Pięć kluczowych wyzwań związanych z bezpieczeństwem AI

Według ostatnich szacunków, globalny rynek sztucznej inteligencji przekroczy 184 miliardy dolarów do 2024 roku przy złożonej rocznej stopie wzrostu wynoszącej 35%. Tempo i zakres innowacji w zakresie sztucznej inteligencji stale rośnie. Nowe dane pokazują jednak, że ewolucja sztucznej inteligencji stwarza poważne wyzwania dla bezpieczeństwa usług w chmurze. niesamowite tempo innowacji w zakresie sztucznej inteligencji, w połączeniu ze względną nowością technologii i nadmiernym naciskiem na szybkość wdrożenia, stwarza złożone wyzwania, które organizacje muszą zrozumieć i rozwiązać. W tym artykule przyjrzymy się pięciu najważniejszym wyzwaniom związanym z bezpieczeństwem AI dla usług w chmurze, ich znaczeniu i sposobom radzenia sobie z nimi.

1. Szybkość innowacji

Pierwszym wyzwaniem jest tempo rozwoju. Sztuczna inteligencja wciąż przyspiesza, a jej innowacje prowadzą do funkcji, które promują użyteczność kosztem kwestii bezpieczeństwa. Kontrolowanie tych zmian jest trudne i wymaga ciągłych badań, rozwoju i wdrażania zaawansowanych protokołów bezpieczeństwa. Usługi AI od dostawców usług w chmurze stale się rozwijają i ewoluują, a nowe modele AI, pakiety i zasoby stale się pojawiają. Na przykład tylko w tym roku dostawcy usług w chmurze wprowadzili szereg modeli sztucznej inteligencji innych firm: Google Vertex dodał Llama 3, Anthropic i Mistal, Azure OpenAI ogłosił dodanie Whisper, GPT-4o i GPT-4o mini-, a Amazon Bedrock wprowadził Cohere, Mistral AI, Stability AI i inne nowe modele Command R. Te szybkie i ciągłe zmiany stwarzają wyzwania dla zespołów ds. bezpieczeństwa. Na przykład ustawienia zabezpieczeń dla nowych usług AI muszą być odpowiednio skonfigurowane, a widoczność zasobów AI i zagrożeń musi być utrzymana.

2. Cień AI

Kolejnym problemem jest to, że jeśli chodzi o widoczność, zespołom ds. bezpieczeństwa często jej brakuje, zwłaszcza jeśli chodzi o działania związane ze sztuczną inteligencją. Shadow AI, czyli nieznane i niezatwierdzone technologie AI używane w organizacji, często powodują, że zespoły bezpieczeństwa nie rozumieją w pełni zagrożeń związanych z AI w chmurze. Shadow AI może utrudniać przyjęcie najlepszych praktyk i zasad bezpieczeństwa, co skutkuje zwiększoną powierzchnią ataku i wyższym ryzykiem dla organizacji. Rozdzielenie zespołów ds. bezpieczeństwa i rozwoju jest jednym z kluczowych czynników powodujących powstawanie shadow AI. Inne wyzwania obejmują brak rozwiązań bezpieczeństwa AI, które zapewniają zespołom bezpieczeństwa pełny wgląd we wszystkie modele AI, zestawy i inne zasoby wdrożone w środowisku, w tym shadow AI.

3. Technologie na wczesnym etapie rozwoju

Trzecim wyzwaniem jest bezpieczeństwo AI, które wciąż znajduje się na wczesnym etapie, więc brakuje rozległych zasobów i doświadczonych ekspertów. Aby zabezpieczyć usługi AI, organizacje często muszą opracowywać własne rozwiązania bez zewnętrznych wskazówek lub paradygmatów. Podczas gdy dostawcy usług oferują najlepsze praktyki i restrykcyjne konfiguracje dla usług AI, zespołom ds. bezpieczeństwa może brakować czasu, możliwości lub świadomości, aby skutecznie je wdrożyć.

4. Niezgodność z wymogami regulacyjnymi

Czwartym wyzwaniem jest spełnienie nowych wymogów regulacyjnych. Wymagają one delikatnej równowagi między wspieraniem innowacji, zapewnianiem bezpieczeństwa i przestrzeganiem nowych przepisów prawnych. Firmy i polityki muszą być elastyczne i reagować na nowe przepisy dotyczące technologii AI. Duża część tej polityki wciąż się kształtuje, ale pojawiają się już oznaki przyjęcia unijnego rozporządzenia w sprawie sztucznej inteligencji.

Zmieniający się krajobraz regulacyjny stanowi poważne wyzwanie dla organizacji, które już zmagają się z przestrzeganiem technologii multi-cloud, dlatego ważne jest zapewnienie pełnej przejrzystości modeli, zasobów i wykorzystania AI, co jest trudne do osiągnięcia w przypadku shadow AI. Zasoby AI, podobnie jak zasoby w chmurze, są uruchamiane i kończone w określonej skali i z określoną częstotliwością, więc muszą być zautomatyzowane w całym cyklu życia zgodności, który obejmuje następujące elementy:

• Inwentaryzacja zasobów, zagrożeń i działań AI;
• Mapowanie zasobów i ryzyka do ram zgodności i kontroli;
• Ciągłe monitorowanie i aktualizowanie stanu kontroli zgodności;
• Rozwiązywanie kwestii niezgodności;
• Regularne informowanie interesariuszy o postępach.

5. Zarządzanie zasobami

Piąty problem wynika z faktu, że po wprowadzeniu nowych usług zasoby są często źle zarządzane. Użytkownicy często zaniedbują prawidłową konfigurację ustawień związanych z rolami, działami, użytkownikami i innymi zasobami, co może stanowić poważne zagrożenie dla środowiska. Jak wspomniano powyżej, wiele organizacji nie konfiguruje prawidłowo ustawień zabezpieczeń dla usług AI w różnych domenach. Zagraża to bezpieczeństwu opublikowanych modeli AI, kluczy dostępu, zasobów superużytkowników i opublikowanych zasobów.

Rozwiązanie problemu bezpieczeństwa AI

Na szczęście organizacje mogą chronić innowacje AI na dużą skalę dzięki nowemu rozwiązaniu o nazwie AI Security Practice Management (AI-SPM). Jest to oparte na chmurze rozwiązanie bezpieczeństwa, które zapewnia szereg funkcji bezpieczeństwa, takich jak shadow AI, zaawansowane wykrywanie ryzyka i priorytetyzacja wdrożeń, a także zautomatyzowane funkcje zgodności, które zapewniają zespołom bezpieczeństwa pełny wgląd w stan wdrożeń AI. Funkcje te opierają się na natywnej integracji z Cloud Application Protection Platform (CNAPP) i zdolności CNAPP do zapewnienia kompleksowego pokrycia i wykrywania ryzyka w całej chmurze.