AI Security Posture Management is een aanpak waarmee organisaties de AI-systemen en -gegevens waarop ze vertrouwen, kunnen beveiligen. Nu organisaties AI-oplossingen in hun hele bedrijf implementeren, kunnen er nieuwe beveiligingsuitdagingen ontstaan waar traditionele beveiligingstools simpelweg niet tegen opgewassen zijn. AI-SPM biedt een speciaal framework en technieken die gericht zijn op het beschermen van deze systemen gedurende hun hele levenscyclus.
De versnelde uitbreiding van AI-technologie heeft eveneens nieuwe aanvalsvectoren en beveiligingslacunes voor kwaadwillende actoren met zich meegebracht. Deze bestaan uit modelvergiftiging, gegevensmanipulatie en inferentieaanvallen die specifiek gericht zijn op AI-systemen. AI-SPM legt de nadruk op het begrijpen, meten en beheren van deze specifieke risico's, zodat de beveiliging en het vertrouwen van een organisatie niet in het gedrang komen wanneer zij AI-toepassingen implementeert.
In deze blog wordt ingegaan op AI-beveiligingsbeheer, het belang ervan en de belangrijkste componenten en functionaliteiten. We bespreken ook de uitdagingen waarmee beveiligingsteams te maken kunnen krijgen, en de voordelen ervan.
Wat is AI Security Posture Management (AISPM)?
AI Security Posture Management (AISPM) is het proces van het continu monitoren, beheren en verbeteren van de beveiliging van kunstmatige-intelligentiesystemen. Dit omvat het identificeren van kwetsbaarheden, risicobeheeren beveiligingsmaatregelen voor de AI-modellen, datapijplijnen en implementatieomgevingen. AISPM geeft organisaties een totaaloverzicht van de beveiligingsstatus van de onderneming met betrekking tot AI en stelt beveiligingsteams in staat om de nodige maatregelen te nemen om de blootstelling aan risico's te beperken.
AISPM is in wezen een combinatie van beveiligingspraktijken en -maatregelen die zijn afgestemd op de AI-levenscyclus, van ontwikkeling tot implementatie. Dit omvat het beveiligen van de trainingsgegevens, het beschermen van modelparameters en het verbieden van inferentieaanvallen.
Waarom is het beheer van de AI-beveiligingsstatus belangrijk?
Door de toenemende afhankelijkheid van AI-systemen voor het uitvoeren van belangrijke bedrijfsfuncties of het nemen van cruciale beslissingen is het beheer van de AI-beveiligingsstatus een must geworden. AI-modellen verwerken doorgaans gevoelige klantgegevens, nemen financiële beslissingen, bepalen de toegang tot middelen en maken kritieke infrastructuur mogelijk. Het beveiligen van deze systemen is van het grootste belang, omdat ze gemakkelijk ten prooi kunnen vallen aan aanvallers die beveiligingszwakheden kunnen misbruiken om informatie te stelen, resultaten te beïnvloeden of de werking van het systeem te verstoren.
De gevolgen van AI-beveiligingsinbreuken zijn niet alleen directe financiële verliezen, maar ook regelgevende maatregelen, reputatieschade en een afname van het vertrouwen van klanten. Nu AI-regelgeving wereldwijd toeneemt, zullen organisaties strengere verplichtingen hebben met betrekking tot het beveiligen van hun AI-systemen en het aantonen van naleving. AISPM stelt organisaties in staat om aan deze verplichtingen te voldoen door middel van continue monitoring, documentatie en bewijsvoering van de aanwezige beveiligingsmaatregelen, evenals registraties die aantonen dat er due diligence is betracht bij de bescherming van AI-middelen. Een dergelijke aanpak voorkomt beveiligingsincidenten, maar legt ook de basis voor een verantwoorde implementatie van AI, die zowel aan de bedrijfsdoelstellingen als aan de nalevingsvereisten voldoet.
Verschil tussen AI-SPM, DSPM, CSPM en ASPM
AI-SPM of AI-beveiligingsbeheer houdt zich uitsluitend bezig met de verantwoordelijke beveiliging van AI-systemen, modellen en de AI-beheerlevenscyclus. Het biedt ook nieuwe uitdagingen, zoals modelvergiftiging, vijandige aanvallen en kwetsbaarheden die specifiek zijn voor AI.
