הגנה ובדיקות על מוצרי AI

כולם הבינו ש AI פרץ לחיינו בסערה והוא ישנה את פני העתיד, וכבר אנחנו רואים מוצרים תומכים ומסייעים בתהליכי העבודה באירגונים ובניתוח מידע אנליטי. אבל למה אנחנו לא רואים את פריצת דרך המשמעותית, למה יש תחושה של בז גדול סביב ה AI אבל השימוש בו עדיין צדדי ושולי יחסי?

אירגוני שרוצים להטמיע את הכלי היטב באירגון שלהם מבינים שהם צריכים לאפשר גישה למידע, ובתהליך זה יש סיכון של חשיפת מידע, יציאה של מידע לא מבוקר, עיבוד וניתוח לא נכונים של מידע. בואו ניקח דוגמא: בנק רוצה לייצר התייעלות באמצעות AI ולהחליף את המוקדי שירות שלו בצ'ט AI או אפילו קולי, האנשים המתכתבים עם ה AI יקבלו רמת שירות די דומה לצ'ט עם אדם או לפחות בקירוב, אולם המתחכמים יבקשו מהצ'ט לעבור את המחסומים שביקשו מהם, או יחפשו פרצות הקיימות היום בצ'ט וישתמשו בתשובה של הצ'ט לתבוע מהבנק תשובה רשמית למידע שעל בסיסו הם קיבלו החלטות על הכסף שלהם.

בואו נסקור את שיטות ההגנה לשימוש ב AI

בדיקת חדירה: אירגונים ישכרו האקרים או מומחי אבטחה כדי לבצע בדיקות חדירה במערכות הבינה המלאכותית שלהם. ולדמות התקפות בעולם האמיתי תוך זיהוי נקודות תורפה שתוקפים זדוניים עלולים לנצל.

בדיקת פרטיות נתונים: בדוק את מערכות הבינה המלאכותית שלך עבור תאימות לפרטיות נתונים. ודא שהם מצייתים לתקנות כמו GDPR ו-HIPAA על ידי ביצוע הערכות מקיפות של פרטיות הנתונים, זה לא יהיה מושלם אבל לפחות תקבל קריאת כיוון על איכות המידע היוצא.

סריקת פגיעות: יש להשתמש בכלי סריקת פגיעות אוטומטיים כדי לזהות חולשות בתשתית ובאפליקציות הבינה המלאכותית. סריקות סדירות יכולות לעזור להישאר לפני איומים פוטנציאליים.

בדיקת הטיית מודל בינה מלאכותית: הערך את המודלים שלך בינה מלאכותית עבור הטיה והגינות. מודלים מוטים יכולים להוביל לתוצאות מפלות ולבעיות משפטיות אפשריות. כלים כמו AI Fairness 360 של IBM יכולים לעזור בהקשר זה.

סקירת קוד: ודא שהקוד של יישומי הבינה המלאכותית שלך או הממשקים עובר סקירת קוד אבטחה יסודית. יש לחפש נקודות תורפה כגון הזרקת SQL, סקריפטים בין-אתרים (XSS) ונקודות קצה לא מאובטחות של API.

הצפנת נתונים: הצפת נתונים תבטיח שגם אם מתרחשת גישה לא מורשית, הנתונים יישארו בלתי קריאים ומאובטחים.

בקרת גישה: הטמעת בקרות גישה קפדניות כדי להגביל גישה למערכות ה-AI ולנתונים שבהם הם משתמשים. יש להשתמש בבקרת גישה מבוססת תפקידים (RBAC) כדי להגביל הרשאות על סמך תפקידי עבודה.

אנונימיזציה של נתונים: לפני הזנת נתונים למודלים של AI, הפוך מידע אישי ורגיש לאנונימי. ניתן לעשות זאת על ידי הסרה או הצפנה של מידע אישי מזהה (PII) ונקודות מידע רגישות אחרות.

ממשקי API מאובטחים: אם מערכות ה-AI צריכות להשתמש בממשקי API כדי ליצור אינטראקציה עם שירותים אחרים, יש לודא שממשקי API אלה מאובטחים. ולהשתמש במפתחות API, ובאמצעי אימות ואבטחה חזקים של API כדי למנוע גישה לא מורשית.

ביקורת שוטפות: יש לבצע ביקורת שוטפת של מערכות הבינה המלאכותית שלך ויומני גישה לנתונים. זה עוזר בזיהוי פעילויות חריגות או פרצות אבטחה אפשריות.

בודק תוכנה, מחפש להתמקצע ולהבין את העולם הטכנולוגי היטב? לפני כן תייצר לעצמך בסיס חזק של הבנה בבדיקות תוכנה, כנס עכשיו לקורס שלנו וצרוך מידע קריטי עבורך >>