Co je zabezpečení GenAI?

Zabezpečení GenAI se týká ochrany podnikových prostředí před nově vznikajícími riziky nástrojů generativní umělé inteligence, jako jsou ChatGPT, Gemini a Claude. S tím, jak se tyto nástroje stávají zavedenými, s sebou nesou rizika úniku dat, dodržování předpisů a stínové umělé inteligence. Tento článek definuje zabezpečení GenAI a nastiňuje podnikové strategie pro zajištění bezpečného a zodpovědného používání umělé inteligence.

Vysvětlení GenAI

Zabezpečení GenAI je praxe identifikace a zmírňování rizik, která v podnikových pracovních postupech představují generativní nástroje umělé inteligence, jako jsou ChatGPT, Copilot a Claude. Tyto nástroje zvyšují efektivitu a inovace, ale také zavádějí novou a rychle se vyvíjející oblast útoků umělé inteligence, kterou tradiční řešení kybernetické bezpečnosti často nedokážou pokrýt. Zabezpečení GenAI tuto mezeru řeší správou citlivých dat, vynucováním zásad používání umělé inteligence v celé organizaci a detekcí nebezpečného, nekompatibilního nebo škodlivého chování umělé inteligence. Kombinuje technické záruky, jako je prevence ztráty dat (DLP), monitorování založené na prohlížeči a řízení přístupu, s robustními rámci správy umělé inteligence, které jsou v souladu s firemními politikami a regulačními standardy. Na rozdíl od zabezpečení vývoje umělé inteligence, které se zaměřuje na zabezpečení školení modelů a infrastruktury, zabezpečení GenAI chrání vrstvu užívání, kde zaměstnanci interagují s externími nástroji umělé inteligence, a zajišťuje tak bezpečnou, s politikami sladěnou a odpovědnou ochranu podniku ze strany umělé inteligence.

Hlavní rizika GenAI v podniku

S tím, jak organizace urychlují zavádění nástrojů generativní umělé inteligence, musí se také zabývat novou kategorií hrozeb. Tato rizika nepramení pouze ze zlých aktérů, ale ze způsobu, jakým generativní umělá inteligence interaguje s daty, uživateli a externím prostředím. Níže uvádíme nejnaléhavější zranitelnosti a bezpečnostní rizika umělé inteligence, která musí podniky řešit.

1. Duševní vlastnictví a zveřejnění důvěrných údajů

Jedním z nejbezprostřednějších a nejkritičtějších rizik GenAI je Únik dat z umělé inteligenceZaměstnanci často vkládají důvěrné informace, jako jsou osobní údaje zákazníků, zdrojový kód, obchodní plány nebo finanční projekce, do nástrojů GenAI, jako je ChatGPT, aniž by si uvědomovali důsledky. Tyto výzvy mohou být uloženy, zpracovány nebo použity pro další školení, což vede k trvalé ztrátě kontroly nad těmito daty. I když dodavatelé tvrdí, že neškolí na vstupních datech, data mohou být stále uložena do mezipaměti nebo zaznamenána do historie relace, což ponechává otevřené dveře pro narušení nebo zneužití.

PříkladČlen finančního týmu používá ChatGPT k vygenerování shrnutí pro manažery a vkládá tabulku s údaji o tržbách za 4. čtvrtletí do výzvy. Tyto finanční informace by nyní mohly být uloženy poskytovatelem modelu nebo potenciálně zveřejněny v budoucích dotazech jiných uživatelů.

2. Porušení předpisů a předpisů v oblasti dodržování předpisů

Nemonitorované používání GenAI může snadno vést k porušení předpisů na ochranu osobních údajů, jako je například GDPR, HIPAA, PCI DSSnebo CCPATyto zákony vyžadují přísné nakládání s osobními, zdravotními nebo platebními údaji, což je něco, co většina nástrojů umělé inteligence třetích stran není smluvně ani architektonicky připravena zajistit.

PříkladPoskytovatel zdravotní péče používá asistenta pro psaní s umělou inteligencí k vytvoření shrnutí péče o pacienta, včetně anamnézy. I jediný dotaz obsahující PHI (chráněné zdravotní informace) sdílený s externím nástrojem umělé inteligence by mohl být porušením zákona HIPAA, které je nutné nahlásit, a riskovat tak regulační pokuty a poškození pověsti. Ve vysoce regulovaných odvětvích může jediný takový incident vyvolat trvalou kontrolu ze strany regulačních orgánů a auditorů.

Podniky musí s výzvami umělé inteligence zacházet jako s odchozí komunikací a uplatňovat stejné Zásady AI si správa dat důslednost k dodržování předpisů.

3. Využití stínové umělé inteligence

Zaměstnanci často používají osobní účty nebo neoprávněné nástroje umělé inteligence bez znalostí IT vytvářející stínová prostředí umělé inteligence. I když je stínová umělá inteligence často dobře míněná a hluboce zakořeněná v pracovních postupech za účelem zvýšení produktivity, nakonec se ocitne mimo bezpečnostní zásady a postrádá monitorování ani protokolování, což z ní dělá úrodnou půdu pro porušování předpisů a úniky dat o umělé inteligenci a slepé místo pro bezpečnostní a datové týmy.

