AI és biztonság: bonyolult, de nem kell | IoT Now News & Reports

AI és biztonság: bonyolult, de nem kell | IoT Now News & Reports

Időbélyeg: 19. január 2024. 5:48
Forrás csomópont: 3071147

A mesterséges intelligencia egyre népszerűbb, és ez a tendencia csak folytatódni fog. Ezt támogatja Gartner amely kimondja, hogy a vállalkozások körülbelül 80%-a használt majd generatív mesterséges intelligenciát.GenAI) alkalmazásprogramozási interfészek (API-k) vagy modellek 2026-ra. Az AI azonban tág és mindenütt elterjedt fogalom, és sok esetben számos technológiai területet takar. Mindazonáltal a mesterséges intelligencia áttörést jelent a logika eltérő feldolgozásának képességében, ami mind a vállalkozások, mind a fogyasztók figyelmét felkelti, akik ma a mesterséges intelligencia különféle formáival kísérleteznek. Ugyanakkor ez a technológia hasonló figyelmet kelt a fenyegetettség szereplőitől, akik felismerik, hogy ez a vállalat biztonságának gyenge pontja lehet, ugyanakkor egy olyan eszköz is lehet, amely segít a vállalatoknak azonosítani és kezelni ezeket a gyengeségeket.

Az AI biztonsági kihívásai

A vállalatok mesterséges intelligencia használatának egyik módja a nagy adathalmazok áttekintése, hogy azonosítsák a mintákat és ennek megfelelően szekvenciaadatokat. Ezt táblázatos adatkészletek létrehozásával érik el, amelyek jellemzően adatsorokat és sorokat tartalmaznak. Noha ez jelentős előnyökkel jár a vállalatok számára, a hatékonyság javításától a minták és betekintések azonosításáig, ugyanakkor növeli a biztonsági kockázatokat is, mivel incidens esetén ezeket az adatokat a fenyegetés szereplői számára könnyen használható módon rendezik.

További veszélyek alakulnak ki a nagy nyelvi modell (LLM) technológiák használatakor, amelyek megszüntetik a biztonsági korlátokat, mivel az adatok nyilvánosan hozzáférhetővé válnak mindenki számára, aki a technológiát arra használja, hogy ráakadjon és felhasználja. Mivel az LLM valójában egy bot, amely nem érti a részleteket, a lehető legvalószínűbb választ adja a valószínűség alapján, a rendelkezésére álló információk felhasználásával. Emiatt sok vállalat megakadályozza az alkalmazottakat abban, hogy céges adatokat helyezzenek el olyan eszközökbe, mint a ChatGPT, hogy az adatok biztonságban legyenek a vállalat határain belül.

Az AI biztonsági előnyei

Bár a mesterséges intelligencia potenciális kockázatot jelenthet a vállalatok számára, ez is a megoldás része lehet. Mivel a mesterséges intelligencia az emberektől eltérően dolgozza fel az információkat, másképp tud nézni a problémákat, és áttörést jelentő megoldásokat kínál. Például a mesterséges intelligencia jobb algoritmusokat hoz létre, és képes megoldani azokat a matematikai problémákat, amelyekkel az emberek évek óta küzdenek. Mint ilyen, amikor az információbiztonságról van szó, az algoritmusok királyok és AI, gépi tanulás (ML) vagy egy hasonló kognitív számítástechnikai technológia kidolgozhat egy módot az adatok biztonságára.

Ez az AI valódi előnye, mivel nemcsak hatalmas mennyiségű információt képes azonosítani és rendezni, hanem olyan mintákat is képes azonosítani, amelyek lehetővé teszik a szervezetek számára, hogy olyan dolgokat lássanak, amelyeket korábban nem vettek észre. Ez egy teljesen új elemet hoz az információbiztonságba. Míg a mesterséges intelligencia a fenyegetés szereplői által a rendszerekbe való betörésük hatékonyságának javítására szolgáló eszközként fogja használni, etikus hackerek is eszközként fogják használni, hogy megpróbálják kideríteni, hogyan lehet javítani a biztonságot, ami rendkívül előnyös lesz a vállalkozások számára.

