סיכוני האבטחה בהטמעת AI: כיצד להימנע מטעויות קריטיות ולשמור על הארגון בטוח

סיכונים אבטחתיים בהשקת כלים מבוססי AI

המתח בין חדשנות לאבטחה

במסגרת המירוץ להפיק תועלת מקידום אוטומציה ופרודוקטיביות, ארגונים רבים מזניחים את הסיכונים האבטחתיים הקשורים ביישום כלים מבוססי AI. מחקר מהפורום הכלכלי העולמי מצביע על כך ש־63% מהארגונים אינם מעריכים את הסיכונים האבטחתיים של כלים מבוססי AI לפני השימוש בהם. כישלון בהערכת סיכונים אלו יוצר פגיעויות רבות, ומעטות מתואמות עם מערכות האבטחה המסורתיות.
החיפזון להטמיע כלים חדשניים יכול להוביל לחשיפה של מידע רגיש ויצירת פרצות אבטחה במערכות הפנימיות של הארגון. אובדן נתונים או בעיות בעמידה בתקנים רגולטוריים עשויים לגרום לאירועים מזיקים שיקשו על הארגון להחזיר את המצב לקדמותו.

הסיכונים המוכרים ביותר בשימוש ב־AI

חשיפת מידע רגיש

לרוב מערכות AI מעבדות כמויות עצומות של מידע שחלקו יכול להיות רגיש מאוד (לדוגמה פרטי לקוחות, סודות מסחריים). אם לא מבצעים בדיקה יסודית של המערכת לפני שמפעילים אותה, קיים סיכון גבוה שמידע זה "יזלוג" החוצה.
נוסף לכך, אם לא בודקים באופן קבוע כיצד מטפלת המערכת בנתונים, היא עלולה לחשוף מידע רגיש דרך התוצאות שהיא מייצרת או דרך תיעוד הפעולות הפנימי שלה (לוגים).
כמו כן, מודלי AI יכולים להיות חשופים לסוגים מיוחדים של מתקפות סייבר. תוקפים יכולים להשתמש בטכניקות שונות, כמו "הזרקות פקודות מזויפות", כדי לנצל חולשות בהגדרות המודל או באופן שבו המודל מפרש מידע מסוים.
מתקפות אלו עלולות להוביל ל:
• דליפת מידע רגיש: המודל יכול לשחרר מידע שאמור להיות סודי.
• פעולות לא מתוכננות או הפסדים כספיים: המודל עלול לבצע פעולות שגויות שיגרמו לנזק.
בפשטות, תוקפים יכולים "לשבש" את התנהגות המודל ולגרום לו לפעול בניגוד למה שתוכנן, מה שמהווה איום של ממש על האמינות והבטיחות של מערכות ה־AI.

המלצות מאת מומחי אבטחת מידע של IPV Security

בדיקות אבטחה מקיפות לכלי  AI
• מבדקי חדירה – כדאי לבצע סימולציות של התקפות כדי לזהות פגיעויות במערכות ה־AI.
• בקרת איכות – יש לבצע בדיקות לאבחון הטיות במודלים ולוודא שההחלטות המתקבלות על ידי הבינה המלאכותית אינן מוטות.
• בדיקות עמידה בתקנים רגולטוריים –  חשוב לבדוק שכל הכלים עומדים בתקנים ובתקנות רלוונטיים כדי למנוע בעיות משפטיות.

השלמת תהליך האבטחה במחזור חיי ה־AI
• יש לבצע "בדיקות צוות אדום" (Red Teaming) עבור מודלי ה־AI כדי לזהות דרכים אפשריות לתמרון הקלטים שלהם.
• יש לבצע מעקב אחרי התנהגות המערכת בזמן אמת, בייחוד כאשר המערכת משתלבת עם שירותים אחרים.

לסיכום,

המירוץ להטמעת כלים מבוססי AI עשוי להביא עימו סיכונים אבטחתיים חמורים אם לא בוצע תהליך הערכה מוקדם. על ארגונים לבצע בדיקות אבטחה מקיפות ולהבטיח עמידה בתקנים כדי למנוע נזקים עתידיים וליהנות מיתרונות הטכנולוגיה, בלי לסכן את הארגון.

למידע נוסף: https://www.csoonline.com/article/3988355/8-security-risks-overlooked-in-the-rush-to-implement-ai.html

להתייעצות מקצועית ניתן לפנות אלינו לאימייל info@ipvsecurity.com או במספר הטלפון
077-4447130. IPV Security מתמחה זה 20 שנה באבטחת מידע, סייבר, סקרי סיכונים
ותקנים ורגולציות הנוגעים לביטחון מידע ועוד.