PříkladObchodní tým začíná používat spotřebitelskou verzi ChatGPT k vytváření návrhů klientů. Postupem času začnou zadávat cenové strategie, smluvní podmínky a interní metriky výkonnosti, z nichž nic není chráněno podnikovými nástroji DLP.

4. Rizikové pluginy a rozšíření třetích stran

Rozšíření a pluginy prohlížeče s umělou inteligencí zavádějí vážné zranitelnosti AI kvůli příliš tolerantnímu designu. Mnohé z nich mají přístup ke veškeré aktivitě prohlížení, datům ze schránky nebo souborům cookie relace, aby mohly fungovat, což z nich činí atraktivní cíle pro zneužití. 

Mezi rizika patří:

• Útoky s využitím umělé inteligenceŠkodlivé webové stránky nebo skripty manipulují s výzvami pluginů za účelem extrakce nebo úniku dat.
• Únos únosůPluginy s přístupem k tokenům relace mohou být zneužity k zosobnění uživatelů.
• Tichý sběr datRozšíření mohou číst nebo přenášet data bez vědomí uživatele.

Většina pluginů je vytvářena třetími stranami a nemusí projít stejnou bezpečnostní kontrolou jako interní nástroje. Neprověřené používání pluginů může vést k nekontrolovanému úniku dat a vystavit regulované informace neznámým aktérům, což představuje pro podniky velké riziko pro generativní data umělé inteligence.

PříkladRozšíření AI summarizátoru nainstalované uživatelem má oprávnění ke čtení všech karet. Útočník zneužívá chybu v pluginu k extrakci citlivých dat CRM zobrazených uživatelem, aniž by spustil tradiční DLP nebo antivirové upozornění.

5. Eroze vnitřní bezpečnosti

Nemonitorované používání umělé inteligence oslabuje celkovou bezpečnost podniku. Když zaměstnanci používají veřejné nástroje umělé inteligence prostřednictvím nespravovaných prohlížečů nebo osobních účtů, citlivá data obcházejí tradiční bezpečnostní kontroly, jako jsou firewally, ochrana koncových bodů nebo cloudové DLP. Bezpečnostní týmy ztrácejí přehled o tom, jak a kde se s daty nakládá. Postupem času to narušuje schopnost organizace odhalovat narušení, udržovat připravenost na audit a prosazovat bezpečnostní zásady, což podnik činí zranitelným vůči interním i externím hrozbám. bezpečnostní slepá místa dát útočníkům nebo neopatrným zasvěceným osobám cestu ke zneužití dat bez spuštění standardních obranných mechanismů – čímž generativní zabezpečení umělé inteligence naléhavou prioritou.

Příklad:

Zaměstnanci používající nástroje GenAI, jako je ChatGPT, na osobních zařízeních sdílejí zákaznická data, která se nikdy nedotýkají firemní infrastruktury, takže jsou pro IT a compliance týmy neviditelná.

6. Provozní a právní narušení

Zveřejnění dat prostřednictvím nástrojů GenAI může vést k soudním řízením, auditům a interním vyšetřováním, což může odklánět zdroje a narušovat každodenní provoz zpožděním projektů a vytvářet vnitřní tření mezi týmy, které usilují o odpovědnost a zmírnění následků. Kromě finančních ztrát z neúspěšné dohody může organizace čelit také právním nárokům, pokutám nebo arbitrážnímu řízení. 

Příklad:

Výrobní společnost zjistí, že do ChatGPT byly zadány citlivé podmínky dodavatelů a pravděpodobně došlo k jejich úniku. Nákupní týmy jsou nuceny znovu vyjednávat smlouvy, zatímco právní oddělení se stará o dotazy dodavatelů a posouzení odpovědnosti.

Tato rizika zdůrazňují, proč tradiční bezpečnostní opatření v době generativní umělé inteligence již nestačí. Od úniků dat z umělé inteligence a stínové umělé inteligence až po porušování předpisů a hrozby založené na pluginech musí organizace přehodnotit, jak monitorují, řídí a zabezpečují používání umělé inteligence v celém podniku. Chcete-li se hlouběji ponořit do těchto vyvíjejících se hrozeb a jak je řešit, přečtěte si celý článek na Generativní AI rizika.

Co pohání expanzi útočné plochy s využitím umělé inteligence v podnicích

Rychlý vzestup generativní umělé inteligence zásadně změnil prostředí podnikových hrozeb. Co bylo kdysi jasně definovaným perimetrem, je nyní roztříštěno rostoucí konstelací nástrojů, pluginů a cloudových pracovních postupů založených na umělé inteligenci. Tyto technologie zvyšují produktivitu, ale také dramaticky rozšiřují... Útočný povrch umělé inteligence, což představuje nová bezpečnostní slepá místa, s nimiž tradiční obranné systémy nikdy nebyly navrženy.

Exploze nástrojů umělé inteligence a aplikací SaaS integrovaných s umělou inteligencí

GenAI se nerovná ChatGPT. Ve skutečnosti se od vydání ChatGPT v listopadu 2022 hodně změnilo. Od té doby se ekosystém GenAI vyvíjí nebývalým tempem. Nové modely a nástroje založené na umělé inteligenci se objevují každý týden a měsíc, přičemž každý z nich nabízí více funkcí a vylepšení než ten předchozí. Inovace se zrychlují tak rychle, že podle společnosti Gartner výrazně překračují tempo jakékoli jiné technologie. 

