۳ نکته برای ایجاد استراتژی امنیتی قوی برای هوش مصنوعی

سازمان‌ها می‌توانند از هوش مصنوعی استفاده بیشتری ببرند. تنها کافیست با ایجاد موانع حفاظتی که ترکیبی از نظارت انسانی، معماری امنیتی قوی و کنترل‌های فنی را اعمال کنند.

هوش مصنوعی برای رهبران امنیتی یک پارادوکس جالب است — این فناوری قدرتمند وعده‌های بزرگی می‌دهد، اما در عین حال، دریایی از خطرات جدید و قدیمی نیز به همراه دارد. برای به‌کارگیری پتانسیل واقعی آن، این خطرات باید به طور فعالانه و با استراتژی‌های مؤثر، مدیریت شوند.

با اجرای موانع حفاظتی که ترکیبی از نظارت انسانی، معماری امنیتی قوی و کنترل‌های فنی است — و با پشتیبانی از یک استراتژی سایبری به دقت تنظیم شده — سازمان‌ها می‌توانند از هوش مصنوعی بهره‌برداری بیشتری کنند. بیایید نگاهی دقیق‌تر به هر یک از این استراتژی‌ها بیندازیم.

۱. ایجاد موانع حفاظتی برای تضمین امنیت و تطابق هوش مصنوعی

برای شروع، سازمان‌ها باید از چارچوب‌های موجود برای ریسک و حاکمیت به عنوان مبنای ساخت موانع حفاظتی مخصوص هوش مصنوعی استفاده کنند.

تیم‌های امنیتی باید سیاست‌های امنیتی موجود را مرور و اصلاح کنند، خطرات جدیدی که توسط هوش مصنوعی مولد به وجود می‌آید را شناسایی و کاهش دهند، دامنه نظارت بر ریسک را دقیق‌تر کنند و برنامه‌های آموزشی را به‌روز نگه دارند تا با پیشرفت‌های سریع در قابلیت‌های هوش مصنوعی هماهنگ باشند.

به طور کلی، بررسی دقیق قابلیت‌های امنیتی فعلی می‌تواند زمینه‌ساز ایجاد سیاست‌های مورد نیاز برای هوش مصنوعی باشد.

مشارکت انسانی در نظارت بر سیستم‌های هوش مصنوعی که سازمان ساخته و بهره‌برداری می‌کند، برای ایجاد چارچوب‌های مؤثر حیاتی است. رویکرد انسان در حلقه تصمیم گیری می‌تواند به کاهش ریسک‌ها و ترویج استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی در سه زمینه کلیدی کمک کند:

• ارزیابی ریسک‌های استفاده از هوش مصنوعی: رتبه‌بندی ریسک‌های استفاده از کاربردهای هوش مصنوعی با دسته‌بندی آن‌ها بر اساس عواملی مانند حساسیت داده‌ها، تأثیر بر افراد و اهمیت به عملکردهای حیاتی، می‌تواند به ارزیابی پیامدها و عدم‌قطعیت‌های مرتبط با تصمیمات تجاری پیرامون هوش مصنوعی کمک کند.
• تأسیس یا راه‌اندازی فنی یا عملیاتی: پس از شناسایی و رتبه‌بندی ریسک‌ها، تیم‌های امنیتی باید راه‌اندازی‌های فنی یا عملیاتی را پیاده‌سازی کنند که نیاز به مداخله انسانی برای تصمیمات حیاتی داشته باشد.
• قوانین و محدودیت‌های استفاده از هوش مصنوعی: برای کاهش ریسک استفاده غیرمجاز از ابزارهای تولیدکننده هوش مصنوعی (مانند هوش مصنوعی سایه‌ای), سازمان‌ها باید یک سیاست استفاده قابل قبول ایجاد کنند و قوانین مشخصی درباره چگونگی استفاده از هوش مصنوعی توسط سازمان و کارکنانش در محیط کار تدوین کنند.

