Сигурност и съответствие на GenAI #

Защита на иновациите в ерата на ИИ

С нарастващото приемане на решения за Генеративен ИИ (GenAI) от организациите, осигуряването на надеждни мерки за сигурност и поддържането на регулаторно съответствие стават от първостепенно значение. Този раздел разглежда ключовите предизвикателства и най-добрите практики за осигуряване на внедряванията на GenAI и навигиране в сложния пейзаж на свързаните с ИИ регулации.

1. Защита на личните данни в ерата на ИИ #

Системите GenAI често изискват огромни количества данни за обучение и работа, което прави защитата на личните данни критичен проблем.

Ключови предизвикателства: #

1. Събиране на данни и съгласие

   • Осигуряване на правилно съгласие за данните, използвани в обучението и операциите на ИИ.
   • Управление на правата за данни и разрешенията за използване в сложни системи за ИИ.

2. Минимизиране на данните

   • Балансиране на нуждата от изчерпателни набори от данни с принципите за защита на личните данни за минимизиране на данните.
   • Прилагане на техники като федеративно обучение за намаляване на централизираното съхранение на данни.

3. Деидентификация и анонимизация

   • Осигуряване на надеждна анонимизация на личните данни, използвани в системите за ИИ.
   • Справяне с предизвикателството за потенциална повторна идентификация чрез анализ на данни, задвижван от ИИ.

4. Трансгранични потоци от данни

   • Навигиране в различни регулации за защита на личните данни при работа със системи за ИИ през международни граници.
   • Прилагане на локализация на данните, където се изисква от местните регулации.

Най-добри практики: #

1. Прилагане на принципите за защита на личните данни при проектирането в разработката на системи за ИИ.
2. Провеждане на редовни оценки на въздействието върху личните данни за проекти с ИИ.
3. Използване на усъвършенствани техники за криптиране на данни при пренос и в покой.
4. Прилагане на надеждни контроли за достъп и механизми за удостоверяване за системи за ИИ.
5. Предоставяне на ясни, лесни за използване известия за поверителност и получаване на изрично съгласие за специфично използване на данни за ИИ.

2. Регулаторни съображения за внедряване на ИИ #

Регулаторният пейзаж за ИИ се развива бързо, с появата на нови закони и насоки в световен мащаб.

Ключови регулаторни рамки: #

1. GDPR (Общ регламент за защита на данните)

   • Влияе върху системите за ИИ, обработващи данни на жители на ЕС.
   • Изисква обяснимост на решенията на ИИ, засягащи физически лица.

2. CCPA (Закон за защита на личните данни на потребителите в Калифорния) и CPRA (Закон за правата на личните данни в Калифорния)

   • Засяга бизнеси, обработващи данни на жители на Калифорния.
   • Предоставя на потребителите права върху техните данни, използвани в системи за ИИ.

3. Специфични регулации за ИИ

   • Предложеният Закон за ИИ на ЕС категоризира системите за ИИ въз основа на нивата на риск.
   • Регулации на Китай относно алгоритмични препоръки и дийпфейкове.

4. Секторни регулации

   • Финансови услуги: Регулации за използване на ИИ в кредитно оценяване, откриване на измами.
   • Здравеопазване: Регулации за ИИ като медицински устройства и обработка на здравни данни.

Стратегии за съответствие: #

1. Създаване на специален комитет за управление на ИИ за надзор на регулаторното съответствие.
2. Прилагане на надеждни практики за документиране на процесите на разработка и внедряване на ИИ.
3. Провеждане на редовни одити на системите за ИИ за пристрастия, справедливост и регулаторно съответствие.
4. Разработване на ясни политики за използване на ИИ и комуникирането им с всички заинтересовани страни.
5. Поддържане на информираност за нововъзникващи регулации за ИИ и проактивно адаптиране на стратегиите за съответствие.

3. Най-добри практики за сигурна интеграция на ИИ #

Интегрирането на GenAI сигурно в съществуващи системи изисква всеобхватен подход към киберсигурността.

Ключови съображения за сигурност: #

1. Сигурност на модела

   • Защита на моделите на ИИ от кражба или неоторизиран достъп.
   • Предотвратяване на противникови атаки, които биха могли да манипулират изходите на ИИ.

2. Валидиране на входните данни

   • Осигуряване на целостта и сигурността на входните данни за системите за ИИ.
   • Прилагане на надеждно валидиране за предотвратяване на атаки чрез инжектиране.

3. Санитизиране на изходните данни

   • Филтриране на генерираните от ИИ изходи за предотвратяване на разкриване на чувствителна информация.
   • Прилагане на предпазни мерки срещу генерирането на вредно или неподходящо съдържание.

4. Мониторинг и одит

   • Прилагане на непрекъснат мониторинг на поведението и изходите на системата за ИИ.
   • Поддържане на изчерпателни одитни следи за решенията и действията на ИИ.

Стратегии за внедряване: #

1. Прилагане на модел за сигурност с нулево доверие за системи и инфраструктура за ИИ.
2. Използване на сигурни анклави или среди за доверено изпълнение за чувствителни операции с ИИ.
3. Прилагане на надеждни мерки за сигурност на API за услуги с ИИ.
4. Провеждане на редовни тестове за проникване и оценки на уязвимостта на системите за ИИ.
5. Разработване и поддържане на специфичен план за реагиране при инциденти с ИИ.

