ה-AI הולך ומתפתח במהירות, וחשוב שאסטרטגיות אפקטיביות לניהול סיכונים יתפתחו יחד איתו. Secure AI Framework (SAIF) הוא מסגרת רעיונית למערכות AI מאובטחות שעוזרות בהתפתחות הזו.
ככל שיכולות ה-AI ישתלבו יותר ויותר במוצרים ברחבי העולם, יותר מתמיד יהיה צורך להתמודד עם מסגרת נועזת ואחראית.
המטרה של SAIF היא לצמצם את הסיכונים הספציפיים למערכות AI, כמו גניבת המודל, הרעלה של נתוני האימון, החדרת קלט זדוני באמצעות החדרת מידע וחילוץ מידע סודי בנתוני האימון.
מסגרת ה-SAIF
ל-SAIF יש שישה אלמנטים עיקריים:
1. הרחבת יסודות האבטחה החזקים לסביבה העסקית של AI
זה כולל הגנה על תשתיות מאובטחות כברירת מחדל ומומחיות שנבנה במהלך שני העשורים האחרונים, כדי להגן על מערכות, אפליקציות ומשתמשים ב-AI. במקביל, מפתחים מומחיות ארגונית כדי לעמוד בקצב של ההתקדמות בבינה מלאכותית, ולהתחיל להתאים את ההגנות על התשתית ולהתאים אותן לפיתוח של מודלים של AI ופיתוח של איומים. לדוגמה, שיטות הזרקה כמו החדרת SQL קיימות כבר זמן מה, וארגונים יכולים להתאים את ההקלות, כמו סניטציה של קלט והגבלה, כדי לשפר את ההגנה מפני התקפות מהירות להזרקת נתונים.
2. הרחבה של זיהוי ותגובה שמביאים את AI אל עולם האיומים
יצירת ציר זמן היא חיונית לאיתור של אירועי סייבר הקשורים ל-AI ולגיבות שלהם, והרחבת האינפורמטיביות והיכולות האחרות של הארגון משפרת את שתיהן. בארגונים כאלה, למשל, אפשר לעקוב אחרי הקלט והפלט של מערכות AI גנריות כדי לזהות חריגות ולהשתמש בתובנות לגבי איומים כדי לחזות מתקפות. לשם כך, בדרך כלל יש צורך בשיתוף פעולה עם צוותים מהימנים לשמירה על הבטיחות והבטיחות, תובנות לגבי איומים וצוותים נגד התנהלות פוגעת.
3. אמצעי הגנה אוטומטיים פועלים בהתאם לאיומים הקיימים והחדשים
החידושים האחרונים ב-AI יכולים לשפר את קנה המידה והמהירות של מאמצי התגובה לאירועים של אבטחה. היריבים עשויים להשתמש ב-AI כדי לחזק את ההשפעה שלהם, ולכן חשוב להשתמש ב-AI וביכולות הקיימות שלה כדי לשמור על מהירות ויעילות כדי להגן עליהן.
4. שילוב של אמצעי בקרה ברמת הפלטפורמה כדי להבטיח אבטחה עקבית בכל הארגון
בעקביות בין מסגרות הבקרה, אפשר לתמוך בצמצום סיכוני AI ובהתאמה לעומס (scaling) בפלטפורמות ובכלים שונים, כדי להבטיח שההגנות הטובות ביותר זמינות לכל אפליקציות ה-AI בצורה משתלמת וחסכונית. ב-Google זה כולל הרחבה של הגנות מאובטחות כברירת מחדל לפלטפורמות AI כמו Vertex AI ו-Security AI Workbench, ופיתוח אמצעי בקרה ואמצעי הגנה במחזור החיים של פיתוח התוכנה. יכולות שמטפלות בתרחישים כלליים לדוגמה, כמו Perspective API, יכולות לעזור לארגון כולו ליהנות מההגנה מפני אומנות.
5. התאמה של אמצעי בקרה לצמצום הפגיעה ויצירת לולאות משוב מהירות יותר לפריסת AI
בדיקה מתמשכת של הטמעות באמצעות למידה מתמשכת מאפשרת להבטיח שהיכולת לזהות ולהגן על הסביבה מותאמת לאיום המשתנה. התהליך הזה כולל טכניקות כמו למידת חיזוק על סמך אירועים ומשוב ממשתמשים, והוא כולל שלבים כמו עדכון של מערכי נתונים של הדרכות, כוונון מודלים כדי להגיב באופן אסטרטגי להתקפות ולאפשר לתוכנה המשמשת לבניית מודלים להטמעת אבטחה נוספת בהקשר מסוים (למשל, זיהוי התנהגות אנומלית). ארגונים יכולים גם לבצע תרגילי צוות אדום קבועים כדי לשפר את אבטחת המוצרים והיכולות של AI.
6. יצירת הקשר עם סיכוני מערכת AI בתהליכים עסקיים מסביב
לבסוף, כשעורכים הערכות לגבי הסיכונים מקצה לקצה בנוגע לאופן שבו ארגונים פורסים AI, יכולים לקבל החלטות מושכלות. כולל הערכה של הסיכון מקצה לקצה לעסקים, כמו שושלת נתונים, אימות וניטור של התנהגות תפעולית לסוגים מסוימים של אפליקציות. בנוסף, ארגונים צריכים ליצור בדיקות אוטומטיות כדי לאמת את הביצועים של AI.
מקורות נוספים
מדריך מעשי בנושא הטמעה של SAIF. במדריך הזה מפורטות שיקולים מעשיים לגבי האופן שבו ארגונים יכולים לפתח את הגישה של SAIF לאימוץ AI קיים או חדש.
למה עם Red Teams משחק תפקיד מרכזי בעזרה לארגונים מאובטחים של AI Systems הוא דוח מעמיק על היכולות הקריטיות שנפרסות כדי לתמוך ב-SAIF: צוותים אדומים. זה כולל שלושה תחומים חשובים:
- מהו צוות אדום ולמה הוא חשוב
- אילו סוגים של מתקפות מדמה צוותים אדומים
- מלקחים שלמדנו שאנחנו יכולים לשתף עם אחרים