Podniky integrují generativní umělou inteligenci na každé úrovni. Od AI kopilotů zabudovaných do vývojářských prostředí až po automatizované asistenty v platformách CRM může nyní průměrný zaměstnanec denně interagovat s více systémy umělé inteligence. Poskytovatelé SaaS od Notion a Slack až po Salesforce a Microsoft 365 všichni spustili… Funkce integrované s umělou inteligencí navržené pro zvýšení efektivity pracovních postupů. Pro uživatele se vylepšení řízená umělou inteligencí stávají spíše standardním očekáváním než pohodlným doplňkem. GenAI se stala nedílnou součástí pracoviště. Tyto integrace však často přicházejí s širokým přístupem k interním datům, dokumentům, kalendářům a konverzacím.

Toto šíření Nástroje SaaS AI znamená, že organizace nyní musí zabezpečit rozmanitou sadu externích platforem, které přijímají citlivé informace, často bez konzistentního protokolování, řízení přístupu nebo viditelnosti. Každá nová integrace vytváří potenciální vektor pro Zveřejnění dat z umělé inteligence, zejména když výchozí nastavení upřednostňuje použitelnost před bezpečností.

Prohlížeče jsou novými pracovními prostory umělé inteligence

Na rozdíl od tradičních podnikových aplikací, které fungují jako specializované desktopové aplikace, většina interakcí s GenAI probíhá prostřednictvím webových prohlížečů. Většina nástrojů umělé inteligence, jako jsou ChatGPT, Claude a Gemini, je přístupná prostřednictvím prohlížeče. I když je tento model založený na prohlížeči pohodlný, představuje jedinečné… Rizika umělé inteligence v prohlížeči jako Útoky typu „man-in-the-middle“ (MITM), Krádež tokenů nebo dokonce zneužití rozšíření prohlížeče se stanou možnými, pokud relace není řádně izolována.

Tradiční bezpečnostní nástroje, které byly navrženy pro starší podnikové aplikace a kontrolovaná prostředí, nejsou dostatečně vybaveny pro kontrolu nebo řízení interakcí umělé inteligence v dynamických relacích prohlížeče. Nedokážou rozlišit mezi bezpečnými a nebezpečnými vstupy, používáním osobních a firemních účtů ani detekovat kopírování a vkládání citlivých dat do výzev LLM. Uživatelé mohou například snadno vkládat citlivá data finančních společností do ChatGPT nebo nahrávat proprietární zdrojový kód, aniž by spouštěli bezpečnostní upozornění. Tento nedostatek viditelnosti a kontroly v reálném čase a v závislosti na kontextu na úrovni prohlížeče vytváří značná rizika a nutí podniky přehodnotit své bezpečnostní strategie na pracovišti založeném na umělé inteligenci.

Rozšíření produktivity s využitím umělé inteligence

Rozšíření prohlížeče poháněná generativní umělou inteligencí, jako jsou například shrnovače s umělou inteligencí, asistenti psaní nebo zapisovače poznámek ze schůzek, často vyžadují nadměrné oprávnění. Patří sem přístup k obsahu stránek, souborům cookie a někdy i ke stisknutí kláves. Mnohá z nich jsou vytvořena vývojáři třetích stran s omezeným nebo žádným bezpečnostním dohledem.

Tato rozšíření otevírají dveře k Útoky s vstřikováním umělé inteligence, tiché sběr datnebo zuření relace, zejména pokud jsou instalovány na nespravovaných koncových bodech. Po instalaci fungují tiše, interagují s uživatelskými daty v reálném čase a přenášejí je do externích API, často mimo dosah tradičních bezpečnostních nástrojů.

Pracovní postupy propojené s API v cloudu

V cloudově nativních prostředích jsou funkce umělé inteligence stále častěji integrovány do automatizovaných pracovních postupů prostřednictvím API. Vývojáři mohou propojovat LLM s kanály CI/CD, toky zákaznických služeb nebo kanály pro zpracování dat a často předávat strukturovaná nebo nestrukturovaná data modelům umělé inteligence třetích stran za účelem sumarizace, překladu nebo klasifikace.

To vytváří do značné míry neviditelný Útočný povrch umělé inteligence, kde citlivá data proudí do a ze služeb umělé inteligence, aniž by byla řádně skenována nebo filtrována. Koncové body API lze také zneužít k vkládání útočných vstupů, odcizení interních dat nebo ke spuštění bezpečnostních exploitů umělé inteligence, pokud nejsou řádně ověřeny.

Výzva pozorovatelnosti

Velkou výzvou při zajišťování této nové krajiny řízené umělou inteligencí je nedostatek pozorovatelnosti v reálném časeTradiční bezpečnostní nástroje nativně nedetekují výzvy umělé inteligence, nesledují používání nástrojů umělé inteligence ani neidentifikují kontext datových toků v rámci relací prohlížeče nebo interakcí API. V důsledku toho organizace nevědí, jak, kde a kdy data vstupují do vrstvy umělé inteligence nebo ji opouštějí. 

Na ochranu před moderními Bezpečnostní rizika AIOrganizace potřebují mít přehled o každé interakci mezi uživateli a umělou inteligencí – ať už se odehrává na kartě prohlížeče, v integraci SaaS nebo v volání cloudového API. Bez neustálého monitorování, správy a vynucování se vrstva umělé inteligence stává nemonitorovanou branou pro únik, přesun nebo zneužití citlivých dat.

