AI จะพัฒนาไปอย่างรวดเร็ว และสิ่งสําคัญก็คือกลยุทธ์การจัดการความเสี่ยงที่มีประสิทธิภาพจะต้องพัฒนาไปพร้อมกัน เฟรมเวิร์ก AI ที่ปลอดภัย (SAIF) เป็นเฟรมเวิร์กแนวคิดสําหรับระบบ AI ที่ปลอดภัยซึ่งออกแบบมาเพื่อช่วยให้วิวัฒนาการนี้สําเร็จ
เนื่องจากความสามารถของ AI ได้ผสานรวมเข้ากับผลิตภัณฑ์ทั่วโลกมากขึ้นเรื่อยๆ การปฏิบัติตามกรอบตัวหนาและมีความรับผิดชอบจึงสําคัญยิ่งขึ้น
SAIF ออกแบบมาเพื่อช่วยลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับระบบ AI โดยเฉพาะ เช่น การขโมยโมเดล การวางพิษของข้อมูลการฝึก การแทรกอินพุตที่เป็นอันตราย ผ่านการแทรกข้อความแจ้ง และการดึงข้อมูลที่เป็นความลับในข้อมูลการฝึก
กรอบงาน SAIF
SAIF มีองค์ประกอบหลัก 6 อย่าง ได้แก่
1. ขยายรากฐานการรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่งให้กับระบบนิเวศ AI
ซึ่งรวมถึงการใช้ประโยชน์จากการป้องกันโครงสร้างพื้นฐานที่รักษาความปลอดภัยโดยค่าเริ่มต้นและความเชี่ยวชาญ ที่สร้างขึ้นในช่วง 2 ทศวรรษที่ผ่านมา เพื่อปกป้องระบบ AI, แอปพลิเคชัน และผู้ใช้ ในขณะเดียวกัน พัฒนาความเชี่ยวชาญในองค์กรเพื่อก้าวให้ทัน AI ขั้นสูง และเริ่มปรับขนาดและปรับการป้องกันโครงสร้างพื้นฐานในบริบทของ AI และโมเดลภัยคุกคามที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง ตัวอย่างเช่น มีเทคนิคการแทรกข้อมูลอยู่บ้างแล้ว เช่น การแทรก SQL และองค์กรอาจปรับเปลี่ยนรูปแบบ เช่น การทําความสะอาดข้อมูลและการจํากัดจํานวน เพื่อช่วยป้องกันการโจมตีแบบแทรกข้อมูลที่ดียิ่งขึ้นได้ดียิ่งขึ้น
2. ขยายการตรวจจับและการตอบสนองเพื่อนํา AI มาสู่จักรวาลภัยคุกคามขององค์กร
ความตรงต่อเวลาเป็นสิ่งจําเป็นในการตรวจหาและตอบสนองต่อเหตุการณ์ทางไซเบอร์ที่เกี่ยวข้องกับ AI รวมถึงขยายความสามารถด้านข่าวกรองและความสามารถอื่นๆ ให้แก่องค์กรจะพัฒนาทั้ง 2 ด้าน สําหรับองค์กรนี้รวมถึงการตรวจสอบอินพุตและเอาต์พุตของระบบ AI ด้วยเพื่อตรวจหาความผิดปกติและใช้ข้อมูลวิเคราะห์อัจฉริยะเพื่อคาดการณ์การโจมตี โดยปกติแล้ว ความพยายามนี้ต้องอาศัยการทํางานร่วมกัน กับทีมความน่าเชื่อถือและความน่าเชื่อถือ ภัยคุกคามอัจฉริยะ และทีมต่อต้านการละเมิด
3. ป้องกันโดยอัตโนมัติเพื่อให้ก้าวทันภัยคุกคามเดิมและภัยคุกคามใหม่ๆ อยู่เสมอ
นวัตกรรม AI ล่าสุดช่วยเพิ่มขนาดและความเร็วในการตอบสนองต่อเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยได้ ศัตรูจะมีแนวโน้มที่จะใช้ AI เพื่อขยายผลกระทบ ดังนั้นการใช้ AI ตลอดจนความสามารถในปัจจุบันและอนาคตจึงเป็นสิ่งสําคัญที่จะช่วยให้มีความคล่องตัวและประหยัดค่าใช้จ่ายในการป้องกันตนเอง
4. ควบคุมระดับแพลตฟอร์มได้อย่างลงตัว เพื่อให้มีความปลอดภัยทั่วทั้งองค์กร