AI-SPM-tools kunnen toezicht houden op de AI-trainingspijplijnen, modelimplementaties en inferentieservices, en zorgen voor de integriteit van de AI-beslissingen. Ze stellen organisaties in staat om precies te bepalen wanneer AI-modellen kwetsbaar kunnen worden voor compromittering of wanneer ze kunnen afwijken van hun ontwerp en zo veiligheidsrisico's kunnen opleveren.
Data security posture management (DSPM) richt zich op de bescherming van data-assets in de hele organisatie. DSPM-tools identificeren, categoriseren en volgen gevoelige gegevens, ongeacht hun locatie. Ze monitoren de gegevensstromen en toegangspatronen, hebben een compliance-status en kunnen helpen bij het waarborgen van voldoende gegevensbeschermingsmaatregelen. Hoewel DSPM betrekking heeft op gegevens die AI-systemen kunnen gebruiken, heeft het geen betrekking op de AI-modellen zelf of hun unieke veiligheidsimplicaties.
Cloud Security Posture Management (CSPM) richt zich op het beschermen van cloudinfrastructuur en -diensten. Deze tools zijn bedoeld om verkeerde configuraties, nalevingsschendingen en beveiligingslacunes in cloudimplementaties op te sporen. CSPM-oplossingen kunnen helpen om veelvoorkomende fouten, zoals blootgestelde opslagbuckets of te tolerante IAM-beleidsregels, te voorkomen. In plaats daarvan richten ze zich op het beveiligen van infrastructuur waarop AI-systemen kunnen draaien en zijn ze niet direct gericht op de beveiliging van AI-modellen of de gegevensverwerkingspijplijnen die de modellen voeden.
Attack surface posture management (ASPM) bestrijkt alle aanvalsoppervlakken door continu toegangspunten in de hele organisatie te ontdekken, te monitoren en te beveiligen. ASPM-tools detecteren de activa en kwetsbaarheden die aan de omgeving zijn blootgesteld, samen met de beveiligingslacunes die aanvallers kunnen misbruiken. ASPM helpt om inzicht te krijgen in het totale beveiligingsoppervlak. Het beschikt echter niet over de gedetailleerde functionaliteiten om specifieke componenten te beschermen tegen die unieke AI-risico's.
Belangrijkste componenten en functionaliteiten van AI SPM
De effectiviteit van AI-beveiligingsbeheer hangt af van verschillende cruciale componenten die samenwerken om AI-systemen gedurende hun hele levenscyclus te beschermen. Laten we eens kijken naar de belangrijkste elementen waaruit een uitgebreide AI-SPM-oplossing bestaat.
Continue beoordeling van de beveiligingsstatus
Continue beoordeling van de beveiligingsstatus biedt realtime inzicht in de beveiligingsstatus van AI-systemen door middel van continue scans en monitoring. Deze module scant op regelmatige basis op kwetsbaarheden, verkeerde configuraties en beveiligingslacunes in AI-modellen, trainingspijplijnen en implementatieomgevingen. Het verzamelt beveiligingstelemetrie uit al deze gegevensbronnen en vergelijkt de huidige status met beveiligingsbaselines en best practices.
Geautomatiseerd kwetsbaarheidsbeheer
Geautomatiseerd kwetsbaarheidsbeheer vindt en verhelpt kwetsbaarheden in AI-systemen voordat een aanvaller misbruik kan maken van een van de zwakke punten. Deze component scant de AI-infrastructuur, de code waaruit de applicatie bestaat en de modellen die fungeren als de resulterende applicatie op bekende kwetsbaarheden met behulp van tools die zijn ontworpen om de AI-status te detecteren.
Detectie van configuratieafwijkingen
Detectie van configuratieafwijkingen detecteert wijzigingen in de instellingen van AI-systemen die veiligheidsrisico's kunnen opleveren. Houd niet alleen wijzigingen in modelparameters bij, maar ook wijzigingen in instellingen voor toegangscontrole en implementatieomgevingen, en stuur meldingen naar teams wanneer modellen automatisch worden geïmplementeerd met configuratieparameters die afwijken van de goedgekeurde baseline.