DLP založené na prohlížeči a návrh nezabezpečených pluginů v ekosystémech GenAI

S tím, jak se podniky zrychluje zavádění generativní umělé inteligence, se prohlížeč stal centrálním přístupovým bodem, kde zaměstnanci interagují s nástroji, jako je ChatGPT, Microsoft Copilot a stovky rozšíření založených na umělé inteligenci. S tímto posunem však přichází naléhavá potřeba přehodnotit tradiční prevenci úniku dat (DLP). DLP prohlížeče se stává klíčovou bezpečnostní vrstvou pro monitorování a řízení využívání umělé inteligence v prostředích, která se stále více spoléhají na rozšíření Chrome, SaaS aplikace a webové integrované pluginy.

Proč je DLP na úrovni prohlížeče důležité v éře GenAI

Na rozdíl od tradičních aplikací jsou nástroje GenAI z velké části webové a často se k nim přistupuje mimo schválené platformy. Zaměstnanci často používají rozšíření prohlížeče nebo webové aplikace k generování kódu, obsahu nebo analýz. Toto použití obchází starší nástroje DLP, které se zaměřují na koncové body, e-mail nebo vytváření síťového provozu. Slabá místa v ochraně dat s využitím umělé inteligence.

Řešení DLP založená na prohlížeči řeší tyto mezery kontrolou interakcí uživatelů v prohlížeči v reálném čase. To umožňuje organizacím detekovat, kdy jsou citlivá data, jako je zdrojový kód, záznamy o klientech nebo finanční dokumenty, kopírována, zadávána nebo nahrávána do výzev umělé inteligence. V kombinaci s vynucováním zásad to organizacím umožňuje blokovat, redigovat nebo upozorňovat na rizikové chování před zveřejněním dat.

Skryté riziko nezabezpečených pluginů a rozšíření umělé inteligence

Rozšíření prohlížeče s umělou inteligencí Obzvláště problematická jsou rozšíření, která umožňují nebo vylepšují funkce umělé inteligence. Mnohá z nich jsou navržena s širokými oprávněními pro přístup k datům ve schránce, manipulaci s obsahem stránky nebo zachycování vstupů. Bez řádného prověřování tato rozšíření zavádějí… únik dat z pluginů a další vysoce závažná rizika, jako například:

• Únos únosů – Škodlivé pluginy mohou shromažďovat ověřovací soubory cookie a útočníkům tak udělovat přístup k SaaS aplikacím nebo interním systémům.
• Útoky s vstřikováním umělé inteligence – Rozšíření mohou upravovat vstupy nebo odpovědi z výzev, vkládat škodlivé příkazy nebo měnit výstup způsobem, který si nikdo nepovšimne.
• Tichý únik dat – Některé pluginy zaznamenávají interakce uživatelů nebo zobrazují obsah a odesílají jej na servery třetích stran bez vědomí uživatele.

Riziko není hypotetické. V roce 2023 bylo zjištěno, že populární rozšíření ChatGPT s více než 10,000 XNUMX instalacemi krade tokeny relací Facebooku, což demonstruje, jak… Rizika rozšíření GenAI může přerůst v plnohodnotné bezpečnostní incidenty.

Únik dat mezi pluginy

Pluginy prohlížeče s umělou inteligencí často vyžadují široká oprávnění pro přístup k obsahu stránky, vstupním polím, schránkám nebo procesům na pozadí. Pokud ve stejném prohlížeči běží více rozšíření, tato oprávnění se mohou překrývat a vytvářet nezamýšlené cesty k úniku dat.

Například asistent pro psaní může zpracovávat vstupy dokumentů, zatímco samostatný plugin přistupuje ke stejnému DOM nebo lokálnímu úložišti. Bez striktní izolace dat, Citlivý obsah může neúmyslně přecházet mezi pluginy i když ani jeden není zlomyslný. 

Toto riziko roste s procesy na pozadí a sdílenými API, kde by jeden plugin mohl fungovat jako most pro přesun dat z jiného. Koexistující rozšíření GenAI proto stírají hranice mezi daty, což činí izolaci pluginů a DLP založené na prohlížeči nezbytnými.

Omezení obchodů s aplikacemi v prohlížeči

Obchody s rozšířeními pro Chrome a Edge upřednostňují přístup spotřebitelů, nikoli podnikové zabezpečení. Chybí jim hloubkové audity oprávnění, bezpečné standardy vývoje a monitorování po publikování. To umožňuje škodlivé nebo příliš permisivní pluginy GenAI zůstat aktivní, dokud je nenahlásí uživatelé nebo výzkumníci. Mnohé z nich jsou vytvořeny neznámými vývojáři s neprůhlednými postupy v oblasti dat, přesto získají přístup ke kritickým pracovním postupům. Obchody s aplikacemi prohlížeče nejsou důvěryhodným strážcem brány. Podniky musí předběžná veterinární prohlídka, kontrola a monitorování Samotné pluginy umělé inteligence.

Aplikace principů nulové důvěry na rozšíření umělé inteligence

Použití a Nulová důvěra Zaměření se na rozšíření prohlížeče je zásadní, zejména v prostředích s intenzivním používáním generace umělé inteligence (GenAI). Stejně jako podniky zkoumají aplikace, uživatele a zařízení, Pluginy musí být ve výchozím nastavení považovány za nedůvěryhodné.

