De afgelopen jaren heeft AI de hele tech-industrie veroverd. Dit omvat bedrijven die LLM's (Large Language Models) gebruiken om verschillende zakelijke en dagelijkse problemen op te lossen. Het zijn niet alleen techgiganten zoals Apple, Google en Microsoft die kunstmatige intelligentie gebruiken en integreren in hun productie. Ook kleine en middelgrote bedrijven doen mee aan de AI-race. Met zoveel gebruikers en bedrijven die AI gebruiken, is de hoeveelheid gegevens die wordt verwerkt aanzienlijk toegenomen, waardoor het een doelwit is geworden voor kwaadwillenden. AI-systemen gebruiken gegevens in meerdere stappen, beginnend bij trainingsgegevens tot gebruikers die informatie invoeren om een reactie van hen te krijgen. Vanwege de gevoelige gegevens waarmee AI-systemen werken, is het belangrijk om deze systemen en de gegevens te beveiligen. Hier komt AI-gegevensbeveiliging om de hoek kijken.
In deze blogpost bespreken we de rol van gegevens in AI (kunstmatige intelligentie) en de uitdagingen waarmee organisaties te maken kunnen krijgen op het gebied van gegevensbeveiliging in AI. We gaan ook in op de best practices voor het implementeren van AI-gegevensbeveiliging voor betere resultaten en hoe SentinelOne hiervoor kan worden gebruikt.
Overzicht van AI en gegevensbeveiliging
Kunstmatige intelligentie, beter bekend als AI, is het gebied van de informatica dat zich richt op het creëren van intelligente machines die lijken op natuurlijke menselijke intelligentie en logisch vermogen. AI kan in wezen menselijke cognitieve functies vaak sneller en nauwkeuriger uitvoeren dan mensen dat kunnen.
We weten dat AI afhankelijk is van data. Data zorgen ervoor dat AI-systemen blijven werken en stellen hen in staat om te leren en nieuwe informatie op een steeds betere manier te voorspellen. Machine learning, een onderdeel van kunstmatige intelligentie, wordt door computersystemen gebruikt om te leren van data zonder dat ze daar specifiek voor geprogrammeerd zijn. AI-systemen presteren beter met verschillende soorten data.
De rol van gegevens in AI
Gegevens zijn van groot belang in AI. Ze worden in verschillende stadia toegepast om te helpen bij de ontwikkeling en verwerking van AI.
- Training: In de eerste fase van de training leren AI-algoritmen van data om patronen te herkennen en voorspellingen te doen.
- Testen: Er worden meerdere datasets gebruikt om de capaciteit en efficiëntie van het model te testen.
- Werking: AI-systemen verwerken nieuwe gegevens om te helpen bij realtime besluitvorming of voorspellingen zodra ze zijn geïmplementeerd.
- Verbetering: De meeste AI-systemen worden getraind op nieuwe gegevens om algoritmen te verbeteren en de prestaties te optimaliseren.
Het belang van gegevensbeveiliging in AI
Er zijn meerdere factoren die het belang van gegevensbeveiliging en privacy aantonen bij het omgaan met machine learning-systemen. AI heeft te maken met gevoelige en vertrouwelijke informatie, daarom is het belangrijk om de privacy van deze gegevens te beschermen.
Gecompromitteerde gegevens brengen de integriteit van AI-modellen in gevaar en storingen in toepassingen zoals gezondheidszorg of financiën kunnen ernstige gevolgen hebben. AI-systemen moeten ook voldoen aan gegevensbeschermingsvoorschriften, zoals PCI DSS, HIPAA, enz. Enkele van de meest voorkomende bedreigingen voor AI zijn:
- Gegevensmanipulatie: Aanvallers kunnen speciaal aangepaste trainingsgegevens gebruiken om vooroordelen in te voeren en de nauwkeurigheid van het AI-model te verminderen.
- Bedreigingen van binnenuit: Deze bedreiging wordt veroorzaakt door een persoon die het AI-systeem vanuit de organisatie aanvalt. Zo iemand kan gegevens stelen en verkopen, modellen wijzigen om resultaten te onderscheppen en de algehele systeemprestaties verslechteren.
- Datalekken: Aanvallers krijgen meestal toegang tot grote hoeveelheden waardevolle gegevens, zoals persoonlijke informatie, financiële gegevens, handelsgeheimen of informatie over de infrastructuur, via een datalek.
Bedreigingen voor de gegevensbeveiliging van AI identificeren
Om AI-gegevensbeveiliging te implementeren, is het belangrijk dat organisaties inzicht hebben in de verschillende soorten bedreigingen. Laten we enkele van de volgende bedreigingen bespreken:
-
Data poisoning (hoe aanvallers trainingsgegevens manipuleren)
Data poisoning vormt een ernstige bedreiging voor AI-systemen. Het creëren van valse voorbeelden komt erop neer dat mensen spelen met de trainingsdata van AI-modellen. Aanvallers kunnen het gedrag of het besluitvormingsproces van AI-systemen gemakkelijk veranderen door valse gegevenspunten toe te voegen.