A munkavállalók és a biztonság kihívása

Az alkalmazottak, akik személyes életükben is látják az AI előnyeit, olyan eszközöket használnak, mint pl ChatGPT hogy javítsák a munkaköri funkciók ellátására való képességüket. Ugyanakkor ezek az alkalmazottak tovább bonyolítják az adatbiztonságot. A vállalatoknak tisztában kell lenniük azzal, hogy az alkalmazottak milyen információkat helyeznek el ezekre a platformokra, és tisztában kell lenniük a velük kapcsolatos fenyegetésekkel.

Mivel ezek a megoldások előnyökkel járnak a munkahelyen, a vállalatok fontolóra vehetik a nem érzékeny adatok rendszerbe helyezését, hogy korlátozzák a belső adatkészletek kitettségét, miközben növelik a hatékonyságot a szervezetben. A szervezeteknek azonban be kell látniuk, hogy nem rendelkezhetnek mindkét irányban, és az ilyen rendszerekbe helyezett adatok nem maradnak privátak. Emiatt a vállalatoknak felül kell vizsgálniuk információbiztonsági szabályzataikat, és meg kell határozniuk, hogyan védhetik meg az érzékeny adatokat, miközben biztosítják az alkalmazottak hozzáférését a kritikus adatokhoz.

Nem érzékeny, de hasznos adatok

A vállalatok tisztában vannak azzal az értékkel, amelyet a mesterséges intelligencia hozhat, ugyanakkor hozzáadódik a biztonsági kockázat a keverékbe. Annak érdekében, hogy értéket nyerjenek ebből a technológiából az adatok titkosságának megőrzése mellett, olyan módszereket vizsgálnak, amelyek segítségével anonimizált adatokat valósíthatnak meg álnevekkel, például az azonosítható információkat álnévvel vagy értékkel helyettesítik, és nem teszik lehetővé az egyén közvetlen azonosítását.

A vállalatok egy másik módja annak, hogy megvédjék az adatokat, a generatív mesterséges intelligencia a szintetikus adatokhoz. Például, ha egy vállalat rendelkezik ügyféladatkészlettel, és meg kell osztania azt egy harmadik féllel elemzés és betekintés céljából, akkor szintetikus adatgenerálási modellt mutatnak az adatkészletre. Ez a modell mindent megtanul az adatkészletről, azonosítja a mintákat az információkból, majd olyan kitalált egyénekkel adatkészletet hoz létre, amelyek nem képviselnek senkit a valós adatokban, de lehetővé teszik a fogadó számára a teljes adatkészlet elemzését és pontos információk visszaadását. Ez azt jelenti, hogy a vállalatok hamis, de pontos információkat oszthatnak meg anélkül, hogy érzékeny vagy személyes adatokat tennének fel. Tmegközelítése lehetővé teszi hatalmas mennyiségű információ felhasználását a gépi tanulási modellek által az elemzéshez, és bizonyos esetekben az adatok teszteléséhez a fejlesztéshez.

A vállalatok számára manapság elérhető számos adatvédelmi módszerrel az AI-technológiák értéke nyugodt szívvel kihasználható, hogy a személyes adatok biztonságban maradjanak. Ez fontos a vállalkozások számára, mivel megtapasztalják az adatok valódi előnyeit a hatékonyság, a döntéshozatal és az általános ügyfélélmény javítása terén.

Clyde Williamson, a biztonsági vezető építész és Nathan Vega, a Protegrity termékmarketingért és stratégiáért felelős alelnöke.

Kommentelje ezt a cikket alább vagy X-en keresztül: @IoTNow_

Időbélyeg:

Még több IoT Most