Generativna umjetna inteligencija (GenAI) brzo se transformirala iz nišne tehnologije u temelj produktivnosti poduzeća. Od ubrzavanja razvoja koda do izrade marketinških tekstova, njezine su primjene opsežne i moćne. Ipak, dok se organizacije utrkuju s integracijom ovih alata, postavlja se ključno pitanje: Nenamjerno li širimo vrata katastrofalnim povredama podataka? Odgovor je, nažalost, odlučno da. Razumijevanje krajolika povrede podataka generativne umjetne inteligencije prvi je korak prema izgradnji otporne obrane.

Ovaj članak analizira ključne ranjivosti i uzroke sigurnosnih incidenata povezanih s GenAI-om, istražuje utjecaj iz stvarnog svijeta kroz istaknute primjere i ocrtava bitne zaštitne mjere koje poduzeća moraju implementirati kako bi zaštitila svoju najvrjedniju imovinu: podatke.

Nova granica rizika: GenAI u poduzeću

Meteorski uspon GenAI alata stvorio je neviđeno i uglavnom nekontrolirano širenje površine za napade u poduzećima. Zaposlenici, željni povećanja učinkovitosti, alarmantnom učestalošću unose osjetljive informacije u javne modele velikih jezičkih jezika (LLM). To uključuje vlasnički izvorni kod, povjerljive poslovne strategije, osobne podatke kupaca (PII) i interne financijske podatke. Srž problema je dvostruka: inherentna priroda javnih GenAI alata, koji često koriste upute za obuku modela, i širenje „Shadow AI-a“.

Shadow AI je neovlaštena upotreba GenAI aplikacija trećih strana od strane zaposlenika bez znanja ili odobrenja IT i sigurnosnih timova. Kada programer koristi novog, neprovjerenog AI asistenta za kodiranje ili marketinški menadžer koristi generator sadržaja specijaliziran za određenu nišu, oni djeluju izvan sigurnosnog perimetra organizacije. To stvara ogromnu slijepu točku, što onemogućuje provođenje politika zaštite podataka. Svaka nenadzirana interakcija s GenAI platformom predstavlja potencijalni vektor kršenja podataka putem umjetne inteligencije, pretvarajući alat namijenjen inovacijama u kanal za krađu podataka. Dok se organizacije snalaze na ovom novom terenu, nedostatak vidljivosti i kontrole nad načinom korištenja ovih moćnih alata predstavlja jasnu i prisutnu opasnost.

Razotkrivanje temeljnih uzroka kršenja podataka GenAI-a

Za učinkovito ublažavanje rizika ključno je razumjeti specifične načine na koje se podaci ugrožavaju. Ranjivosti nisu monolitne; proizlaze iz kombinacije ljudske pogreške, slabosti platforme i arhitektonskih nedostataka.