To znamená:

• Ověření pravosti vydavatele před instalací
• Auditování rozsahů oprávnění, aby se zabránilo překročení limitu (např. schránka, DOM, přístup na pozadí)
• Neustálé sledování chování pluginu, a to i po schválení

V pracovních postupech GenAI, kde pluginy často přistupují k citlivým textovým vstupům, tento přístup pomáhá zabránit tichému úniku dat a zneužívání oprávnění. Podniky by neměly implicitně důvěřovat žádnému pluginu. Místo toho musí s každým pluginem zacházet jako s potenciálním rizikem a vynucovat jeho dodržování. přístup s nejnižšími oprávněními a ověřením identityTento vrstvený přístup k zabezpečení zajišťuje, že podniky mohou využít zvýšení produktivity díky GenAI, aniž by otevřely dveře kompromitaci založené na pluginech nebo neoprávněnému přenosu dat.

Proč je správa umělé inteligence klíčová pro bezpečnost

Vzhledem k tomu, že se generativní nástroje umělé inteligence stávají součástí každodenních pracovních postupů v podnikání, výzvou pro vedoucí pracovníky v oblasti bezpečnosti již není to, zda umělou inteligenci povolit, ale jak ji zodpovědně kontrolovat. A právě zde se nacházíme AI řízení stává se ústředním bodem podnikové bezpečnosti a poskytuje rámec pro zajištění bezpečné používání umělé inteligence, vyvažování inovací s řízením rizik a umožnění produktivity bez ohrožení integrity dat, dodržování předpisů nebo důvěryhodnosti.

Ve své podstatě správa umělé inteligence sjednocuje bezpečnostní, právní a compliance týmy kolem společného Zásady AI který poskytuje strategický a operační rámec potřebný k řízení přístupu k nástrojům umělé inteligence, jejich používání a monitorování, a zajišťuje tak připravenost podniků s postupným zaváděním umělé inteligence. Tento rámec musí zahrnovat: 

1. Vytvoření zásad pro používání umělé inteligence

Efektivní správa umělé inteligence začíná jasným Zásady používání umělé inteligence který definuje, které nástroje jsou schváleny, jaká data lze použít a kde je umělá inteligence vhodná nebo omezená. Eliminuje nejednoznačnost, sjednocuje zúčastněné strany a pokládá základy pro bezpečné a kompatibilní přijetí umělé inteligence napříč týmy.

2. Přístup k nástrojům umělé inteligence na základě rolí

Řízení přístupu na základě rolí (RBAC) zajišťuje, že zaměstnanci používají pouze nástroje umělé inteligence, které odpovídají jejich rolím, což umožňuje produktivitu a zároveň chrání citlivá data. Vychází z principu, že ne všichni zaměstnanci potřebují nebo by měli mít přístup ke stejným funkcím nebo datovým sadám umělé inteligence pro svou pracovní náplň. Vývojáři, marketéři, právní týmy atd. mají přístup na míru, což snižuje riziko a zabraňuje zneužití. Tato opatření zabraňují náhodnému zneužití a zároveň podporují legitimní potřeby produktivity na základě obchodní funkce a rizikového profilu.

3. Schvalování použití a zpracování výjimek

Rámce pro správu a řízení umělé inteligence by měly zahrnovat i pracovní postupy pro správu výjimek a speciálních případů užití. Pokud zaměstnanec nebo tým potřebuje přístup k omezenému nástroji nebo případu užití umělé inteligence:

• Měli by podat formální žádost.
• Žádost by měla projít procesem kontroly rizik, do kterého jsou zapojeny bezpečnostní nebo dodržovací orgány.
• Dočasný přístup lze udělit za určitých podmínek, jako je dodatečné monitorování nebo manuální kontrola výstupů.

Tento systém schvalování použití a zpracování výjimek zajišťuje flexibilitu bez ztráty dohledu.

4. Centralizované protokolování a kontrola interakcí s umělou inteligencí

Řízení se neomezuje jen na definování toho, co je povoleno, ale také na zajištění přehledu o tom, co se skutečně děje. Centralizované protokolování Interakce nástrojů umělé inteligence poskytují auditovatelnost potřebnou jak pro interní odpovědnost, tak pro externí dodržování předpisů.

To zahrnuje zaznamenávání historie výzev a odpovědí, zachycování metadat, jako je ID uživatele, čas relace a kontext prohlížeče atd. Tyto záznamy pomáhají odhalovat zneužití, vyšetřovat incidenty a v průběhu času zpřesňovat zásady.

5. Monitorování porušení zásad nebo anomálního chování

Aby se uzavřel kruh mezi politikou a ochranou, musí být správa umělé inteligence spárována s monitorováním v reálném čase. Bezpečnostní týmy potřebují systémy, které dokáží:

• Detekovat výzvy obsahující omezená data (např. klíčová slova, vzory regulárních výrazů).
• Označte nebo zablokujte neoprávněné použití nástrojů umělé inteligence v prohlížeči nebo na nespravovaných zařízeních.
• Identifikovat anomální chování, například nadměrná frekvence výzev, neobvyklé doby přístupu nebo neočekávaná aktivita pluginů.

