Den udbredte brug af generativ kunstig intelligens på tværs af brancher kræver sikkerhed og operationel bevidsthed om risici og afbødningsmuligheder. I dette blogindlæg bringer vi de 10 bedste risici og handlingsrettede strategier for at beskytte mod dem. I sidste ende leverer vi værktøjer, der kan hjælpe.

Fremkomsten af ​​generativ AI

2022 markerede starten på et nyt område inden for generativ kunstig intelligens. Denne periode var vidne til den hurtige fremgang af LLM'er (Large Language Models) som GPT-3, GPT-4, BERT, Claude, Gemini, Llama, Mistral og andre. Disse LLM'er fremviste bemærkelsesværdige egenskaber inden for naturlig sprogbehandling (NLP), billedgenerering og kreativ indholdsoprettelse. Som et resultat har AI-drevne værktøjer spredt sig på tværs af forskellige industrier, hvilket har øget produktivitet og innovation inden for indholdsskabelse, kundeservice, udvikling og mere. De har også potentialet yderligere til at revolutionere sektorer som sundhedspleje, finans og underholdning.

Den transformative virkning af denne moderne teknologi er endnu ikke fuldt ud forstået. Alligevel bør organisationer, der ønsker at bevare en konkurrencefordel, planlægge at inkorporere GenAI i deres operationer før snarere end senere. Samtidig bør de adressere GenAIs sikkerhedsrisici.

Risici ved generativ AI

Brugen af ​​Gen AI-applikationer og LLM'er, enten offentlige eller ved intern udvikling og/eller implementering, kan udgøre risici for organisationer. Disse Gen AI-risici omfatter:

Kategori #1: Sikkerheds- og privatlivsrisici

1. Beskyttelse af fortrolige oplysninger

Generativ AI er afhængig af enorme mængder data, ofte høstet fra forskellige kilder. Disse kan indeholde personlige oplysninger, herunder PII. Hvis disse data bruges i output, kan de utilsigtet afsløre følsomme detaljer om enkeltpersoner, hvilket fører til brud på privatlivets fred og potentielt misbrug. Black-box-karakteren af ​​mange GenAI-modeller komplicerer yderligere gennemsigtighed og ansvarlighed, hvilket gør det vanskeligt at spore, hvordan specifikke datapunkter bruges eller opbevares.

2. Phishing-e-mails og malware

Generativ AI giver cyberkriminelle mulighed for at lave meget overbevisende og sofistikerede angreb. Før generativ AI var et af de tydelige tegn på en phishing-e-mail dårlig grammatik og frasering. Phishing-e-mails genereret af AI kan dog efterligne tonen, stilen og formatet af legitim kommunikation. Dette gør det vanskeligt for enkeltpersoner og sikkerhedssystemer at opdage dem.

Derudover kan angribere bruge GenAI til at udvikle og fejlsøge malware, der kan omgå traditionelle sikkerhedsforanstaltninger. Denne AI-genererede angrebs-malware kan tilpasse sig og udvikle sig, hvilket gør det endnu sværere at beskytte sig imod.

3. Insidertrusler og misbrug af medarbejdere

Insidertrusler er personer i virksomheden, der udnytter deres adgang til følsomme oplysninger og systemer. Disse trusler kan være forsætlige, såsom datatyveri eller sabotage, eller utilsigtede, såsom utilsigtede datalæk på grund af uagtsomhed. Insiderens kendskab til organisationens sikkerhedsforanstaltninger giver dem ofte mulighed for at omgå forsvar lettere end eksterne angribere.

I forbindelse med GenAI kan insidere utilsigtet skrive eller indsætte følsomme data i GenAI-applikationer. Dette kan omfatte kildekode, følsomme virksomhedsoplysninger, økonomiske data, kundeoplysninger og mere.

4. Øget angrebsoverflade

Generative AI-systemer kan øge angrebsfladen for cybersikkerhedstrusler, da de ofte integreres med forskellige datakilder, API'er og andre systemer. Dette skaber flere indgangspunkter for potentielle angreb. Kompleksiteten af ​​disse integrationer kan føre til sårbarheder, som ondsindede aktører kan udnytte, såsom at injicere ondsindede data for at manipulere AI-output eller få adgang til følsom information gennem svage links i systemet. 

Kategori #2: Kvalitets- og pålidelighedsrisici

5. Problemer med outputkvalitet

Problemer med outputkvalitet i generative AI-systemer opstår, når AI'en genererer tekst, billeder eller andre output, der er unøjagtige, forkerte, vildledende, partiske eller upassende. Faktorer, der bidrager til dårlig outputkvalitet, omfatter utilstrækkelige træningsdata, utilstrækkelig modeljustering og den iboende uforudsigelighed af AI-algoritmer.