Risicoprioritering en -scoring
Door alle verschillende mogelijke bedreigingen te scoren, kunnen beveiligingsteams prioriteiten stellen voor de risico's die ze als eerste moeten aanpakken. In deze fase van de beoordeling worden risicoscores berekend op basis van verschillende factoren, zoals de ernst van een kwetsbaarheid, de potentiële impact op het bedrijf, de mate waarin deze kan worden misbruikt en de gevoeligheid van de getroffen gegevens.
Handhaving van beveiligingsbeleid
Handhaving van beveiligingsbeleid zorgt ervoor dat de AI-systemen voldoen aan de beveiligingsvereisten van de organisatie en aan de industrienormen. Dit element omvat de handhaving en monitoring van het beveiligingsbeleid voor de ontwikkeling en implementatie van AI. Het dwingt controles af, zoals toegangscontrole, versleutelingsverplichtingen en gegevensbeheer in de hele AI-omgeving.
Waarom AI SPM implementeren?
Naarmate AI-implementaties groeien en volwassen worden, hebben organisaties in elke branche dwingende redenen om AI SPM toe te passen. Organisaties die AI-SPM-oplossingen implementeren, hebben doorgaans een aantal doorslaggevende zakelijke vereisten en beveiligingsbehoeften die met traditionele oplossingen niet effectief kunnen worden opgelost.
Toenemende complexiteit van het dreigingslandschap
Het dreigingslandschap voor AI-systemen is dynamischer en complexer geworden. Aanvallers maken nu gebruik van specifieke methoden die inspelen op de zwakke punten van AI, zoals modelinversie, lidmaatschapsinferentie of promptinjectieaanvallen. Nu aanvallers manieren vinden om het AI-systeem te ondermijnen en gevoelige trainingsgegevens te extraheren, AI-output te manipuleren of het systeem beslissingen te laten nemen die schade toebrengen aan anderen, worden organisaties bedreigd.
Snelheids- en schaalvoordelen ten opzichte van handmatige benaderingen
AI-systemen die in gedistribueerde omgevingen worden ingezet, kunnen dagelijks miljoenen transacties of beslissingen verwerken. Deze systemen hebben AI-SPM-tools nodig om geautomatiseerde monitoring te bieden die met hen meegroeit, aangezien ze continu beveiligingstelemetrie analyseren op machinesnelheid. Ze kunnen AI-infrastructuren in enkele minuten scannen, subtiele verschillen in enorme datasets identificeren en actie ondernemen tegen bedreigingen voordat deze grote schade kunnen aanrichten.
Voorspellende mogelijkheden en proactieve verdediging
Met behulp van geavanceerde analyses herkennen AI-SPM-oplossingen alle potentiële beveiligingsrisico's en minimaliseren ze de kans op inbreuken. Aan de hand van gedragspatronen uit de systeemontwikkeling, interacties van eindgebruikers en andere omgevingsfactoren voorspellen deze tools de potentiële zwakke plekken.
Optimalisatie van middelen en kostenefficiëntie
Het gebruik van AI-SPM verlaagt de beveiligingskosten door schaarse middelen in te zetten waar de waarde het grootst is. Automatiseringsfuncties nemen de last weg van routinematige beveiligingstaken die veel tijd van het personeel in beslag zouden nemen, zoals het scannen op verkeerde configuraties, nalevingscontroles en het genereren van beveiligingsrapporten.
Minder alarmmoeheid en valse positieven
Wanneer traditionele beveiligingstools worden toegepast op AI-systemen, genereren ze een overweldigend aantal waarschuwingen, waarvan de meeste valse positieven zijn. Door deze waarschuwingsruis moeten beveiligingsanalisten onschuldige afwijkingen onderzoeken en verspillen ze uiteindelijk tijd, terwijl ze echte bedreigingen missen.
Hoe AI traditioneel beveiligingsbeheer verbetert
Handmatige en op regels gebaseerde beveiligingsbenaderingen zijn altijd beperkt geweest en zijn daarom bij uitstek geschikt voor de mogelijkheden die AI biedt.
