אתגרי האבטחה של AI: ממעקב למניעה והתייעלות

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:

1. Observability (מעקב) - מיפוי מלא של כל קריאות ה-AI במערכת וסוגי הנתונים המוזנים
2. Prevention (מניעה) - אכיפת מדיניות לחסימת פרטי נתונים רגישים מכניסה למודלים לא מורשים
3. 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