I kritiske applikationer som f.eks. sundhedspleje, finans og cybersikkerhed kan unøjagtige AI-output resultere i alvorlige økonomiske tab, juridiske forpligtelser, lammende forretninger og endda bringe liv i fare. Men selv i ikke-kritiske ansøgninger kan forkerte resultater og formidling af forkert eller vildledende information have konsekvenser for folks arbejde og liv og virksomheders præstationer.

6. Opdigtede "Fakta" & Hallucinationer

Et ekstremt eksempel på det førnævnte kvalitetsproblem er genereringen af ​​"opdigtede fakta", kaldet "hallucinationer". Dette sker, når LLM genererer information, der virker plausibel, men som er fuldstændig opdigtet. Disse hallucinationer opstår på grund af modellens afhængighed af mønstre i træningsdataene snarere end en sand forståelse af faktuel nøjagtighed. Som nævnt kan dette føre til udbredelse af ukorrekte eller vildledende oplysninger, hvilket udgør alvorlige risici – især i sammenhænge, ​​hvor nøjagtigheden er kritisk, såsom sundhedssektoren, juridiske eller finansielle sektorer.

Kategori #3: Juridiske og etiske risici

7. Ophavsret, intellektuel ejendom og andre juridiske risici

Generative AI-systemer bruger ofte enorme mængder data, inklusive ophavsretligt beskyttet materiale, til at træne deres modeller. Dette kan føre til utilsigtet reproduktion af beskyttet indhold, hvilket potentielt krænker intellektuelle ejendomsrettigheder. Derudover er der det juridiske spørgsmål om, hvorvidt LLM er lovligt tilladt at blive trænet i ophavsretlige data. Endelig kan genereringen af ​​nyt indhold, der ligner eksisterende værker, rejse juridiske tvister om ejerskab og originalitet.

Disse udfordringer forværres af tvetydigheden i de nuværende love om ophavsret vedrørende AI-genereret indhold. I øjeblikket diskuteres disse spørgsmål i domstolene og i offentligheden. For eksempel er The New York Daily News, Chicago Tribune, Denver Post og andre aviser sagsøge OpenAI og Microsoft for krænkelse af ophavsretten.

8. Forspændte output

Forspændte output i AI-systemer stammer ofte fra skæve eller ikke-repræsentative træningsdata, der afspejler historiske fordomme og systemiske uligheder. Når AI-modeller genererer partiske output, kan det føre til diskriminerende praksis inden for områder som ansættelse, udlån, retshåndhævelse og sundhedspleje, hvilket uretfærdigt påvirker marginaliserede grupper. Dette udgør en alvorlig trussel mod retfærdighed og retfærdighed, da de kan fastholde og endda forstærke eksisterende samfundsmæssige skævheder.

9. Overholdelse

Når følsomme oplysninger behandles af AI-systemer, er der risiko for datalæk, uautoriseret adgang og misbrug af fortrolige data. Denne risiko forværres, hvis AI-tjenesteudbyderen mangler robuste sikkerhedsforanstaltninger og overholdelsescertificeringer. Derfor kan deling af data med generative AI-værktøjer markant øge risikoen for overtrædelse af compliance-regler og databeskyttelseslove, især i industrier med strenge databeskyttelseskrav.

Kategori #4: Operationelle og finansielle risici

10. Cost of Expertise & Compute

Når man udvikler, træner og implementerer LLM'er internt, kan omkostningerne til ekspertise og databehandling være betydelige. Avancerede AI-systemer kræver højtydende GPU'er, specialiseret hardware og cloud computing-tjenester, hvilket kan medføre store udgifter. Derudover har højt kvalificerede fagfolk, såsom datavidenskabsmænd, ML-ingeniører og domæneeksperter, præmielønninger. Den globale mangel på både GPU'er og talent øger disse omkostninger yderligere. Dette udgør betydelige barrierer for adgang for mange organisationer. 

Strategier til at mindske generative AI-sikkerhedsrisici

Efter at have skitseret risiciene, lad os diskutere strategier til beskyttelse mod dem. 

