Нейросети и AI

Уже сегодня, чтобы оптимизировать кибербезопасность, бизнесу следует установить правила безопасного использования технологий генеративного ИИ. Который призван сыграть ведущую роль в этой области. Генеративный ИИ, который может генерировать новый контент, находится на пути к широкому внедрению.

Но в тоже время индустрия кибербезопасности, вызывает настороженность, особенно с точки зрения соблюдения нормативных требований. Тем не менее, сторонники данной технологии быстро продвигаются вперед, чтобы внедрить новые инструменты безопасности.

Кибербезопасность и ГИИ

Генеративный ИИ использует передовые алгоритмы и нейронные сети. Которые обучены на огромных наборах данных, для создания контента, имитирующего форму и структуру исходных данных.

Эти модели, учатся генерировать текст, изображения, аудио и видео, которые практически неотличимы от контента, созданного человеком. Процесс обучения включает в себя непрерывные циклы обратной связи. В ходе которых результаты модели постоянно оцениваются и уточняются, со временем повышая их точность и реалистичность.

Кибербезопасность Плюсы и минусы

Плюсы

Улучшенное обнаружение угроз (моделирует сценарии кибератак, обеспечивая более эффективное реагирование).
Автоматизированные меры безопасности (автоматизирует задачи безопасности, снижает рабочую нагрузку).
Инновационное решение проблем (предлагает творческие решения проблем безопасности, выявляя больше уязвимостей).

Минусы

Сложные фишинговые атаки (хакеры могут создавать весьма убедительный фишинговый контент).
Проблемы конфиденциальности данных (обучение требует доступа к огромным объемам данных).
Непредсказуемое поведение (может привести к непредвиденным уязвимостям, включая вредные последствия).

Кибербезопасность, ведущий пример использования ГИИ

Ключевым моментом использования генеративного ИИ в кибербезопасности является его тестирование в создании реалистичных симуляций кибератак в учебных целях.

Организации могут использовать ГИИ для создания сценариев, имитирующих широкий спектр киберугроз. Начиная от фишинговых писем до сложных атак вредоносного ПО. Это позволяет командам по кибербезопасности сталкиваться с реальными угрозами и своевременно реагировать на них.

Главные риски кибербезопасности

Генеративный ИИ представляет несколько потенциальных рисков безопасности для бизнеса и потребителей, особенно на уровне данных. Вот несколько основных рисков безопасности:

Уязвимости во время и после обучения модели

Генеративные модели ИИ обучаются на данных, которые собираются из самых разных источников. Поэтому и не всегда можно сразу оценить угрозу, и понять какие именно данные подвергаются атаке. Тем более, что иногда данные хранятся длительный период времени и могут потерять свою актуальность.

В такой ситуации злоумышленники могут получить доступ к обучающим данным и манипулировать ими в процессе использования. Эти субъекты угроз могут внести в модель ИИ бэкдоры или предвзятости. Которыми можно будет воспользоваться после развертывания модели.

Нарушение конфиденциальности персональных данных

В настоящий момент, не существует структуры, которая бы регулировала конкретный вид данных. Которые пользователи вводят в генеративные модели. Это означает, что кто угодно может использовать конфиденциальные или личные данные. Не соблюдая правила и не получая разрешения от источника.

Такая ситуация может привести к потенциальной утечке данных. Учитывая то, как обучаются модели и как хранятся данные, личная информация может легко попасть в чужие руки. А захвата учетной записи не гарантирует печального исхода, вплоть до кражи кредитной карты.

Советы по кибербезопасности

Хотя риски при использовании генеративного ИИ высоки. Многие из них можно полностью избежать, если следовать передовым правилам кибербезопасности.

Внимательно читайте политику безопасности от поставщиков генеративного ИИ.
Ознакомьтесь с политикой ваших поставщиков в отношении обработки, хранения и сроков удаления данных. А также с тем, какую информацию они используют для обучения своих моделей.
Самое важное- обратите внимание на любые упоминания о согласии и отказе. А также о том, как вы можете согласиться или отказаться от использования или хранения ваших данных.

Лучший способ защитить ваши конфиденциальные данные — не допускать их использования в генеративных моделях. Особенно в тех, с которыми вы мало знакомы.

Часто трудно сказать, какая часть ваших данных может или будет использоваться для обучения будущих итераций генеративной модели. Не говоря уже о том, какая часть и как долго ваши данные будут храниться в журналах данных поставщика.

Не доверяйте слепо любым протоколам безопасности, которые эти поставщики могут или не иметь. Лучше создавать синтетические копии данных или полностью избегать использования этих инструментов при работе с секретными данными.

Постоянно обновляйте свои модели гИИ

Как любое программное обеспечение, генеративные модели искусственного интеллекта и их среды должны постоянно обновляться. С помощью последних исправлений и обновлений безопасности.

Генеративные модели регулярно получают обновления, и иногда эти обновления включают исправления ошибок и другие оптимизации безопасности. Не упускайте возможности обновить свои инструменты, чтобы они сохраняли максимальную производительность.

Кибербезопасность – итог

Генеративный ИИ можно рассматривать либо как благословение, либо как проклятие для кибербезопасности. В зависимости от того, как именно воспользоваться этой технологией.

Самая важная инициатива, которую может реализовать каждый бизнес — это принять растущее присутствие генеративного ИИ. Изучить, как работает эта технология. Установить правила и лучшие практики использования технологии ГИИ в условиях безопасности.