Het wijdverbreide gebruik van generatieve AI in alle sectoren vraagt ​​om veiligheid en operationeel bewustzijn van risico’s en mitigatieopties. In deze blogpost presenteren we de top 10 van risico’s en bruikbare strategieën om je ertegen te beschermen. Uiteindelijk bieden wij hulpmiddelen die kunnen helpen.

De opkomst van generatieve AI

2022 markeerde het begin van een nieuw gebied in generatieve AI. Deze periode was getuige van de snelle vooruitgang van LLM's (Large Language Models) zoals GPT-3, GPT-4, BERT, Claude, Gemini, Llama, Mistral en anderen. Deze LLM's toonden opmerkelijke capaciteiten op het gebied van natuurlijke taalverwerking (NLP), het genereren van afbeeldingen en het creëren van creatieve inhoud. Als gevolg hiervan hebben AI-gestuurde tools zich over verschillende industrieën verspreid, waardoor de productiviteit en innovatie op het gebied van contentcreatie, klantenservice, ontwikkeling en meer zijn verbeterd. Ze hebben ook het potentieel om sectoren als gezondheidszorg, financiën en entertainment verder te revolutioneren.

De transformerende impact van deze moderne technologie moet nog volledig worden begrepen. Toch moeten organisaties die een concurrentievoordeel willen behouden, plannen maken om GenAI vroeg of laat in hun activiteiten te integreren. Tegelijkertijd moeten ze de veiligheidsrisico's van GenAI aanpakken.

Risico's van generatieve AI

Het gebruik van Gen AI-applicaties en LLM’s, hetzij openbaar, hetzij door interne ontwikkeling en/of implementatie, kan risico’s voor organisaties met zich meebrengen. Deze Gen AI-risico's omvatten:

Categorie #1: Beveiligings- en privacyrisico's

1. Privacykwesties

Generatieve AI is afhankelijk van enorme hoeveelheden gegevens, vaak afkomstig uit verschillende bronnen. Deze kunnen persoonlijke informatie bevatten, waaronder PII. Als deze gegevens in outputs worden gebruikt, kunnen hierdoor onbedoeld gevoelige details over individuen openbaar worden gemaakt, wat kan leiden tot privacyschendingen en mogelijk misbruik. Het black-box-karakter van veel GenAI-modellen compliceert de transparantie en verantwoording verder, waardoor het moeilijk wordt om te traceren hoe specifieke datapunten worden gebruikt of opgeslagen.

2. Phishing-e-mails en malware

Dankzij generatieve AI kunnen cybercriminelen zeer overtuigende en geavanceerde aanvallen uitvoeren. Vóór generatieve AI was een van de veelbetekenende tekenen van een phishing-e-mail slechte grammatica en formulering. Door AI gegenereerde phishing-e-mails kunnen echter de toon, de stijl en het formaat van legitieme communicatie nabootsen. Dit maakt het moeilijk voor individuen en beveiligingssystemen om ze te detecteren.

Bovendien kunnen aanvallers GenAI gebruiken om malware te ontwikkelen en te debuggen die traditionele beveiligingsmaatregelen kan omzeilen. Deze door AI gegenereerde aanvalsmalware kan zich aanpassen en evolueren, waardoor het nog moeilijker wordt om ertegen te beschermen.

3. Bedreigingen van binnenuit en misbruik door werknemers

Bedreigingen van binnenuit zijn personen binnen het bedrijf die misbruik maken van hun toegang tot gevoelige informatie en systemen. Deze bedreigingen kunnen opzettelijk zijn, zoals gegevensdiefstal of sabotage, of onbedoeld, zoals onbedoelde gegevenslekken als gevolg van nalatigheid. De bekendheid van insiders met de beveiligingsmaatregelen van de organisatie stelt hen vaak in staat de verdedigingsmechanismen gemakkelijker te omzeilen dan externe aanvallers.