Казус: Финансова институция осигурява внедряване на GenAI #

Глобална банка внедри система GenAI за обслужване на клиенти и откриване на измами:

• Предизвикателство: Осигуряване на съответствие с финансовите регулации и защита на чувствителни данни на клиентите.
• Решение: Разработване на всеобхватна рамка за сигурност и съответствие за тяхното внедряване на GenAI.
• Внедряване:
  • Прилагане на криптиране от край до край за всички данни, използвани в обучението и операциите на ИИ.
  • Разработване на подход за федеративно обучение за минимизиране на централизираното съхранение на данни.
  • Прилагане на надеждни процеси за валидиране и тестване на модели за осигуряване на справедливост и предотвратяване на пристрастия.
  • Създаване на борд по етика на ИИ за надзор на разработката и внедряването на системи за ИИ.
• Резултати:
  • Успешно внедряване на чатботове с GenAI и системи за откриване на измами при поддържане на регулаторно съответствие.
  • Постигане на 99,9% степен на защита на данните без нарушения през първата година на работа.
  • Получаване на похвала от регулаторите за проактивния подход към управлението на ИИ.

Изводи за ръководители #

За главни изпълнителни директори:

• Приоритизиране на сигурността и съответствието на ИИ като критични компоненти на цялостната стратегия за ИИ.
• Насърчаване на култура на отговорно използване на ИИ, която подчертава както иновациите, така и етичните съображения.
• Разпределяне на достатъчно ресурси за текущи усилия за сигурност и съответствие на ИИ.

За главни директори по информационна сигурност:

• Разработване на всеобхватна рамка за сигурност на ИИ, която адресира уникалните предизвикателства на системите GenAI.
• Тясно сътрудничество с правните екипи и екипите за съответствие за осигуряване на съответствие с регулаторните изисквания.
• Инвестиране в повишаване на квалификацията на екипите по сигурност за справяне със специфичните предизвикателства за сигурността на ИИ.

За главни директори по съответствие:

• Поддържане на информираност за развиващите се регулации за ИИ и проактивно адаптиране на стратегиите за съответствие.
• Разработване на ясни политики и насоки за етично използване на ИИ в цялата организация.
• Прилагане на надеждни процеси за документиране и одит на системите за ИИ за демонстриране на съответствие.

За главни технологични директори:

• Осигуряване на интегриране на съображенията за сигурност и съответствие в жизнения цикъл на разработка на ИИ от самото начало.
• Прилагане на технически мерки за подпомагане на обяснимостта и прозрачността в системите за ИИ.
• Сътрудничество с екипите по сигурност и съответствие за разработване на сигурни по дизайн архитектури за ИИ.

Информационно каре: Големи нарушения на данни и тяхното въздействие върху практиките за сигурност на ИИ

Историческите нарушения на данни предоставят ценни уроци за осигуряване на системите за ИИ:

1. Нарушение на Yahoo през 2013 г.: Засегна 3 милиарда акаунта, подчертавайки необходимостта от надеждно криптиране и контрол на достъпа.

2. Нарушение на Equifax през 2017 г.: Изложи чувствителни данни на 147 милиона души, подчертавайки важността на редовните актуализации за сигурност и управлението на пачове.

3. Скандал с Cambridge Analytica през 2018 г.: Злоупотреба с потребителски данни от Facebook за политическо таргетиране, подчертавайки необходимостта от строги политики за използване на данни и съгласие на потребителите.

4. Нарушение на Capital One през 2019 г.: Изложи данни на 100 милиона клиенти поради неправилно конфигурирана защитна стена, подчертавайки важността на сигурните конфигурации в облака.

5. Атака срещу веригата за доставки на SolarWinds през 2020 г.: Компрометира множество организации чрез доверено софтуерно обновление, подчертавайки необходимостта от сигурни процеси за разработка на ИИ.

Ключови уроци за сигурността на ИИ:

• Прилагане на многослойни подходи за сигурност за системите за ИИ.
• Редовно одитиране и тестване на моделите и инфраструктурата на ИИ за уязвимости.
• Прилагане на строг контрол на достъпа до данни и мониторинг.
• Осигуряване на прозрачност при събирането и използването на данни за системите за ИИ.
• Разработване на всеобхватни планове за реагиране при инциденти, специфични за нарушения, свързани с ИИ.

Тези исторически примери подчертават критичната важност на надеждните мерки за сигурност при внедряванията на ИИ, където потенциалното въздействие на нарушение може да бъде още по-сериозно поради чувствителния характер на моделите на ИИ и огромните количества данни, които те обработват.

Докато организациите продължават да използват силата на GenAI, от решаващо значение е да се помни, че сигурността и съответствието не са пречки за иновациите, а съществени фактори за устойчиво приемане на ИИ. Чрез прилагане на надеждни мерки за сигурност и проактивно адресиране на регулаторните изисквания, организациите могат да изградят доверие с клиенти, партньори и регулатори, проправяйки пътя за отговорни и въздействащи иновации в областта на ИИ.

Ключът към успеха се крие в разглеждането на сигурността и съответствието като неразделна част от процеса на разработка и внедряване на ИИ, а не като допълнителни съображения. Организациите, които могат ефективно да балансират иновациите с отговорни практики за ИИ, ще бъдат добре позиционирани да водят в бъдещето, задвижвано от ИИ, като същевременно намаляват рисковете и поддържат доверието на заинтересованите страни.