ความสอดคล้องในกรอบการควบคุมต่างๆ รองรับการลดความเสี่ยงของ AI และการปรับขนาดการป้องกันในแพลตฟอร์มและเครื่องมือต่างๆ เพื่อให้แน่ใจว่าการป้องกันที่ดีที่สุดพร้อมให้ใช้งานกับแอปพลิเคชัน AI ทั้งหมดในลักษณะที่รองรับการปรับขนาดและประหยัดค่าใช้จ่าย ที่ Google การดําเนินการดังกล่าวครอบคลุมถึงการขยายการป้องกันโดยค่าเริ่มต้นอย่างปลอดภัยไปยัง AI Platform เช่น Vertex AI และ Security AI Workbench ตลอดจนการสร้างการควบคุมและการป้องกันในวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ ความสามารถในการจัดการกรณีการใช้งานทั่วไป เช่น Perspective API จะช่วยให้ทั้งองค์กรได้รับประโยชน์จากการปกป้องด้วยศิลปะ
5. ปรับการควบคุมเพื่อปรับเปลี่ยนการบรรเทาปัญหาและสร้างลูปความคิดเห็นที่รวดเร็วยิ่งขึ้นสําหรับการทําให้ AI ใช้งานได้
การทดสอบการติดตั้งใช้งานอย่างต่อเนื่องผ่านการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าความสามารถในการตรวจหาและการป้องกันจะช่วยแก้ไขสภาพแวดล้อมของภัยคุกคามที่เปลี่ยนแปลงไป ซึ่งรวมถึงเทคนิคต่างๆ เช่น การเรียนรู้ที่สนับสนุนตามเหตุการณ์และความคิดเห็นของผู้ใช้ และเกี่ยวข้องกับขั้นตอนต่างๆ เช่น การอัปเดตชุดข้อมูลการฝึก โมเดลการปรับแต่งเพื่อรับมือกับการโจมตี และการทําให้ซอฟต์แวร์ที่ใช้ในการสร้างโมเดลสามารถฝังความปลอดภัยเพิ่มเติมในบริบท (เช่น การตรวจหาพฤติกรรมที่ผิดปกติ) องค์กรยังทําทีมสีแดงเป็นประจําเพื่อปรับปรุงการรักษาความปลอดภัยสําหรับผลิตภัณฑ์และความสามารถที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้ด้วย
6. เพิ่มความเสี่ยงของระบบ AI ในกระบวนการทางธุรกิจโดยรอบ
ข้อสุดท้ายคือการประเมินความเสี่ยงแบบครบวงจรว่าองค์กรต่างๆ จะนํา AI มาใช้งานเพื่อใช้ประกอบการตัดสินใจได้อย่างไร ซึ่งรวมถึงการประเมินความเสี่ยงทางธุรกิจตั้งแต่ต้นจนจบ เช่น สายงานข้อมูล การตรวจสอบ และการตรวจสอบพฤติกรรมการดําเนินการสําหรับแอปพลิเคชันบางประเภท นอกจากนี้ องค์กรควรสร้างการตรวจสอบอัตโนมัติเพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของ AI
แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม
คู่มือสําหรับผู้ปฏิบัติงานเกี่ยวกับการติดตั้งใช้งาน SAIF คู่มือนี้จะให้แนวทางเชิงปฏิบัติในระดับสูงเกี่ยวกับแนวทางที่องค์กรต่างๆ จะสามารถนําวิธีการ SAIF ไปปรับใช้กับ AI ที่มีอยู่หรือระบบ AI ใหม่
เหตุใดทีมสีแดงจึงมีบทบาทสําคัญในการช่วยให้องค์กร AI ปลอดภัย ซึ่งรวมถึงสิ่งสําคัญสามประการต่อไปนี้
- ทีมสีแดงคืออะไรและเหตุใดจึงมีความสําคัญ
- ประเภทของการโจมตีที่ทีมสีแดงจําลอง
- บทเรียนที่เราได้เรียนรู้ว่าเราสามารถแบ่งปันกับผู้อื่นได้