Díky neustálému monitorování porušení zásad se řízení transformuje ze statického dokumentu na aktivní, adaptivní vrstvu zabezpečení.

Přizpůsobení správy a řízení rychle se vyvíjejícímu prostředí umělé inteligence

Stávající rámce pro správu a řízení, jako je ISO/IEC 42001 (systémy řízení AI) a rámec pro řízení rizik AI od NIST, poskytují užitečné výchozí body, ale je nutné je upravit tak, aby zohledňovaly jedinečné tempo a chování nástrojů GenAI. Tyto nástroje nefungují jako tradiční software; vyvíjejí se v reálném čase, zpracovávají nepředvídatelné vstupy a často jsou konzumovány prostřednictvím uživatelsky přívětivých rozhraní.

Řízení AI proto musí být iterativní a dynamické. Mělo by být často revidováno, odrážet vzorce používání v reálném světě a vyvíjet se společně s možnostmi AI a informacemi o hrozbách. 

Správa věcí veřejných: Most mezi zmocňováním a ochranou

Stručně řečeno, správa umělé inteligence (AI governance) je spojovací tkání mezi zodpovědným zaváděním umělé inteligence a ochranou na podnikové úrovni. Zajišťuje, aby nástroje umělé inteligence nebyly jen povoleny, ale aby se používaly bezpečně, eticky a v plném souladu s interními i externími požadavky. Bez formální struktury správy a řízení čelí podniky fragmentovanému prostředí, kde zaměstnanci volně experimentují s ChatGPT, Copilotem a dalšími nástroji – často vkládají citlivá data do veřejných modelů nebo používají neověřené pluginy. To otevírá dveře porušování předpisů, únikům dat a nemonitorovanému rozhodování s využitím umělé inteligence, které by mohlo ovlivnit provoz nebo právní postavení. S dalším vývojem GenAI proto musí správa a řízení zůstat flexibilní, vymahatelná a hluboce integrovaná do širší bezpečnostní architektury organizace.

Nejlepší postupy pro zabezpečení GenAI

• Mapování veškerého využití umělé inteligence v organizaci

Prvním krokem v řízení rizik GenAI je zmapování toho, jak je tato technologie využívána v celé společnosti. V rámci tohoto mapovacího procesu musí organizace sledovat:

• Které nástroje GenAI se používají? Jsou přístupné prostřednictvím webových aplikací, rozšíření prohlížeče nebo samostatného softwaru?
• Kdo je používá? Jsou ve výzkumu a vývoji, marketingu, financích nebo jiných odděleních?
• K čemu používají GenAI? Úkoly jako revize kódu, analýza dat a generování obsahu?
• Jaký druh dat se do těchto nástrojů zadává?  Zveřejňují zaměstnanci kód, citlivá obchodní data nebo osobní údaje?

Jakmile budete mít odpovědi na tyto otázky, můžete začít budovat jasný profil užívání, identifikovat oblasti s vysokým rizikem a vytvořit plán, který umožní produktivitu a zároveň zajistí ochranu dat.

• Implementace přístupu založeného na rolích a zabránění osobním účtům

Přihláška řízení přístupu na základě rolí omezit expozici na základě pracovní funkce a rizika citlivosti dat. Vývojáři mohou potřebovat přístup k asistentům kódu s umělou inteligencí, zatímco právní nebo finanční týmy mohou vyžadovat omezení kvůli nakládání s citlivými daty. Pro výjimky používejte schvalovací pracovní postupy, které umožňují flexibilitu pod dohledem správy a řízení. 

Aby organizace chránily citlivé informace před nezabezpečenými klienty LLM, měly by blokovat osobní přihlášení a nařídit přístup prostřednictvím firemních účtů, které mají bezpečnostní funkce, jako jsou soukromí klienti, závazky nulového školení, přísné kontroly uchovávání dat a silnější záruky ochrany soukromí.

• Nasazení DLP na úrovni prohlížeče s umělou inteligencí

Nástroje generativní umělé inteligence jsou převážně přístupné prostřednictvím prohlížeče, což… DLP s umělou inteligencí na úrovni prohlížeče, což je kritický kontrolní bod. Nástroje pro prevenci úniku dat v prohlížeči mohou:

• Detekce zadávání citlivých dat do výzev umělé inteligence
• Blokujte nebo upravujte regulované informace v reálném čase
• Zajistěte interakce protokolů pro zajištění dodržování předpisů a připravenosti na audit

Ovládací prvky DLP v prohlížeči jsou nezbytné pro monitorování používání umělé inteligence, které obchází tradiční nástroje pro zabezpečení koncových bodů nebo sítě.

• Monitorování a ovládání rozšíření umělé inteligence

Rozšíření prohlížeče s umělou inteligencí představují riziko v podobě příliš volného přístupu k webovým stránkám, stiskům kláves a datům relací. Používejte zásady pro řízení rozšíření s umělou inteligencí, které:

• Omezit instalaci neschválených nebo neznámých pluginů
• Audit používaných rozšíření a posouzení jejich oprávnění
• Blokovat rozšíření s nadměrným přístupem k podnikovým aplikacím

Neustále kontrolujte chování pluginu, abyste odhalili anomální aktivitu nebo tichý sběr dat.