Realtime analyse en reactie
Met realtime analyse kunnen beveiligingssystemen beveiligingsgegevens analyseren en erop reageren zodra deze worden gegenereerd, waardoor vertragingen door batchverwerking of handmatige controle worden voorkomen. Deze tools gebruiken AI om activiteiten in systemen, verkeer in netwerken en gedrag van gebruikers in de AI-omgeving te monitoren. Een geautomatiseerde reactie kan zelfs onmiddellijk in werking treden wanneer een bedreiging wordt gedetecteerd, door verdachte verbindingen te blokkeren, geïnfecteerde systemen te isoleren of gecompromitteerde inloggegevens in te trekken.
Patroonherkenning in enorme datasets
Met de mogelijkheid om patronen te herkennen, kunnen beveiligingsteams impliciete relaties vinden in beveiligingsgerelateerde gegevens die menselijke detectie nooit zou kunnen vinden. Dit betekent dat AI-beveiligingstools die historische beveiligingsgebeurtenissen analyseren in de context van aanvalsketens, leren hoe die ketens eruitzien en dit vervolgens toepassen op de gegevensstromen die ze in realtime verwerken. Ze kunnen miljoenen gebeurtenissen met elkaar in verband brengen om verbanden te leggen tussen ogenschijnlijk niet-gerelateerde activiteiten die beveiligingsrisico's opleveren.
Anomaliedetectie die verder gaat dan op regels gebaseerde systemen
Waar beveiliging beperkt is tot het werken binnen vooraf gedefinieerde regels, gaat anomaliedetectie verder dan die grenzen om abnormaal gedrag te detecteren dat wijst op potentiële bedreigingen. AI-SPM is een systeem dat leert wat typisch is voor de normale werking van de AI en het gedrag van AI-gebruikers om basislijnen te vormen. Vervolgens markeert het afwijkingen van deze basislijnen voor onderzoek, zelfs wanneer deze niet voldoen aan de criteria voor een erkende aanval.
Voorspellende dreigingsinformatie
Voorspellende dreigingsinformatie bekijkt eerdere en huidige beveiligingsgebeurtenissen om de kans op een beveiligingsincident te voorspellen voordat dit zich voordoet. Met deze kennis analyseren AI-beveiligingssystemen gegevens op patronen in aanvalsmethoden, systeemzwakheden en beveiligingssignalen om te voorspellen waar bedreigingen zich vervolgens kunnen voordoen.
Geautomatiseerde aanbevelingen voor herstel
Als AI-SPM een beveiligingsprobleem vindt, analyseert het de context en geeft het specifieke aanbevelingen om de oorzaak te verhelpen. De aanbevelingen bevatten specifieke informatie om veelvoorkomende kwetsbaarheden te verminderen, verkeerd geconfigureerde assets op te lossen of de beveiligingsmaatregelen bij te werken.
Contextuele prioritering van waarschuwingen
Met contextuele prioritering van waarschuwingen is het eenvoudig om onderscheid te maken tussen ernstige bedreigingen en kleine problemen, wat uiteindelijk waarschuwingsmoeheid vermindert. AI SPM past realistische risicoscores toe en geeft op risico's gebaseerde groeperingen die een volledig verhaal van een aanval laten zien, in plaats van alleen waarschuwingen.
Uitdagingen bij de implementatie van AI SPM
AI Security Posture Management heeft zijn voordelen, maar organisaties lopen tegen verschillende hindernissen aan bij de implementatie van deze oplossingen. Als beveiligingsteams zich bewust zijn van deze obstakels, kunnen ze hun plannen en strategieën daarop afstemmen om optimaal te profiteren van hun AI-SPM.
Vereisten voor datakwaliteit en -kwantiteit
AI-SPM vereist uitgebreide kennis van AI-middelen, netwerkverkeer, gebruikersgedrag en beveiligingsgebeurtenissen om nauwkeurige baselines te creëren en de betekenis van afwijkingen te begrijpen. Beveiligingslogboeken zijn vaak onvolledig, bevatten fouten of zijn dubbel, wat een uitdaging vormt voor analyse-engines.
Integratie met bestaande beveiligingsinfrastructuur
Er zijn niet veel organisaties met een vereenvoudigde beveiligingsstack; ze hebben juist complexe omgevingen met tools van verschillende leveranciers die niet zijn ontworpen om samen te werken. Teams hebben moeite om de AI SPM te integreren met enterprise security information and event management (SIEM)-platforms, endpoint-beveiliging, netwerkmonitoring en identiteitsbeheersystemen. API-beperkingen, inconsistenties in gegevensformaten en variaties in synchronisatiemethoden tussen systemen dragen bij aan technische barrières.