Een voorbeeld hiervan is een beeldherkenningssysteem, waarbij een aanvaller tijdens de training verkeerd gelabelde beelden kan invoeren. Dergelijke verkeerd gelabelde of foutieve gegevens kunnen ervoor zorgen dat de AI objecten in praktijktoepassingen verkeerd classificeert, met zeer schadelijke gevolgen, zoals bij het oefenen van autonoom rijden of het stellen van een medische diagnose.
-
Modelomkeringaanvallen (het ophalen van gevoelige gegevens uit modellen)
Modelomkeringaanvallen vormen een andere belangrijke bedreiging voor de gegevensbeveiliging van AI. Bij dergelijke aanvallen wordt geprobeerd het AI-model te deconstrueren of te reverse-engineeren om informatie te verkrijgen over patronen die in trainingsgegevens worden gebruikt.
Aanvallers roepen het model in feite meerdere keren op met een aantal slim gekozen inputs en bestuderen de outputs om inzicht te krijgen in de gegevens die waarschijnlijk zijn gebruikt voor het trainen van het model. Dit kan een ernstig privacyprobleem zijn, vooral wanneer de trainingsgegevens gevoelige persoonlijke of zakelijke informatie bevatten, zoals medische dossiers en financiële gegevens.
-
Adversarial attacks (het manipuleren van AI-modellen door middel van invoerwijzigingen)
Adversarial attacks richten zich op AI-inputs om fouten te forceren. Data poisoning vindt plaats tijdens de training, terwijl adversarial attacks worden uitgevoerd op geïmplementeerde modellen. Aanvallers creëren zorgvuldig inputs die specifiek zijn ontworpen om het AI-model te misleiden door zeer kleine waarden te wijzigen die bijna niet verschillen van echte gegevens, maar een enorm verschil kunnen maken in elk op gegevens gebaseerd model.
Een typisch voorbeeld hiervan is het lichtjes aanpassen van een afbeelding om deze volledig verkeerd te laten classificeren door een classificatie-AI, zoals een stopbord laten classificeren als een ander snelheidsbord. Dit soort aanvallen kan een gevaar vormen voor veiligheidskritische toepassingen waarin AI-systemen deel uitmaken van hun omgeving en kan leiden tot fouten door een getroffen systeem.
-
Geautomatiseerde malware
Geautomatiseerde malware is door AI aangestuurde malware die een gerichte aanval kan uitvoeren. Deze malware kan ook worden gebruikt om detectie van bedreigingen te omzeilen en de effectiviteit van infecties te verbeteren door het optimale moment en de geschikte omstandigheden te identificeren om een payload af te leveren.
DeepLocker is een proof-of-concept door AI aangestuurde malware die zijn kwaadaardige bedoelingen verbergt in een applicatie en die zijn kwaadaardige payload pas ontgrendelt voor uitvoering wanneer hij een specifiek slachtoffer bereikt door op een vooraf bepaalde marker te klikken.
Hoe AI-modellen beveiligen
AI-modellen vereisen beveiliging in zowel de trainingsfase als wanneer ze worden ingezet. Laten we enkele veelgebruikte strategieën bekijken om AI-modellen te beveiligen voor een goede AI-gegevensbeveiliging in beide fasen.
AI-modeltraining beveiligen
Het beveiligen van AI-modeltraining is de belangrijkste AI-veiligheidstechniek, die is gebaseerd op vertrouwen en training. Training in veilige omgevingen is belangrijk. Het moeten geïsoleerde en gecontroleerde systemen zijn met gecontroleerde toegangsmechanismen. Voor AI-training worden cloudgebaseerde oplossingen geleverd met een aantal beveiligingsmaatregelen die het moeilijk maken om gegevens te stelen of te lekken.
Voordat de AI wordt beveiligd, is het belangrijk om te zorgen voor gegevensvalidatie en -sanering. Dit omvat het gedetailleerd bekijken van gegevensinvoer op onregelmatigheden, discrepanties of potentiële aanvalsvectoren. Door middel van bijvoorbeeld outlierdetectie en gegevensopschoning kan de integriteit van trainingsdatasets bij benadering worden gehandhaafd, wat als een fundamenteel systeem tegen poisoning-aanvallen fungeert.
Hierbij wordt gebruikgemaakt van optimalisatietechnieken, waardoor we modellen kunnen maken die minder kwetsbaar zijn voor aanvallen. Kruisvalidatie en technieken zoals regularisatie helpen om het generalisatievermogen van het model te verbeteren en de weerstand tegen vijandige aanvallen te vergroten. Vijandige training werkt door potentiële aanvalsscenario's te simuleren, zodat de AI deze kan leren en herkennen.
Bescherming van geïmplementeerde AI-modellen
De uitdagingen voor een AI-model wanneer het wordt geïmplementeerd, zijn heel anders. U moet ervoor zorgen dat alleen de beoogde gebruikers oproepen kunnen uitvoeren en dat er niet met het model is geknoeid terwijl het door verschillende services/apparaten/gateways in een bediende pijplijn gaat die authenticatie en encryptie omvat.