Sikkerheds- og privatlivsbeskyttelsesstrategier

  • Inventory – Identificer de områder af virksomheden, hvor gen AI bruges. Fra medarbejdere, der forespørger efter populære Gen AI-applikationer som ChatGPT, Claude eller Gemini til dine ingeniørteams, der udvikler dine egne LLM'er til at bruge kommercielle eller open source LLM'er på dine data.
  • Risikovurdering – Kortlæg og vurder de potentielle sikkerhedsrisici forbundet med hver type brug. Du kan bruge listen ovenfor til at hjælpe.
  • Implementer adgangskontrol – Brug verifikationsmekanismer til at styre, hvilke gen AI-systemer dine medarbejdere kan få adgang til og hvordan. For eksempel kan en virksomhedsbrowserudvidelse forhindre dine medarbejdere i at installere en ondsindet forlængelse forklædt som en legitim ChatGPT-udvidelse.
  • Implementer politikker – Håndhæve politikker for, hvordan GenAI-applikationer kan bruges i organisationen. For eksempel kan en virksomhedsbrowserudvidelse forhindre dine medarbejdere i at indsætte følsom kode i gen AI-applikationer.
  • Software patching – Opdater og patch systemer for at forbedre din sikkerhedsposition mod AI-drevne (og ikke-AI-drevne) angreb.
  • Overvågning – Spor og opdag usædvanlige hændelser og mistænkelig adfærd, fra uautoriseret adgangsforsøg til unormale adfærdsmønstre til indsættelse af følsomme data i gen AI-værktøjer.
  • Brugeruddannelse – Træn medarbejderne om gen AI-risici regelmæssigt gennem samtaler, øvelser og løbende support. En virksomhedsbrowserudvidelse kan understøtte online træning ved at forklare medarbejderne, hvorfor handlinger, som at indsætte kildekode i ChatGPT, bliver blokeret.

Strategier til beskyttelse af kvalitet og pålidelighed

  • Kvalitetssikring af data – Brug datasæt, der er forskelligartede, afbalancerede og fri for skævheder eller unøjagtigheder. Implementer strenge datavalideringsprocesser for dataene, såsom automatiske kontroller og manuelle gennemgange. Opdater og forfin datasæt løbende for at afspejle aktuelle og nøjagtige oplysninger. 
  • Evalueringsmålinger – Anvend omfattende evalueringsmetrikker såsom præcision, genkaldelse, F1-score og BLEU til at identificere nøjagtigheds- og ydeevneproblemer med modellen og dens output.
  • Inkorporer Human-in-the-Loop-systemer – Involver menneskelige eksperter i trænings-, validerings- og finjusteringsfaserne af modeludvikling. Mennesker kan give kritisk kontekstuel indsigt, identificere subtile problemer, som automatiserede systemer kan gå glip af, og komme med forslag, der forbedrer modelsvar.

Juridiske og etiske beskyttelsesstrategier

  • Overholdelse af lovbestemmelser – Sikre overholdelse af databeskyttelseslove såsom GDPR og CCPA. Det betyder at sikre, at data, der bruges til træning, indhentes og behandles lovligt, med passende samtykke og anonymisering.
  • Etabler klare etiske retningslinjer – Disse retningslinjer bør omfatte principper som retfærdighed, gennemsigtighed, ansvarlighed og undgåelse af partiskhed. Implementering af etiske AI-rammer kan give en struktureret tilgang til at sikre etiske overvejelser.

Operationelle og finansielle beskyttelsesstrategier

  • Sikre infrastruktur skalerbarhed, optimering og pålidelighed – Brug robuste cloud-tjenester, højtydende computerressourcer, effektive datalagringsløsninger og skalerbare AI-pipelines. Brug f.eks. en pay-as-you-go-model, forhandle mængderabatter med cloud-udbydere og brug GPU-klargøring.

Løsningen til GenAI DLP

LayerX er en virksomhedsbrowserudvidelse, der beskytter mod netbårne trusler på risikopunktet – browseren. LayerX giver en DLP-løsning specielt designet til Generativ AI værktøjer som ChatGPT, der sigter mod at beskytte følsomme data uden at hindre brugeroplevelsen.

Nøglefunktioner:

  • Datakortlægning og definition – Identificere og definere følsomme data som kildekode og intellektuel ejendom til beskyttelse.
  • Brugerdefinerbare datakontroller – Implementer kontroller som pop-up-advarsler eller blokeringshandlinger, når følsomme data opdages.
  • Sikker produktivitet – Aktiver sikker brug af GenAI-værktøjer ved at anvende DLP-lignende foranstaltninger for at forhindre utilsigtet dataeksponering.
  • Kontrolelementer til browserudvidelser – Administrer adgang og handlinger inden for GenAI for at sikre datainteraktioner.

Granulær risikobegrænsning – Opdag og dæmp højrisikoaktiviteter som at indsætte følsomme data, samtidig med at du opretholder en problemfri brugeroplevelse.