Osnovni uzroci kršenja podataka GenAI-a prema razini rizika

Ključne značajke BDR rješenja

  •       Izloženost podataka uzrokovana od strane korisnika: Najčešći uzrok kršenja podataka umjetne inteligencije ujedno je i najjednostavniji: ljudska pogreška. Zaposlenici, često nesvjesni rizika, kopiraju i lijepe osjetljive informacije izravno u GenAI upite. Zamislite financijskog analitičara koji lijepi povjerljivo tromjesečno izvješće o zaradi u javni LLM kako bi sažeo ključne nalaze ili programera koji šalje vlasnički algoritam za otklanjanje pogrešaka u jednoj liniji koda. U tim scenarijima podaci više nisu pod korporativnom kontrolom. Mogu se koristiti za obuku modela, pohranjivati na neodređeno vrijeme na poslužiteljima trećih strana i potencijalno bi se mogli pojaviti u upitu drugog korisnika. Ova vrsta nenamjernog insajderskog rizika glavni je pokretač incidenata poput zloglasnih događaja kršenja podataka ChatGPT-a.
  •       Ranjivosti platforme i curenje podataka sesija: Iako je korisnička pogreška značajan faktor, same AI platforme nisu nepogrešive. Greške i ranjivosti unutar GenAI usluga mogu dovesti do široko rasprostranjenog izlaganja podataka. Glavni primjer je povijesno kršenje podataka OpenAI-a, gdje je greška omogućila nekim korisnicima da vide naslove povijesti razgovora drugih aktivnih korisnika. Dok je OpenAI tvrdio da stvarni sadržaj nije vidljiv, incident je otkrio potencijal za otmicu sesija i curenje podataka uzrokovano ranjivostima na strani platforme. Ovaj događaj poslužio je kao oštar podsjetnik da su čak i najsofisticiraniji pružatelji AI-a podložni sigurnosnim nedostacima, ističući potrebu za dodatnim slojem sigurnosti na razini poduzeća koji se ne oslanja isključivo na zaštitne mjere pružatelja usluga.
  •       Pogrešno konfigurirani API-ji i nesigurne integracije: Kako tvrtke nadilaze javna sučelja i počinju integrirati GenAI mogućnosti u vlastite interne aplikacije putem API-ja, pojavljuje se novi skup rizika. Pogrešno konfiguriran API može djelovati kao otvoreni prolaz za prijetnje. Ako se kontrole autentifikacije i autorizacije ne implementiraju ispravno, napadači mogu iskoristiti te slabosti kako bi dobili neovlašteni pristup temeljnom AI modelu i, što je još važnije, podacima koji se obrađuju putem njega. Ove ranjivosti su suptilne, ali mogu dovesti do razornog kršenja AI podataka, jer omogućuju sustavno izvlačenje podataka u velikim razmjerima, često neotkriveno dulje vrijeme. Istraživanje primjera kršenja AI podataka otkriva da su nesigurne integracije ponavljajuća tema.
  •       Širenje Shadow AI-a: Izazov Shadow IT-a nije nov, ali njegova GenAI varijanta je posebno opasna. Jednostavnost pristupa bezbrojnim besplatnim i specijaliziranim AI alatima, od DeepSeek Coder asistenta do Perplexity istraživačkog mehanizma, potiče zaposlenike da zaobiđu sankcionirani softver. Zašto je to tako opasno? Svaka od ovih neprovjerenih platformi ima vlastitu politiku privatnosti podataka, sigurnosni stav i profil ranjivosti. Sigurnosni timovi nemaju uvid u to koji se podaci dijele, s kojom platformom ili od strane koga. Kršenje podataka deepseek-a ili perplexity-ja moglo bi otkriti osjetljive korporativne podatke bez da organizacija uopće zna da je alat u upotrebi, što odgovor na incident čini gotovo nemogućim.

Posljedice u stvarnom svijetu: Analize visokoprofilnih kršenja sigurnosti

Prijetnja kršenja podataka GenAI-a nije teoretska. Nekoliko visokoprofiliranih incidenata već je pokazalo opipljiv utjecaj ovih ranjivosti, koštajući tvrtke milijune u intelektualnom vlasništvu, šteti na ugledu i naporima za oporavak.

Vremenska crta glavnih sigurnosnih incidenata GenAI-a

Početkom 2023. godine objavljeno je da su zaposlenici Samsunga slučajno procurili vrlo osjetljive interne podatke u najmanje tri navrata koristeći ChatGPT. Procurile informacije uključivale su povjerljivi izvorni kod vezan uz nove programe, bilješke s internih sastanaka i druge vlasničke podatke. Zaposlenici su zalijepili informacije u chatbota kako bi ispravili pogreške i saželi bilješke sa sastanaka, nenamjerno prenoseći vrijedno intelektualno vlasništvo izravno trećoj strani. Ovaj incident postao je školski primjer curenja podataka uzrokovanog korisnicima, prisiljavajući Samsung da zabrani korištenje generativnih alata umjetne inteligencije na uređajima i mrežama u vlasništvu tvrtke.

Najčešće spominjana povreda podataka ChatGPT-a dogodila se u ožujku 2023. kada je OpenAI isključio uslugu nakon greške u biblioteci otvorenog koda poznatoj kao redis-py uzrokovao je izlaganje korisničkih podataka. Nekoliko sati neki su korisnici mogli vidjeti naslove povijesti razgovora drugih korisnika, a otkriven je i manji broj podataka o plaćanju korisnika, uključujući imena, adrese e-pošte i posljednje četiri znamenke brojeva kreditnih kartica. Ovaj je incident naglasio stvarnost ranjivosti platforme, dokazujući da čak i lider na tržištu može pretrpjeti kršenje koje je ugrozilo privatnost i povjerenje korisnika.

Pogled unaprijed: Evolucija kršenja podataka umjetne inteligencije u 2025. godini

Kako se GenAI tehnologija sve više integrira u poslovne tijekove rada, taktike aktera prijetnji će se razvijati u skladu s tim. Sigurnosni lideri moraju predvidjeti budući krajolik prijetnji kako bi ostali ispred. Prognoza za krajolik kršenja podataka umjetne inteligencije u 2025. godini ukazuje na pomak prema sofisticiranijim i automatiziranim metodama napada.