In de context van GenAI kunnen insiders onbedoeld gevoelige gegevens in GenAI-applicaties typen of plakken. Dit kan de broncode, gevoelige bedrijfsinformatie, financiële gegevens, klantinformatie en meer omvatten.

4. Verhoogd aanvalsoppervlak

Generatieve AI-systemen kunnen het aanvalsoppervlak voor cyberbedreigingen vergroten, omdat ze vaak integreren met verschillende gegevensbronnen, API’s en andere systemen. Hierdoor ontstaan ​​meerdere toegangspunten voor potentiële aanvallen. De complexiteit van deze integraties kan leiden tot kwetsbaarheden die kwaadwillende actoren kunnen misbruiken, zoals het injecteren van kwaadaardige gegevens om AI-uitvoer te manipuleren of het verkrijgen van toegang tot gevoelige informatie via zwakke schakels in het systeem. 

Categorie #2: Kwaliteits- en betrouwbaarheidsrisico's

5. Problemen met de uitvoerkwaliteit

Problemen met de uitvoerkwaliteit in generatieve AI-systemen ontstaan ​​wanneer de AI tekst, afbeeldingen of andere uitvoer genereert die onnauwkeurig, onjuist, misleidend, bevooroordeeld of ongepast is. Factoren die bijdragen aan een slechte outputkwaliteit zijn onder meer inadequate trainingsgegevens, onvoldoende modelafstemming en de inherente onvoorspelbaarheid van AI-algoritmen.

In kritieke toepassingen zoals de gezondheidszorg, de financiële sector en de cyberbeveiliging kunnen onnauwkeurige AI-resultaten leiden tot ernstige financiële verliezen, juridische aansprakelijkheden, bedrijfsverlammingen en zelfs levens in gevaar brengen. Maar zelfs bij niet-kritieke toepassingen kunnen onjuiste resultaten en de verspreiding van onjuiste of misleidende informatie gevolgen hebben voor het werk en leven van mensen en de prestaties van bedrijven.

6. Verzonnen ‘feiten’ en hallucinaties

Een extreem voorbeeld van het bovengenoemde kwaliteitsprobleem is het genereren van “verzonnen feiten”, genaamd “hallucinaties”. Dit gebeurt wanneer de LLM informatie genereert die plausibel lijkt, maar volledig verzonnen is. Deze hallucinaties ontstaan ​​doordat het model vertrouwt op patronen in de trainingsgegevens in plaats van op een goed begrip van de feitelijke nauwkeurigheid. Zoals gezegd kan dit leiden tot de verspreiding van onjuiste of misleidende informatie, wat ernstige risico’s met zich meebrengt – vooral in contexten waar nauwkeurigheid van cruciaal belang is, zoals in de gezondheidszorg, de juridische of financiële sector.

Categorie #3: Juridische en ethische risico's

7. Auteursrecht, intellectueel eigendom en andere juridische risico's

Generatieve AI-systemen gebruiken vaak enorme hoeveelheden gegevens, inclusief auteursrechtelijk beschermd materiaal, om hun modellen te trainen. Dit kan leiden tot de onbedoelde reproductie van beschermde inhoud, waardoor mogelijk inbreuk wordt gemaakt op intellectuele-eigendomsrechten. Daarnaast is er de juridische vraag of het de LLM wettelijk is toegestaan ​​om getraind te worden op het gebied van auteursrechtelijke gegevens. Ten slotte kan het genereren van nieuwe inhoud die sterk op bestaande werken lijkt, juridische geschillen over eigendom en originaliteit oproepen.

Deze uitdagingen worden nog verergerd door de dubbelzinnigheid in de huidige auteursrechtwetten met betrekking tot door AI gegenereerde inhoud. Momenteel worden deze kwesties besproken in rechtbanken en in de publieke belangstelling. The New York Daily News, Chicago Tribune, Denver Post en andere kranten zijn dat bijvoorbeeld wel OpenAI en Microsoft aanklagen wegens inbreuk op het auteursrecht.

