Веб-формы оказали революционное влияние в конце 1990-х годов, сделав возможным онлайн-торговлю, современные поисковые системы и раннее развитие бизнес-практики «больших данных». Однако с открытием SQL-инъекций они также открыли дверь для катастрофических утечек данных кредитных карт и персональной информации (PII).
Подобно тому, как санирование ввода стало главным приоритетом для веб-разработчиков в ответ на распространение SQL-инъекций, современные компании должны действовать осторожно, чтобы безопасно пользоваться преимуществами инструментов GenAI. Следование этим восьми лучшим практикам безопасности генеративного ИИ закладывает прочный фундамент для инноваций, защищая интеллектуальную собственность, PII и другие важные для бизнеса данные:
- Понимание уникальных рисков для ваших данных
- Проверка инструментов GenAI с точки зрения безопасности
- Обнаружение и классификация данных для применения соответствующих средств контроля
- Использование политики наименьших привилегий для управления идентификацией и доступом (IAM).
- Обучение сотрудников и создание внутренних политик для GenAI
- Уделяйте внимание санированию ввода и оперативной обработке данных.
- Следите за соблюдением требований и проводите аудит поставщиков.
- Разработайте план реагирования на инциденты ИИ
8 лучших практик безопасности генеративного ИИ
- Поймите уникальные риски для ваших данных
Прежде чем внедрять генеративный ИИ, важно определить конкретные сценарии его использования в вашей организации. От автоматизации ответов службы поддержки клиентов до создания маркетингового контента – понимание сферы применения позволит определить необходимые меры безопасности.
Например, если вы используете ИИ для обслуживания клиентов, вам нужно сосредоточиться на конфиденциальности и целостности данных. И наоборот, если он используется для создания контента, защита интеллектуальной собственности приобретает первостепенное значение.
- Проверяйте инструменты GenAI, обращая внимание на безопасность
Не все инструменты генеративного ИИ созданы одинаковыми. Перед интеграцией необходимо проверить каждый инструмент на предмет безопасности.
Ищите инструменты, которые предлагают надежное шифрование, аутентификацию пользователей и журналы аудита. Убедитесь, что они соответствуют отраслевым стандартам, таким как ISO/IEC 27001 для управления информационной безопасностью. Тщательно изучив эти инструменты, вы сможете снизить риск утечки данных и несанкционированного доступа.
- Обнаружение и классификация данных для применения соответствующих средств контроля
Выявление конфиденциальных данных, таких как PII и финансовые записи, по понятным причинам является первым шагом к их защите. Вы можете использовать упреждающий подход, быстро применяя обнаружение и классификацию данных с помощью Data Security Posture Management (DSPM), основанного на инновационной технологии AI Mesh.
После классификации применяйте соответствующие средства контроля, такие как анонимизация и шифрование. Эти меры гарантируют, что даже если ваши данные будут скомпрометированы, они останутся нечитаемыми и непригодными для использования злоумышленниками.
- Использование политики наименьших привилегий для управления идентификацией и доступом (IAM)
Принцип наименьших привилегий является одним из основополагающих принципов безопасности. Он гарантирует, что пользователи имеют минимальный уровень доступа, необходимый для выполнения их задач. Внедрите контроль доступа на основе ролей (RBAC) и многофакторную аутентификацию (MFA) для повышения безопасности. Регулярно пересматривайте разрешения на доступ, чтобы убедиться, что они остаются подходящими по мере изменения ролей и обязанностей в вашей организации.
С помощью Forcepoint ONE SSE вы можете обеспечить безопасный доступ сотрудников к облачным и веб-приложениям в масштабах всей организации, обеспечивая постоянный контроль над данными.
- Обучение сотрудников и создание внутренних политик для GenAI
Человеческий фактор остается одним из самых значительных рисков безопасности. Обучение сотрудников рискам безопасности, связанным с генеративным ИИ, крайне необходимо.
Разработайте всеобъемлющие внутренние политики использования, которые определяют допустимое использование, процедуры обработки данных и протоколы отчетности об инцидентах. Регулярные тренинги и информационные кампании помогут укрепить эти правила и снизить вероятность нарушения безопасности.
- Уделите внимание санации ввода и обработке запросов
Сегодня, как никогда, санирование ввода имеет решающее значение для предотвращения инъекционных атак, в результате которых вредоносные данные могут скомпрометировать вашу систему искусственного интеллекта. Внедрите строгие методы проверки и санации ввода, чтобы в систему попадали только чистые данные. Чтобы блокировать ввод пользователем запрещенных данных, можно применять политики, адаптированные к генеративному ИИ, и предотвращать потерю данных с помощью Forcepoint Data Loss Prevention.
Кроме того, следует осторожно обращаться с подсказками, генерируемыми искусственным интеллектом, чтобы они случайно не раскрыли конфиденциальную информацию и не привели к непреднамеренным действиям.
- Контроль соблюдения требований и аудит поставщиков
В современном мире, основанном на данных, необходимость соблюдения нормативных требований не подлежит обсуждению. Следите за соблюдением таких нормативных требований, как GDPR, CCPA и HIPAA. Регулярно проверяйте своих поставщиков, чтобы убедиться, что они соблюдают эти нормы и отвечают вашим стандартам безопасности.
Соблюдение требований не только защитит вашу организацию от юридических последствий, но и укрепит вашу репутацию.
- Разработайте план реагирования на инциденты ИИ
К сожалению, инциденты безопасности могут происходить даже при наличии надежных защитных мер. План реагирования на инциденты ИИ имеет решающее значение для минимизации ущерба и восстановления нормальной работы. Ваш план должен включать четкие шаги по выявлению, сдерживанию и смягчению последствий инцидентов, связанных с ИИ.
Защитите трансформацию ИИ с помощью продуманных методов обеспечения безопасности
Генеративный ИИ обладает огромным потенциалом для корпоративных приложений, обеспечивая эффективность и инновации, которые ранее невозможно было себе представить. Однако этот потенциал может быть реализован только при наличии надежных мер безопасности. Следуя этим лучшим практикам, организации смогут защитить себя от рисков, связанных с генеративным ИИ.
Источник: 8 Generative AI Security Best Practices for Users and Data
