анализ: Экосистема GenAI развивается с поразительной скоростью. Новые инструменты и новые угрозы появляются еженедельно. Оценка рисков ИИ — это не разовый проект, а непрерывный жизненный цикл. Ваша система должна включать в себя положения о постоянном мониторинге использования ИИ и регулярных проверках ваших оценок рисков и мер контроля, чтобы гарантировать их эффективность.

Ваш действенный шаблон оценки рисков ИИ

Для воплощения теории на практике бесценным инструментом является стандартизированный шаблон оценки рисков с использованием ИИ. Он обеспечивает единообразие оценок во всех отделах и приложениях. Хотя простая электронная таблица может стать отправной точкой, цель — создать актуальный документ, отражающий вашу позицию по безопасности.

Ниже приведен пример шаблона, который ваша кросс-функциональная команда по управлению ИИ может адаптировать и использовать.

Этот шаблон служит отправной точкой для любой генеративной оценки рисков ИИ, заставляя команды продумывать конкретный контекст использования каждого инструмента и то, какие конкретные меры контроля необходимы для снижения риска до приемлемого уровня.

От ручных таблиц к специализированному инструменту оценки рисков на основе ИИ

Хотя шаблон ручной оценки рисков ИИ — отличный первый шаг, он имеет ограничения. Электронные таблицы статичны, их сложно масштабировать, и они не позволяют контролировать соблюдение правил в режиме реального времени. По мере развития использования ИИ в вашей организации вам потребуется специализированный инструмент оценки рисков ИИ для перехода от реактивного к проактивному подходу к обеспечению безопасности. Рынок инструментов оценки рисков ИИ расширяется, но не все они одинаковы.

При оценке инструмента оценки рисков ИИ учитывайте следующие категории:

•     Управление безопасностью SaaS (SSPM): эти инструменты эффективны для обнаружения санкционированных SaaS-приложений и выявления ошибок конфигурации. Однако они часто не позволяют отслеживать использование «теневого ИИ» в браузере и не позволяют контролировать действия пользователя внутри самого приложения.
•     Защита от потери данных (DLP): традиционные DLP-решения можно настроить на блокировку шаблонов конфиденциальных данных, но им часто не хватает понимания контекста современных веб-приложений. Они могут испытывать трудности с различением легитимного и рискованного взаимодействия в интерфейсе чата GenAI, что приводит либо к ложным срабатываниям, нарушающим рабочие процессы, либо к пропуску угроз.
•     Корпоративные браузерные расширения: эта новая категория представляет собой более эффективный подход. Браузерное расширение, ориентированное на безопасность, такое как LayerX, работает непосредственно в браузере. Это обеспечивает детальный контроль и отслеживание действий пользователей на любом веб-сайте, включая платформы GenAI. Это решение позволяет службам безопасности отслеживать все действия пользователей, такие как вставка, отправка форм и загрузка, и применять политики в режиме реального времени. Например, политика может запретить сотруднику вставлять текст, обозначенный как «исходный код», в общедоступный LLM, эффективно снижая риск утечки IP-адресов без полной блокировки инструмента. Это делает браузерное расширение мощным инструментом для реализации мер контроля, определенных в вашей оценке рисков безопасности ИИ.

В конечном счете, наиболее эффективная стратегия часто предполагает использование ИИ для оценки рисков в более широком смысле, применение интеллектуальных инструментов для автоматизации обнаружения и мониторинга, а также использование такого решения, как LayerX, для реализации детализированных, учитывающих контекст политик в точке риска: браузере.

Лучшие практики для устойчивой программы оценки рисков ИИ

Успешная стратегия безопасности GenAI выходит за рамки фреймворков и инструментов; она требует изменения культуры и стремления к постоянному совершенствованию. Следующие рекомендации помогут обеспечить эффективность и устойчивость вашей программы оценки рисков, связанных с ИИ.

•     Создайте кросс-функциональный комитет по управлению ИИ: риск, связанный с ИИ, — это не только проблема безопасности, но и проблема бизнеса. Ваша команда по управлению должна включать представителей служб безопасности, ИТ, юридического отдела, отдела комплаенса и ключевых бизнес-подразделений. Это гарантирует, что решения по рискам будут сбалансированы с бизнес-целями, а политики — практичными и реализуемыми.
•     Разработайте чёткую политику приемлемого использования (AUP): сотрудникам необходимы чёткие инструкции. В AUP должно быть чётко указано, какие инструменты ИИ разрешены, какие типы данных разрешено использовать с ними, а также обязанности пользователя по обеспечению безопасного использования. Эта политика должна стать прямым результатом процесса оценки рисков.
•     Отдайте приоритет непрерывному обучению пользователей: ваши сотрудники — первая линия обороны. Обучение должно выходить за рамки ежегодных модулей по соблюдению нормативных требований и быть сосредоточено на реальных ситуациях. Используйте «обучающие моменты» в режиме реального времени, например, всплывающее предупреждение при попытке пользователя вставить конфиденциальные данные, чтобы закрепить правила безопасного поведения.
•     Применяйте гранулярный подход, основанный на оценке рисков: вместо того, чтобы блокировать все ИИ, что может сдерживать инновации, используйте оценку рисков для применения гранулярного контроля. Разрешите использование в низкорисковых сценариях, одновременно обеспечивая строгий контроль в высокорисковых действиях. Например, разрешите использование общедоступного инструмента GenAI для маркетинговых текстов, но запретите его использование для анализа финансовых данных. Такой детальный подход возможен только при использовании инструмента, обеспечивающего глубокий анализ действий пользователей.
•     Интеграция технологий для обеспечения соблюдения правил в режиме реального времени: политика и обучение необходимы, но сами по себе недостаточны. Для обеспечения соблюдения правил необходимы технологии. Расширение для корпоративного браузера обеспечивает техническую основу для ваших правил AUP, преобразуя письменную политику в меры по предотвращению нарушений в режиме реального времени и превращая вашу оценку рисков с помощью ИИ в активный защитный механизм, а не в пассивный документ.

Обеспечьте себе будущее на базе искусственного интеллекта с помощью проактивного управления рисками

Генеративный ИИ обладает преобразующим потенциалом, но для безопасной реализации его преимуществ требуется проактивный и структурированный подход к управлению рисками. Внедряя надежную систему оценки рисков, связанных с ИИ, используя практичный шаблон и внедряя правильные инструменты контроля, организации могут построить надежный мост в будущее, основанное на ИИ.

Путь начинается с прозрачности и переходит к контролю. Первый шаг — понимание того, где и как используется GenAI. LayerX обеспечивает критически важную прозрачность и детальный контроль, необходимые для превращения оценки рисков ИИ из контрольного списка в динамическую систему защиты, позволяя вашей организации уверенно и безопасно внедрять инновации.