8. Vooringenomen uitgangen

Vertekende resultaten in AI-systemen zijn vaak het gevolg van scheve of niet-representatieve trainingsgegevens die historische vooroordelen en systemische ongelijkheden weerspiegelen. Wanneer AI-modellen bevooroordeelde resultaten genereren, kan dit leiden tot discriminerende praktijken op gebieden als aanwerving, kredietverlening, wetshandhaving en gezondheidszorg, waardoor gemarginaliseerde groepen op oneerlijke wijze worden getroffen. Dit vormt een ernstige bedreiging voor de eerlijkheid en gelijkheid, omdat ze bestaande maatschappelijke vooroordelen kunnen bestendigen en zelfs versterken.

9. Nakoming

Wanneer gevoelige informatie door AI-systemen wordt verwerkt, bestaat de kans op datalekken, ongeautoriseerde toegang en misbruik van vertrouwelijke gegevens. Dit risico wordt nog groter als de AI-dienstverlener niet over robuuste beveiligingsmaatregelen en nalevingscertificeringen beschikt. Daarom kan het delen van gegevens met generatieve AI-tools het risico op het overtreden van complianceregels en gegevensbeschermingswetten aanzienlijk vergroten, vooral in sectoren met strenge eisen op het gebied van gegevensbescherming.

Categorie #4: Operationele en financiële risico's

10. Kosten van expertise en computergebruik

Bij het intern ontwikkelen, trainen en inzetten van LLM's kunnen de kosten voor expertise en computergebruik aanzienlijk zijn. Geavanceerde AI-systemen vereisen krachtige GPU’s, gespecialiseerde hardware en cloud computing-diensten, wat tot hoge kosten kan leiden. Bovendien ontvangen hoogopgeleide professionals, zoals datawetenschappers, ML-ingenieurs en domeinexperts, premiumsalarissen. Het wereldwijde tekort aan zowel GPU’s als talent verhoogt deze kosten verder. Dit levert voor veel organisaties aanzienlijke toetredingsdrempels op. 

Strategieën om generatieve AI-beveiligingsrisico's te beperken

Nadat we de risico's hebben geschetst, gaan we strategieën bespreken om ons ertegen te beschermen. 

Strategieën voor beveiliging en privacybescherming

  • Inventaris – Identificeer de gebieden van het bedrijf waar gen-AI wordt gebruikt. Van werknemers die populaire Gen AI-applicaties zoals ChatGPT, Claude of Gemini bevragen tot uw technische teams die uw eigen LLM's ontwikkelen tot het gebruik van commerciële of open-source LLM's op uw gegevens.
  • Risicobeoordeling – Breng de potentiële veiligheidsrisico's van elk type gebruik in kaart en beoordeel deze. U kunt de bovenstaande lijst gebruiken om u te helpen.
  • Toegangscontrole implementeren – Gebruik verificatiemechanismen om te bepalen tot welke generatie AI-systemen uw werknemers toegang hebben en hoe. Een zakelijke browserextensie kan bijvoorbeeld voorkomen dat uw werknemers een kwaadaardige extensie zich voor als een legitieme ChatGPT-extensie.
  • Implementeer beleid – Beleid afdwingen voor de manier waarop GenAI-applicaties in de organisatie kunnen worden gebruikt. Een zakelijke browserextensie kan bijvoorbeeld voorkomen dat uw werknemers gevoelige code in gen-AI-applicaties plakken.
  • Softwarepatching – Update en patch systemen om uw beveiligingspositie tegen AI-aangedreven (en niet-AI-aangedreven) aanvallen te verbeteren.
  • Monitoren – Volg en detecteer ongebruikelijke incidenten en verdacht gedrag, van ongeautoriseerde toegangspogingen tot abnormale gedragspatronen tot het plakken van gevoelige gegevens in generatie-AI-tools.
  • Gebruikerseducatie – Train medewerkers regelmatig over de risico's van gen-AI, door middel van gesprekken, oefeningen en voortdurende ondersteuning. Een zakelijke browserextensie kan online training ondersteunen door medewerkers uit te leggen waarom acties, zoals het plakken van de broncode in ChatGPT, worden geblokkeerd.