• Vzdělávejte zaměstnance o bezpečném používání umělé inteligence

Programy na zvyšování povědomí o bezpečnosti v podnicích musí zahrnovat i školení pro bezpečné používání GenAI. Organizace musí zaměstnance proškolit v:

• Rozpoznejte, která data by nikdy neměla být sdílena s nástroji umělé inteligence.
• Používejte schválené platformy a dodržujte pokyny zásad.
• Nahlaste podezření na zneužití nebo neoprávněné nástroje.

Začleňte bezpečnost umělé inteligence do pravidelných školicích cyklů, abyste posílili zodpovědné chování s vývojem nástrojů umělé inteligence.

Reálné dopady špatného zabezpečení GenAI

Nástroje GenAI, jako je ChatGPT, sice mohou zvýšit produktivitu, ale jejich zneužití nebo nezabezpečené nasazení již vedlo k významným narušením bezpečnosti, porušení předpisů a poškození reputace. Slabá správa umělé inteligence, příliš tolerantní rozšíření a neschválené používání nástrojů se ukázaly jako hlavní faktory bezpečnostních selhání v reálném světě, což zdůrazňuje, proč řízení rizik GenAI již není volitelné.

1. Zpřístupnění zdrojového kódu ve společnosti Samsung

Začátkem roku 2023 se společnost Samsung dostala na titulní stránky novin poté, co inženýři vložili do ChatGPT proprietární zdrojový kód za účelem ladění chyb. I když záměrem bylo zvýšit produktivitu, dopad byl okamžitý: vysoce důvěrný kód byl potenciálně vystaven modelům a úložným systémům OpenAI. Tento incident spustil interní zákaz ChatGPT a vedl k celofiremnímu auditu používání nástrojů umělé inteligence.

Odnést: I dobře míněné použití GenAI může vést k nevratné ztrátě dat, pokud nejsou definovány a vynucovány správné hranice použití.

2. Zneužití ChatGPT vede k vyšetřování dodržování předpisů ve skupině DWS

Společnost DWS Group, dceřiná společnost Deutsche Bank zabývající se správou aktiv, byla vyšetřována poté, co zaměstnanci používali ChatGPT pro investiční výzkum a komunikaci s klienty. Regulační orgány to označily za porušení předpisů s tím, že finanční instituce musí prověřovat nástroje umělé inteligence a zajistit, aby výstupy splňovaly regulační standardy přesnosti a zpracování dat.

Dopad: Regulační kontrola, riziko poškození reputace, zpřísnění politiky dodržování předpisů.

3. Teleperformance – Obavy o ochranu osobních údajů v souvislosti s nástroji pro monitorování umělé inteligence

Společnost Teleperformance, globální poskytovatel zákaznických služeb, čelila kontrole kvůli používání nástrojů pro sledování zaměstnanců pracujících z domova, které využívají umělou inteligenci. Bylo zjištěno, že tyto nástroje zachycují osobní a citlivé údaje, včetně videozáznamů, bez řádného souhlasu uživatele nebo ochranných opatření. Regulační orgány na ochranu osobních údajů vznesly námitky. Zneužití umělé inteligence a etické obavy.

Dopad: Negativní reakce veřejnosti, audity ochrany dat a provozní změny v nasazení nástrojů umělé inteligence.

4. Halucinace způsobené umělou inteligencí vedou k právnímu riziku

Mezinárodní konzultační firma čelila poškození své pověsti, když generativní nástroj umělé inteligence používaný pro interní výzkum vrátil nepřesné informace ve výstupu pro klienta. Zkreslený obsah, prezentovaný jako faktický, vedl k poškození vztahu s klientem a ztrátě smluv.

Odnést: Generativní dopad umělé inteligence přesahuje rámec bezpečnosti, protože nástroje, které generují chybné nebo zavádějící výstupy, mohou při použití bez řádné kontroly způsobit poškození reputace, provozu a právní škody.

5. Zvýšené IT zatížení v důsledku rozšíření nástrojů stínové umělé inteligence

Vzhledem k absenci centralizovaných kontrol zaměstnanci často používají neautorizované nástroje a pluginy umělé inteligence ke zvýšení produktivity. Toto rozpínání zatěžuje IT týmy sledováním, vyhodnocováním a zmírňováním neznámých rizik.

Příklad: Společnost z žebříčku Fortune 500 objevila přes 40 neschválených nástrojů umělé inteligence aktivně používaných napříč odděleními, přičemž každý z nich měl jinou úroveň přístupu a nejasné postupy pro nakládání s daty.

Dopad: Zvýšené IT náklady, fragmentované prostředí rizik, naléhavá potřeba správy a řízení.

6. Bezpečnostní incidenty způsobené škodlivými rozšířeními nebo pluginy

Rozšíření prohlížeče GenAI mohou zavést rizika vkládání umělé inteligence, tichého přístupu k datům nebo únosu relací, zejména pokud jsou příliš tolerantní nebo nejsou prověřena bezpečnostními týmy.

Příklad: V internetovém obchodě Chrome bylo zjištěno, že rozšíření ChatGPT krade soubory cookie relace Facebooku a útočníkům poskytuje plný přístup k účtu.

Dopad: Převzetí účtů, narušení bezpečnosti prohlížečů, narušení důvěry uživatelů.

Bez silného zabezpečení a správy GenAI podniky riskují více než jen technické zranitelnosti. Čelí právním, reputačním a provozním důsledkům. Proaktivní řešení těchto rizik pomocí kontrol na úrovni užívání, DLP a správy založené na rolích je nezbytné pro bezpečné a produktivní zavádění umělé inteligence.