۲. اولویت‌بندی معماری امنیتی و کنترل‌های فنی برای پشتیبانی از هوش مصنوعی

برای اجرای هوش مصنوعی امن، نیاز است که کنترل‌های زیرساختی و سطح برنامه که از امنیت هوش مصنوعی و حفاظت از داده‌ها پشتیبانی می‌کنند، وجود داشته باشد. این شامل اولویت‌بندی معماری امنیتی و استفاده از کنترل‌های فنی با استفاده از رویکرد زیرساخت/برنامه/مدل/داده است:

• ایجاد زیرساخت امن: امنیت را با تدابیر سنتی مانند کنترل‌های شبکه و نقطه پایانی تقویت کنید و به‌روزرسانی‌های لازم را برای رفع آسیب‌پذیری‌ها در سراسر زنجیره تأمین هوش مصنوعی در اولویت قرار دهید.
• اولویت‌بندی امنیت برنامه: شیوه‌های توسعه امن را در روند کار خود گنجانده، از ابزارهای اسکن مدرن استفاده کنید و تدابیر قوی احراز هویت و مجوز را اعمال کنید. در حالی که برخی بر مشکلات خاص هوش مصنوعی مانند تزریق درخواست تمرکز دارند، یک تزریق SQL کلاسیک می‌تواند به همان اندازه مشکل‌ساز باشد.
• تأمین مدل هوش مصنوعی: مدل‌ها را به گونه‌ای آموزش دهید که در برابر حملات مخرب مقاوم باشند، سوگیری‌های موجود در داده‌های آموزشی را شناسایی و کاهش دهند، و تمرین‌های منظم تیم قرمز هوش مصنوعی انجام دهند تا مشکلات را شناسایی کنند. مدل‌ها هم به شدت قابل حمل و هم بسیار پرهزینه برای ایجاد هستند و در معرض سرقت توسط بازیگران مخرب قرار دارند. مدل را آزمایش کرده و سپس از آن محافظت کنید.
• اجرای امنیت داده‌ها: پروتکل‌های قوی مانند رمزگذاری و پوشش داده‌ها را به کار ببرید، سوابق دقیق داده‌ها را برای حفظ صحت نگه‌دارید، و کنترل‌های دسترسی سخت‌گیرانه را برای حفاظت از اطلاعات حساس اعمال کنید. بر منبع داده‌های آموزشی، ورودی/خروجی‌های مدل و سایر مجموعه‌های داده مرتبط تمرکز کنید.

با اولویت‌بندی و اجرای این تدابیر، سازمان‌ها می‌توانند به تأمین امنیت سیستم‌ها و داده‌های هوش مصنوعی خود کمک کنند.

۳. گسترش استراتژی امنیتی برای حفاظت از هوش مصنوعی در برابر تهدیدات سایبری

استراتژی‌ای که به‌طور مداوم به‌روز و اصلاح شود، برای کاهش تهدیدات سایبری علیه هوش مصنوعی ضروری است، زیرا این حوزه به سرعت تغییر می‌کند. به همین دلیل، ساخت دفاع‌های قوی و مقاوم اهمیت زیادی دارد، همان‌طور که در چارچوب امنیتی هوش مصنوعی گوگل مطرح شده است.

هنگام ایجاد استراتژی سایبری مقاوم برای پوشش سیستم‌های هوش مصنوعی، سازمان‌ها باید خطرات هوش مصنوعی را بشناسند — از جمله حملات به درخواست‌ها، سرقت داده‌های آموزشی، دستکاری مدل، نمونه‌های مخرب، آلوده‌سازی داده‌ها و استخراج داده‌ها.

آن‌ها باید همچنین به بررسی استفاده از هوش مصنوعی برای امنیت، مانند ابتکارات شناسایی و پاسخ به تهدیدات، بپردازند.

در نهایت، سازمان‌ها باید با تدوین یک برنامه جامع پاسخ به حوادث، تاب‌آوری سایبری را تقویت کنند که به مسائل خاص هوش مصنوعی پرداخته و پروتکل‌های مشخصی برای شناسایی، مهار و از بین بردن حوادث امنیتی مرتبط با هوش مصنوعی تعیین کند. این کار به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که با آموزش و ابزارهای مناسب، از استقرارهای هوش مصنوعی خود در برابر تهدیدات سایبری در حال تحول محافظت کنند.

در مواجهه با چشم‌انداز پیچیده هوش مصنوعی، رهبران امنیتی با چالش تعادل بین پیشرفت سریع فناوری و افزایش ریسک مواجه هستند. با اتخاذ رویکردی چندلایه که ترکیبی از حفاظ‌های قوی، نظارت انسانی، کنترل‌های امنیتی فنی و استراتژی دفاعی پیشگیرانه را در بر می‌گیرد، سازمان‌ها می‌توانند خود را برای آینده‌ای امن و نوآورانه آماده کنند.