新しい脅威には新しい保護戦略が必要であり、AIセキュリティが始まっています。
返事
新しいチャンス、新しいスペース
AIはますます会社のプロセスに浸透しています。うるさい ガートナー 生成AIの安全な取り扱いは、最も重要なサイバーセキュリティトレンド2025の1つです。しかし、利点により、リスクも増加します。以下に、AIベースのアプリケーションの上位10のセキュリティリスクのうち2つを学びます。
中央の攻撃パターンはそれです 迅速な噴射。そうすることで、攻撃者は音声モデルの動作に影響を与えるためにプロンプトの入力を操作しました。目的は、セキュリティメカニズムを回避するか、機密情報を強制することです。
すぐに注入すると、言語モデルが入力を解釈する方法を利用します。目立たない、または目に見えないコンテンツでさえ、セキュリティ – 批判的な命令を無視したり、誤った費用を発生させたりする可能性があります。
データとモデル中毒 トレーニング中や罰金モデル中や外部データを埋め込むときなど、AIベースのシステムのライフサイクルのさまざまな段階で発生する可能性があります。
これには、AIアプリケーションの知識データベースとして機能する頻繁に使用されるRAGシステム（検索拡張生成）が含まれます。攻撃者がこれらのデータベースへのアクセスを受け取った場合、またはコンテンツを操作した場合、モデルが間違った費用または有害な費用を生成するリスクがあります。
このような攻撃はシステムの完全性を危険にさらします。モデルはスリーパーエージェントのように振る舞うことができます：通常の操作では目立たないが、ターゲットの不正行為を伴う特定の入力がある。
AIベースのシステムの統合が増加すると、攻撃面は劇的に増加します。従来のセキュリティ対策だけでも、効果的な防御には不十分です。
このようなアプリケーションの保護には、AIシステムが予想どおりに機能することが操作されていないか、インフラ全体のゲートウェイとして機能していないことを確認するために、特別な監視が必要です。セキュリティリスク、予期しない行動、または異常の早期検出には、ターゲットを絞ったロギングとモニタリングの概念が必要です。古典的なメトリックでは十分ではありません。代わりに、モデル、入力パターン、および費用も監視および評価する必要があります。可能であれば、これらの概念は、既存のプロセスまたはCNAPPソリューション（クラウドネイティブアプリケーション保護プラットフォーム）に統合する必要があります。
脅威：テクノロジーとともに攻撃方法が開発されます
deeppakes、AI生成されたフィッシングメール、または適応マルウェアは、従来の保護メカニズムをかわすことが困難です。システムは継続的にそうすることを学んでおり、よく知られている防衛戦略がますます効率的になっています。
ここでは、従業員の定期的なトレーニングが不可欠であり、技術的な防衛措置を伝えるだけでなく、AIによって増加したソーシャルエンジニアリング技術の認識を高めるためにも不可欠です。また セキュリティオペレーションセンター（SOC） AIの専門知識があり、重要性を獲得しています。 AIベースのツールを使用して、初期段階で脅威を特定して分類します。このようにして、それらはセキュリティインシデントに対する迅速で標的を絞った反応を可能にします。
アクションに関する推奨事項：企業がAIアプリケーションを保護する方法
AI法により、欧州連合は初めてAI使用の法的拘束力のある基準を設定します。機密分野でAIを使用する企業は、広範なリスク分析を実施し、技術的および組織的な保護対策を実証し、すべてのAIアプリケーションの体系的なディレクトリをリードする必要があります。特に危険なシステムには厳しい要件があります。
多くの企業にとって、これは法的だけでなく、特に既存のプロセスを適応させる必要がある場合にも、戦略的課題であることを意味します。
企業プロセスにおけるAIの統合は、セキュリティの戦略的理解を最初から伴う必要があります。これには、責任の明確な固定と既存のプロセスへの統合が含まれます。 AIシステムを導入した人は誰でも、そのセキュリティに対する責任を負います。これは、適切なモデルの選択から、会社の継続的な監視に適用されます。
すでにこの初期段階では、法的およびコンプライアンスのトピックも考慮する必要があります。 AI法に加えて、GDPR/GDPRの要件と、AI管理システムの新しいISO/IEC 42001などの標準についてもあります。業界固有の規制も追加されています。
データ中毒と迅速な注入のための共折りたたみ戦略を備えたAWS Genai-Ragアーキテクチャの高レベルの概要
スパイク返信
ゲームのルールが明確になった場合、フィールドは
攻撃ベクトルの大部分は、インフラストラクチャレベルですでに削除または完全にブロックされる可能性があります。これの前提条件は、RAGシステムやエージェント、古典的なAPIおよびパイプラインなどのAIアプリケーションの特定の資産を深く理解することです。敏感なコンポーネントを知っていて、それぞれの脆弱性を理解している人のみが、効果的な硬化措置を講じることができます。
ストレージの場所、ネットワーク、アクセスポイントのターゲットを絞った保護、および最小特権やゼロトラストなどの原則の一貫した実装により、潜在的なペンを悪用する前に閉鎖できます。
会社では制御メカニズムも必要です。入力検証と同様に、AIアプリケーションの出力も監視する必要があります。定性的に一定であるだけでなく、安全な動作も確保する必要があります。
継続的な監視は、初期段階で不要な反応を認識するのに役立ちます。異常は、ターゲットを絞ったロギングによって理解できるようにすることができ、ガードレールの助けを借りて含まれます。 AI攻撃ベクトルに入る定期的な侵入テストは、弱点を明らかにするのにも役立ちます。
AIを責任を持って統合します
AIは、信頼とセキュリティが成長する場合にのみ、最大限の可能性を展開します。最終的には、長期的な安全で社会的に受け入れられているAI使用を保証するのは、技術的な卓越性、組織的な明快さ、戦略的先見の根拠の組み合わせです。
決定 – メーカーの概要
AIアプリケーションを最初から戦略的および全体的に保護します。
明確な責任を定義し、AI法やGDPRなどの法的およびコンプライアンス要件を早期に統合し、インフラストラクチャを特に強化します。特殊な監視、ロギング、ガードレールを配置して、異常をすぐに認識し、リスクを効果的に避けます。定期的な浸透テスト、啓発プログラム、KI訓練を受けたセキュリティオペレーションセンターが保護を完了します。
私たちはあなたのAIを安全に、準拠し、ビジネスに抵抗することを統合することをサポートします。そうすれば、イノベーションがリスクになりません。
#なぜサイバーセキュリティが今再考されなければならないのか