אתגרי האבטחה של AI: ממעקב למניעה והתייעלות
שימוש ב-AI לפיתוח תוכנה מאיץ תהליכים אך יוצר אתגרי אבטחה חדשים: 40% מקוד אווטומטי מכיל פגיעויות. מומחים מציגים מעטפת הגנה חדשה (AI TrustOps) ושלושה עקרונות מרכזיים: מעקב אחר פעולות AI, מניעת דליפת נתונים ותיקון אוטומטי של טעויות. נדרשת בקרה אנושית צמודה ובניית כלים ייעודיים לאבטחת מערכות AI.
מהפכת ה-AI באבטחת תוכנה: אתגרים ופתרונות
כלי AI לשלמת קוד מאיצים פיתוח תוכנה בעשרות אחוזים, אך מביאים עימם סיכונים חדשים. קלינטון הרגט, CTO שטח ב-Snyk, מצביע על כך שמודלי שפה מייצרים קוד עם שיעור פגיעויות של כ-40%. "אי אפשר לפתח מודל קוד שיהיה גם מאובטח מאוד וגם ביצועי מאוד באותו הזמן", הוא מציין.
עידן חדש של אבטחה: AI TrustOps
הרגט מציג את המונח AI TrustOps - מסגרת אבטחה המותאמת לפיתוח מואץ-AI ופיתוח מולד-רה שכלול מלאכותי.
- כלים אוטומטיים ליצירת קוד מאפשרים פיתוח אפליקציות מהיר אך לא מבצעים איתור תקלות
- מתקפות סייבר המשתמשות ב-AI לייעול פישינג ויצירת מאלוויר מחייבות הגנות חדשות
- נדרשת בקרה אנושית צמודה למתן אמון במערכות מבוססות רכיבי AI
שלושת עמודי התווך לאבטחת מערכות AI
דוורט רישי, מנהל AI ב-Rubrik, מתאר אסטרטגיית הגנה תלת-שלבית:
- Observability (מעקב) - מיפוי מלא של כל קריאות ה-AI במערכת וסוגי הנתונים המוזנים
- Prevention (מניעה) - אכיפת מדיניות לחסימת פרטי נתונים רגישים מכניסה למודלים לא מורשים
- Remediation (תיקון) - כלים ל"ביטול פעולות" כאשר סוכני AI מבצעים פעולות שגויות בסביבות ייצור
"ארגונים חייבים לפתח יכולת לביטול החלטות של סוכני AI הפועלים בצורה אוטונומית במערכות קריטיות" - דוורט רישי
העתיד כבר כאן
מומחים מסכימים כי עולם ה-DevSecOps הקלאסי לא ערוך לאתגרי האבטחה של עידן ה-AI. הפתרונות טמונים בשילוב בין:
- חשיבה אסטרטגית חדשה
- כלים ייעודיים למעקב אחרי תהליכי AI
- הקצאת משאבים לבקרה אנושית מתמשכת
מקורות