Strategieën voor bescherming van kwaliteit en betrouwbaarheid

  • Gegevenskwaliteitsborging – Gebruik datasets die divers en evenwichtig zijn en vrij zijn van vooroordelen of onnauwkeurigheden. Implementeer strikte gegevensvalidatieprocessen voor de gegevens, zoals geautomatiseerde controles en handmatige beoordelingen. Update en verfijn datasets voortdurend om actuele en nauwkeurige informatie weer te geven. 
  • Evaluatiestatistieken – Gebruik uitgebreide evaluatiestatistieken zoals precisie, herinnering, F1-score en BLEU om nauwkeurigheids- en prestatieproblemen met het model en de resultaten ervan te identificeren.
  • Integreer Human-in-the-Loop-systemen – Betrek menselijke experts bij de trainings-, validatie- en verfijningsfasen van de modelontwikkeling. Mensen kunnen cruciale contextuele inzichten verschaffen, subtiele problemen identificeren die geautomatiseerde systemen mogelijk over het hoofd zien, en suggesties doen die modelreacties verbeteren.

Juridische en ethische beschermingsstrategieën

  • Naleving van wettelijke voorschriften – Zorg ervoor dat de wetgeving inzake gegevensbescherming, zoals GDPR en CCPA, wordt nageleefd. Dit betekent dat ervoor moet worden gezorgd dat gegevens die voor training worden gebruikt, legaal worden verkregen en verwerkt, met de juiste toestemming en anonimisering.
  • Stel duidelijke ethische richtlijnen vast – Deze richtlijnen moeten beginselen omvatten zoals eerlijkheid, transparantie, verantwoordingsplicht en het vermijden van vooringenomenheid. Het implementeren van ethische AI-kaders kan een gestructureerde aanpak bieden om ervoor te zorgen dat ethische overwegingen aan bod komen.

Operationele en financiële beschermingsstrategieën

  • Zorg voor schaalbaarheid, optimalisatie en betrouwbaarheid van de infrastructuur – Gebruik robuuste cloudservices, krachtige computerbronnen, efficiënte oplossingen voor gegevensopslag en schaalbare AI-pijplijnen. Kies bijvoorbeeld voor een pay-as-you-go-model, onderhandel over volumekortingen met cloudproviders en maak gebruik van GPU-provisioning.

De oplossing voor GenAI DLP

LayerX is een zakelijke browserextensie die beschermt tegen bedreigingen via internet op het risicopunt: de browser. LayerX biedt een DLP-oplossing speciaal ontworpen voor generatieve AI tools zoals ChatGPT, gericht op het beschermen van gevoelige gegevens zonder de gebruikerservaring te belemmeren.

Belangrijkste mogelijkheden:

  • Gegevens in kaart brengen en definiëren – Identificeer en definieer gevoelige gegevens zoals broncode en intellectueel eigendom ter bescherming.
  • Aanpasbare gegevenscontroles – Implementeer controles zoals pop-upwaarschuwingen of blokkeeracties wanneer gevoelige gegevens worden gedetecteerd.
  • Veilige productiviteit – Maak veilig gebruik van GenAI-tools mogelijk door DLP-achtige maatregelen toe te passen om onbedoelde gegevensblootstelling te voorkomen.
  • Besturingselementen voor browserextensies – Beheer toegang en acties binnen GenAI om data-interacties te beveiligen.

Gedetailleerde risicobeperking – Detecteer en beperk activiteiten met een hoog risico, zoals het plakken van gevoelige gegevens, terwijl u een naadloze gebruikerservaring behoudt.