Vaardigheidskloof en talentwerving
De implementatie van AI-SPM vereist proactieve beveiliging, AI en datawetenschap om succes en zinvolle vooruitgang te garanderen. AI-ingenieurs zijn zich mogelijk niet bewust van de beveiligingsimplicaties van hun ontwerpbeslissingen. Het gebrek aan vaardigheden belemmert organisaties bij het configureren, afstemmen en interpreteren van de resultaten van AI-SPM-tools.
Verklaarbaarheid en transparantie van AI-beslissingen
AI-beveiligingstools verminderen de transparantie, wat meer problemen oplevert voor de beveiligingsteams, zoals waarom iets als verdacht werd gemarkeerd of waarom een bepaalde oplossing werd voorgesteld. Bij het valideren van de door AI gegenereerde bevindingen wordt het voor beveiligingsanalisten moeilijk om te bevestigen wat tot de ontdekking heeft geleid als ze geen inzicht hebben in welke detectielogica op de gebeurtenissen is toegepast.
Potentieel voor vijandige aanvallen op AI-systemen
AI-beveiligingstools hebben hun eigen kwetsbaarheden, waarbij cybercriminelen nieuwe steganografietechnieken ontwikkelen om AI te omzeilen. Dit betekent dat vijandige voorbeelden ofwel speciaal ontworpen inputs kunnen zijn die bedoeld zijn om verkeerde classificaties te genereren, ofwel technieken kunnen zijn die worden gebruikt om trainingsgegevens te vergiftigen en achterdeurtjes te introduceren in AI-componenten van beveiligingstools. Dit kan ertoe leiden dat AI-SPM-systemen daadwerkelijke aanvallen over het hoofd zien of zoveel valse positieven produceren dat ze beveiligingsteams overspoelen.
Best practices voor AI SPM
AI SPM moet op een strategische manier worden geïmplementeerd om de uitdagingen het hoofd te bieden. Met beproefde best practices kunnen organisaties de beveiligingswaarde van OS-controles benutten en tegelijkertijd de inspanningen en middelen die nodig zijn om ze te implementeren tot een minimum beperken.
Duidelijke beveiligingsdoelstellingen en -maatstaven vaststellen
Voordat AI-SPM wordt geïmplementeerd, moeten organisaties specifieke, meetbare beveiligingsdoelstellingen vaststellen. Deze doelstellingen moeten verband houden met de zakelijke prioriteiten en vormen het grootste risico voor AI-systemen. Er zijn specifieke maatstaven die moeten worden bijgehouden om de voortgang naar een betere beveiligingspositie te monitoren, evenals belangrijke prestatie-indicatoren waar een organisatie op moet letten.
Strategieën voor gegevensvoorbereiding en -normalisatie
Schone, consistente beveiligingsgegevens zijn belangrijk voor succesvolle AI-SPM. De organisaties moeten beschikken over geschikte logboekformaten die moeten worden geïmplementeerd, de kwaliteit van de gegevens waarborgen en ten slotte een proces onderhouden voor ontbrekende gegevens. Door gegevensnormalisatie gaan de beveiligingsgebeurtenissen uit verschillende bronnen dezelfde terminologie en structuur gebruiken, waardoor de analyse nauwkeuriger en betrouwbaarder wordt.
Regelmatige modeltraining en validatie
AI-detectiemodellen moeten in de loop van de tijd actief worden onderhouden om effectief te blijven in het licht van veranderende bedreigingen en omgevingen. Beveiligingsteams die worden ondersteund door automatisering moeten modellen dan continu opnieuw trainen met nieuwe gegevens, benchmarken tegen bekende use cases en detectiedrempels verfijnen.
Gefaseerde implementatieaanpak
AI-SPM-mogelijkheden moeten in fasen worden geïmplementeerd op basis van de implementatie van processen, in plaats van dat bedrijven in één keer een volledige implementatie nastreven. De implementatie kan geleidelijk plaatsvinden, te beginnen met zichtbaarheid, gevolgd door het opsporen van activa, vervolgens het detecteren van bedreigingen en ten slotte geautomatiseerde herstelmaatregelen.