Napadači će sve više koristiti GenAI za orkestriranje visoko personaliziranih spear-phishing kampanja u velikim razmjerima, izrađujući e-poruke i poruke koje se gotovo ne razlikuju od legitimne komunikacije. Nadalje, možemo očekivati naprednije napade usmjerene na same LLM-ove, poput trovanja modela, gdje napadači namjerno unose zlonamjerne podatke kako bi oštetili izlaz umjetne inteligencije, te sofisticirane napade promptno ubrizgavanjem osmišljene kako bi prevarile umjetnu inteligenciju da otkrije osjetljive informacije. Konvergencija ovih naprednih tehnika znači da naslijeđena sigurnosna rješenja neće biti dovoljna za suprotstavljanje sljedećem valu prijetnji uzrokovanih umjetnom inteligencijom.

Zaštitne mjere za poduzeća: Okvir za sigurno usvajanje GenAI-a

Iako su rizici značajni, nisu nepremostivi. Organizacije mogu sigurno iskoristiti snagu GenAI-a usvajanjem proaktivne i slojevite sigurnosne strategije. Proširenje za poslovni preglednik, poput onog koje nudi LayerX, pruža vidljivost, granularnost i kontrolu potrebnu za sigurno korištenje GenAI-a u cijeloj organizaciji.

  1.   Mapiranje i analiza cjelokupne upotrebe GenAI-a: Prvi korak je uklanjanje slijepe točke „Shadow AI-a“. Ne možete zaštititi ono što ne možete vidjeti. LayerX pruža sveobuhvatnu reviziju svih SaaS aplikacija koje se koriste u organizaciji, uključujući GenAI alate. To omogućuje sigurnosnim timovima da identificiraju koji zaposlenici koriste koje platforme, sankcionirane ili ne, te da procijene povezane rizike.
  2.   Provođenje granularnog upravljanja temeljenog na riziku: Nakon što se uspostavi vidljivost, sljedeći korak je provođenje sigurnosnih politika. LayerX omogućuje organizacijama primjenu granularnih zaštitnih ograda na svu upotrebu SaaS-a i weba. To uključuje sprječavanje zaposlenika da lijepe osjetljive obrasce podataka, kao što su izvorni kod, PII ili financijske ključne riječi, u javne GenAI alate. Također omogućuje potpuno blokiranje visokorizičnih, neprovjerenih AI aplikacija, a istovremeno osigurava siguran pristup onima koje su sankcionirane.
  3.   Sprječavanje curenja podataka na svim kanalima: GenAI je samo jedan kanal za potencijalno curenje podataka. Sveobuhvatna sigurnosna strategija mora uzeti u obzir i druge vektore, kao što su SaaS aplikacije za dijeljenje datoteka i online diskovi u oblaku. LayerX pruža robusne mogućnosti sprječavanja gubitka podataka (DLP) koje prate i kontroliraju aktivnosti korisnika u tim aplikacijama, sprječavajući slučajno ili zlonamjerno curenje podataka prije nego što se dogodi.

Implementacijom ovih mogućnosti putem proširenja preglednika, organizacije mogu zaštititi korisnike na bilo kojem uređaju, bilo kojoj mreži i na bilo kojoj lokaciji, bez ugrožavanja produktivnosti ili korisničkog iskustva. Ovaj pristup izravno se suzbija temeljne uzroke generativnog kršenja podataka umjetne inteligencije, od sprječavanja slučajnog curenja korisnika do blokiranja pristupa sumnjivim alatima umjetne inteligencije.

Era GenAI-a je stigla, a njegov potencijal za poticanje inovacija je neosporiv. Međutim, s ovom velikom moći dolazi i velika odgovornost. Prijetnje od događaja kršenja podataka uzrokovanih umjetnom inteligencijom su stvarne, s uzrocima koji se kreću od jednostavne ljudske pogreške do složenih ranjivosti platforme. Učenjem iz primjera kršenja podataka uzrokovanih umjetnom inteligencijom iz prošlosti, predviđanjem budućih prijetnji i implementacijom robusnih sigurnosnih kontrola usmjerenih na preglednik, organizacije mogu s pouzdanjem prihvatiti GenAI kao katalizator rasta, a istovremeno zaštititi svoje osjetljive podatke.