AI: מהן החולשות הנפוצות וכיצד נשפר את אמצעי האבטחה בארגון?

בינה מלאכותית הפכה לחלק בלתי נפרד מהמערכת האקולוגית הדיגיטלית שלנו, והיא מניעה כל דבר, מעוזרי קול ועד כלי רכב אוטונומיים. עם זאת, ככל שמערכות הבינה המלאכותית הופכות לנפוצות יותר, הן הופכות גם למטרות אטרקטיביות עבור שחקנים זדוניים. שימוש לא זהיר בכלים אלו יכול להוביל לדליפות מידע חמורות.

בשנה שעברה, למשל, דווח כי עובדי סמסונג הזינו מידע רגיש ל-ChatGPT, מה שהוביל לחשיפה של מידע פנימי, כמו תכנון ייצור וסודות מסחריים.

הנוף המתפתח של אבטחת בינה מלאכותית דורש גישה מקיפה, המתחילה בהבנה מעמיקה של משטח ההתקפה

לכן, ארגונים חייבים להקפיד על מדיניות ברורה וניהול סיכונים מתמיד בשימוש בכלים אלו, להבין את המגבלות והסיכונים הכרוכים בשימוש בכלים חיצוניים ולהגדיר אמצעי הגנה נאותים.

ארגונים רבים מבצעים מספר שגיאות בעת הטמעת כלי AI מבחינת אבטחת מידע. ראשית, ארגונים רבים נוטים להטמיע כלי בינה מלאכותית ללא פיתוח אסטרטגיית אבטחת מידע מקיפה, מה שעלול להוביל לחשיפה של מידע ויצירת סיכונים. שנית, עובדים רבים בארגונים אינם מודעים לסיכוני אבטחת מידע הקשורים בשימוש בכלי AI, דבר העלול להוביל להתנהגות לא אחראית ופגיעה במערכות. בנוסף, ארגונים רבים בוחרים ספקי כלי בינה מלאכותית שאינם עומדים בתקני אבטחת המידע המחמירים ביותר. כמו כן, ארגונים רבים לא מטמיעים אמצעי הגנה מתאימים. הכוונה היא למשל להגבלת גישה לכלים ולנתונים רק לאנשים מורשים; לשימוש בהצפנה להגנה על נתונים רגישים במהלך העיבוד או האחסון; ליישום תהליכי אימות ואישור נאותים למשתמשים ולמכשירים; ליישום של מדיניות ברורה וניהול סיכונים לגבי שימוש בנתוני משתמשים. ולבסוף, ארגונים רבים אינם מקפידים על תחזוקה שוטפת ועדכון הכלים כדי להגן מפני פגיעויות חדשות.

הנוף המתפתח של אבטחת בינה מלאכותית דורש גישה מקיפה, המתחילה בהבנה מעמיקה של משטח ההתקפה.

משטח ההתקפה מתייחס לנקודות השונות שבהן תוקף עלול לפרוץ את המערכת. ניתן לחלק את הנקודות הללו לשלושה תחומים – 

• התקפות נתונים: התקפות אלו מכוונות לנתונים המשמשים לאימון מודל הבינה המלאכותית. על ידי הזרקת נתונים זדוניים או מניפולציה של נתוני האימון, התוקפים יכולים להשפיע על התנהגות המודל.
• התקפות מודל: התקפות שמכוונות ישירות למודל הבינה המלאכותית, שיכולות בין היתר לגרום למודל לבצע תחזיות שגויות.
• התקפות תשתית: התקפות אלו מכוונות לתשתית הבסיסית המשמשת לפיתוח ופריסה של מודל הבינה המלאכותית. זה יכול לכלול את השרתים שבהם המודל מתארח, הרשתות המשמשות להעברת נתונים, או המכשירים שבהם המודל פרוס.

דורשות הקפדה גבוהה על אבטחה. מערכות הבינה המלאכותית. צילום: Shutterstock

כיצד נחזק את עמדת האבטחה של מערכת ה-AI?

כדי לחזק את עמדת האבטחה של מערכות ה-AI בארגון יש לבצע מספר מהלכים –

ניהול נתונים איתן: כלומר, אימות משתמשים, הצפנת מידע וניקוי נתוני אימון, מעקב אחר חריגות ושימוש בטכניקות, כמו פרטיות דיפרנציאלית, כדי להגן על נתונים רגישים.

הקשחת מודל: כדי להגן מפני התקפות מודל, יש להצפין את המידע, להשתמש בטכניקות כמו אימון יריב, בו המודל מאומן עם דוגמאות יריבות. בדיקה קבועה של המודל עם דוגמאות יריבות יכולה גם לעזור לזהות נקודות תורפה אפשריות.

שימוש בתשתית מאובטחת: יישום אמצעי אבטחת סייבר סטנדרטיים, כמו בקרת גישה מתקדמת, הצפנה, בקרות גישה ומערכות זיהוי חדירה. בנוסף, שימוש בפלטפורמות ענן מאובטחות ומהימנות יכול לספק הגנה נוספת.

ניטור וביקורת מתמשכים: ביצוע ניטור וביקורת מתמשכים של מערכת הבינה המלאכותית, כולל מעקב אחר ביצועי המודל, וביקורת נתוני ההדרכה ובדיקה שוטפת של התשתית, לאיתור סימני פריצה.

לסיכום, אבטחת יישומי בינה מלאכותית מפני איומים היא משימה רבת-פנים הדורשת גישה מקיפה. ככל שהשילוב של מערכות AI מעמיק בהיבטים שונים של הקיום הדיגיטלי שלנו, שמירה על שלמותן מתגלה כציווי קריטי. כדי לחזק את עמדת האבטחה של יישומי בינה מלאכותית, ארגונים חייבים לפרוס אסטרטגיות חזקות המסוגלות למתן מערך של איומים פוטנציאליים. הדבר כרוך לא רק באמצעי מנע אלא גם מנגנוני ניטור ותגובה יזומים, כדי לטפל במהירות בנקודות תורפה מתעוררות.

שמירה על מערכות בינה מלאכותית דורשת גישה הוליסטית וחשיבה קדימה, המבוססת על מחויבות לעירנות ולחדשנות מתמדת. רק כך נוכל להבטיח את החוסן והאמינות של AI במערכת אקולוגית דיגיטלית יותר ויותר מחוברת.

הכותב הוא מהנדס פריסייל בבינת תקשורת מחשבים