Cross-functionele samenwerking
AI-SPM vereist samenwerking tussen beveiligingsexperts, datawetenschappers en AI-ingenieurs. Daarom moeten organisaties samenwerkingsstructuren opzetten waarin deze teams kennis uitwisselen en gezamenlijke beveiligingsdoelen nastreven. Een dergelijke samenwerking helpt ervoor te zorgen dat aan de beveiligingsvereisten wordt voldaan in de AI-levenscyclus.
Ontketen AI-aangedreven cyberbeveiliging
Verhoog uw beveiliging met realtime detectie, reactiesnelheid en volledig overzicht van uw gehele digitale omgeving.
Vraag een demo aanConclusie
AI-beveiligingsbeheer is een cruciale ontwikkeling in de beveiligingspraktijken van elke organisatie die AI-systemen implementeert. Nu AI-technologie een integraal onderdeel wordt van alle soorten bedrijfsprocessen in vele sectoren, moet de bescherming van deze systemen op een speciale manier worden benaderd, waarbij wordt erkend dat dit soort technologieën hun eigen specifieke risico's hebben die moeten worden beperkt. AI-SPM helpt organisaties inzicht te krijgen in hun AI-beveiligingsstatus, de blootstelling aan nieuwe soorten bedreigingen te verminderen en aan te tonen dat ze voldoen aan veranderende regelgeving.
Hoewel er uitdagingen zijn, kunnen deze worden aangepakt met een zorgvuldige planning, een gefaseerde aanpak en de hulp van beveiligingsleveranciers die bekend zijn met het AI-beveiligingslandschap. Organisaties moeten best practices en speciaal ontwikkelde oplossingen toepassen om AI-investeringen te ondersteunen en het vertrouwen in AI-gebaseerde diensten te behouden. Door op deze manier de controle over de beveiliging te nemen, kunnen organisaties dure inbreuken voorkomen en tegelijkertijd een snellere en zelfverzekerdere acceptatie van AI bevorderen, wat bedrijven een innovatieboost kan geven en tegelijkertijd de dreiging van de snelle ontwikkeling van AI-technologie kan verminderen.
Veelgestelde vragen over AI Security Posture Management (AI-SPM)
AI-beveiligingsstatusbeheer is het continu monitoren, beoordelen van kwetsbaarheden en controleren van de beveiligingsstatus van verschillende AI-systemen. Het is relevant voor de AI-modellen, trainingsgegevens en de implementatieomgevingen daarvan, die moeten worden beschermd om te voorkomen dat er bedreigingen ontstaan die gericht zijn op AI-specifieke kwetsbaarheden.
Grote bedreigingen voor AI-beveiliging zijn bijvoorbeeld modelvergiftigingsaanvallen, benaderingen voor gegevensextractie, vijandige voorbeelden die leiden tot verkeerde classificatie en promptinjectieaanvallen. Dergelijke bedreigingen kunnen de vertrouwelijkheid van gegevens, de authenticiteit van modellen en de betrouwbaarheid van alle op AI gebaseerde beslissingen in gevaar brengen.
De AI-beveiligingsstatus kan worden geëvalueerd met behulp van gespecialiseerde scantools voor problemen die in de AI-infrastructuur kunnen worden aangetroffen, en met code-reviews om te zien hoe een model in eerste instantie is geïmplementeerd.
Audits moeten de beveiliging gedurende de gehele levenscyclus van AI beoordelen, van gegevensverzameling tot modeltraining en -implementatie en zelfs gedurende de modelmonitoring- en beheerprocessen.
Gegevensbeveiliging vormt de basis van AI-beveiligingsbeheer, omdat het trainingsgegevens beschermt tegen manipulatie en ook het lekken van gevoelige informatie voorkomt. Het beschermen van gegevens gedurende de gehele levenscyclus van het model biedt bescherming tegen zowel poisoning-aanvallen als privacy-aanvallen.
AI-beveiligingsbeheer helpt bij het naleven van regelgeving door beveiligingsmaatregelen vast te leggen, audittrails van AI-systeemgebeurtenissen bij te houden en gegevensbeschermingsvoorschriften toe te passen. Het bewijst dat organisaties de juiste maatregelen hebben genomen om AI-systemen en de gevoelige gegevens die door deze systemen worden verwerkt, te beveiligen.