Jak LayerX zajišťuje používání GenAI

S tím, jak podniky zavádějí nástroje GenAI, se naléhavě stává problém ochrany citlivých dat před neúmyslným únikem. Tradiční bezpečnostní nástroje nebyly vytvořeny pro dynamickou, v prohlížeči založenou povahu interakcí GenAI. A zde vstupuje na řadu LayerX – poskytuje účelové, v prohlížeči nativní obrany, které poskytují přehled o datech, kontrolu a ochranu před neúmyslnými úniky dat v reálném čase, aniž by to ohrozilo produktivitu.

• DLP v prohlížeči v reálném čase pro výzvy umělé inteligence

Jádrem řešení LayerX je jeho funkce DLP (prevence ztráty dat). Na rozdíl od starších nástrojů DLP, které fungují na úrovni sítě nebo koncových bodů, se LayerX integruje přímo do prohlížeče – primárního rozhraní pro nástroje umělé inteligence, jako je ChatGPT. To mu umožňuje kontrolovat a kontrolovat vstupy uživatelů v reálném čase, ještě než data opustí perimetr podniku. LayerX detekuje citlivá data, jako jsou osobní údaje, zdrojový kód, finanční údaje nebo důvěrné dokumenty, když se je uživatelé pokusí vložit nebo zadat do ChatGPT. Poté vynucuje akce založené na zásadách, jako je editace, varování nebo úplné blokování.

VýsledekCitlivá data jsou zastavena u zdroje, čímž se zabrání jejich náhodnému nebo neoprávněnému zveřejnění, aniž by se přerušil pracovní postup uživatele.

• Generativní monitorování umělé inteligence a viditelnost stínových prvků umělé inteligence

LayerX poskytuje plný přehled o všech nástrojích, webových stránkách a aplikacích GenAI, ke kterým uživatelé přistupují, ať už schválených nebo stínových. Neustálým sledováním aktivity prohlížeče identifikuje, kdo používá které nástroje AI a prostřednictvím kterých účtů – firemních, SSO nebo osobních. Také detekuje, jaký druh dat se zadává, zda se jedná o psaní výzev, vkládání zákaznických dat nebo nahrávání citlivých souborů. 

Výsledek: To umožňuje bezpečnostním týmům detekovat neoprávněné použití, eliminovat stínovou umělou inteligenci, monitorovat interakce s citlivými daty, identifikovat vysoce rizikové chování a podniknout nápravná opatření dříve, než dojde k datovému incidentu.

• Podrobné a kontextově orientované vynucování zásad

Díky platformě LayerX mohou podniky definovat kontextově orientované zásady přizpůsobené případům použití umělé inteligence. Zásady lze vynucovat na úrovni prohlížeče na základě role uživatele, kontextu aplikace, datového typu a atributů relace. Zásady mohou například marketingovým týmům umožnit používat ChatGPT pro generování obsahu a zároveň blokovat odesílání zákaznických dat nebo interních dokumentů. Vývojářům lze povolit testovat úryvky kódu, ale nesmí sdílet úložiště zdrojového kódu. LayerX vynucuje akce založené na zásadách, jako je redakce, varovná upozornění uživatelů, když se chystají porušit zásady, nebo úplné blokování.

VýsledekZavedení umělé inteligence a ochrana podniků s využitím umělé inteligence, zajištění zodpovědného používání bez omezení inovací.

• Správa pluginů a rozšíření

LayerX také chrání před rizikovými interakcemi pluginů s umělou inteligencí, které mohou tiše odesílat obsah výzvy do API třetích stran. Identifikuje a kategorizuje rozšíření a pluginy prohlížeče s umělou inteligencí podle úrovně rizika, zdroje a funkčnosti. Také monitoruje a řídí chování pluginů a dává administrátorům možnost schvalovat, blokovat nebo omezovat pluginy na základě jejich postupů při nakládání s daty. 

VýsledekPodniky snižují svou expozici vůči zranitelnostem založeným na pluginech a v celé organizaci prosazují silnější správu dat s využitím umělé inteligence.

Závěr: Zajištění bezpečné a škálovatelné umělé inteligence v celém podniku s LayerX

Generativní umělá inteligence tu zůstane a mění způsob, jakým se práce vykonává v každé organizaci. Bez správných ochranných opatření se však nástroje GenAI, jako je ChatGPT, mohou rychle proměnit z nástrojů zvyšujících produktivitu v rizika úniku dat. LayerX umožňuje podnikům s jistotou přijmout umělou inteligenci a poskytuje jim přehled, kontrolu a ochranu potřebnou k udržení citlivých dat v bezpečí, dodržování předpisů pro používání a kontrolu rizik. Ať už bojujete se stínovou umělou inteligencí, vynucujete zásady používání umělé inteligence nebo zabraňujete únikům dat v reálném čase, LayerX poskytuje bezpečnostní základ pro bezpečné a škálovatelné přijetí umělé inteligence. 

Nenechte inovace v oblasti umělé inteligence předběhnout vaši bezpečnostní strategii. Zaveďte LayerX ještě dnes a proměňte umělou inteligenci z rizika v konkurenční výhodu.

Žádost o demo vidět LayerX v akci.