Validatie en sanering zijn verplicht voor geïmplementeerde modellen. Alle invoer moet grondig worden gevalideerd en gezuiverd voordat deze wordt doorgegeven aan de AI voor verwerking. Dit helpt allerlei soorten prompt-injectieaanvallen te voorkomen en zorgt ervoor dat uw model alleen schone gegevens krijgt.
Anomaliedetectie
Anomaliedetectiesystemen zijn bewakingssystemen die in realtime kunnen worden uitgevoerd en controleren op abnormale patronen en gedrag. Bijvoorbeeld een plotselinge toename van het aantal verzoeken dat niet lijkt op een natuurlijke belasting, een extern verzoek dat afkomstig is van een IP-adres dat verboden is, enz. Het geeft u informatie over wat er mogelijk mis is, zonder voldoende details te verstrekken over de werkelijke aard/het type van de aanval. Ze monitoren altijd onverwachte outputs, abnormale inputpatronen of grote afwijkingen in normaal gedrag om onmiddellijk te kunnen reageren op mogelijke risico's en de situatie aan te pakken.
Het beschermen van AI-gegevens is van cruciaal belang voor het behoud van de integriteit en privacy van gegevens. Singularity Endpoint Protection zorgt ervoor dat uw eindpunten veilig zijn en voorkomt ongeoorloofde toegang tot gevoelige AI-gegevens.
Verschillende manieren om AI-gegevens privé te houden
Nu AI-systemen gemeengoed zijn geworden, is het belangrijk om de privacy van de gegevens die worden gebruikt om de AI-systemen te trainen te beschermen. Laten we een paar verschillende manieren bespreken om AI-gegevens veilig te houden:
Anonimisering en pseudonimisering
Anonimisering wordt gebruikt om persoonlijk identificeerbare informatie in datasets te wissen of te versleutelen, waardoor die gegevens in feite worden omgezet in een vorm die een externe bron nooit meer kan herleiden tot en koppelen aan de klant, werknemer of andere persoon. Dit is wat pseudonimisering doet. In plaats van persoonlijk identificeerbare informatie te onthullen, worden echte identificatiegegevens vervangen door kunstmatige identificatiegegevens. Hoewel deze vaak apart worden gehouden zodat de oorspronkelijke gegevens kunnen worden gereconstrueerd, maakt pseudonimisering het moeilijker om persoonlijke informatie aan een individu te koppelen.
Hieronder volgt een voorbeeld van pseudonimisering
Vóór pseudonimisering:
| Naam | Leeftijd | Woonplaats | Medische toestand |
|---|---|---|---|
| John Smith | 35 | New York | Diabetes |
| Jane Doe | 42 | Chicago | Hypertensie |
| Mike Johnson | 28 | Los Angeles | Astma |
Na pseudonimisering:
| Naam | Leeftijd | Woonplaats | Medische toestand |
|---|---|---|---|
| A123 | 35 | Noordoost | Diabetes |
| B456 | 42 | Midwest | Hypertensie |
| C789 | 28 | West | Astma |
In dit voorbeeld is persoonlijk identificeerbare informatie (namen en specifieke steden) vervangen door pseudoniemen (ID's) en meer algemene locatiegegevens. Dit maakt het moeilijker om individuen te identificeren, terwijl nuttige informatie voor analyse behouden blijft.
K-anonimiteit en L-diversiteit
K-anonimiteit is wanneer er voor elke mogelijke waarde van een identificatieattribuut k andere tuples in de tabel zijn die dezelfde waarden hebben. Simpel gezegd zorgt L-diversiteit ervoor dat er ten minste L verschillende gevoelige attribuutwaarden zijn in elke groep records die vergelijkbare gegevens zouden moeten bevatten. De redigeerbare handtekening kan veel sterkere privacygaranties bieden dan louter anonimisering.
Oorspronkelijke dataset:
| Leeftijd | Postcode | Conditie |
|---|---|---|
| 28 | 12345 | HIV |
| 35 | 12345 | Kanker |
| 42 | 12346 | Griep |
Na toepassing van 2-anonimiteit:
| Leeftijdsgroep | Postcode | Conditie |
|---|---|---|
| 25-35 | 1234 | HIV |
| 25-35 | 1234 | Kanker |
| 40-50 | 1234 | Griep |
In dit voorbeeld hebben we 2-anonimiteit bereikt door leeftijden te generaliseren in leeftijdsgroepen en postcodes door het laatste cijfer te verwijderen.
Privacy-Preserving Record Linkage (PPRL)
PPRL is, in tegenstelling tot traditionele cross-linkingmethoden, een methode waarbij afzonderlijke organisaties hun datasets kunnen koppelen op basis van een gedeelde persoon of entiteit, zonder dat ze de echte identificerende gegevens hoeven prijs te geven. Iemand die medisch onderzoek doet, wil bijvoorbeeld gegevens van ziekenhuizen combineren zonder de vertrouwelijkheid van patiënten in gevaar te brengen. Meestal worden cryptografische technieken gebruikt om records tussen datasets te matchen zonder de daadwerkelijke gegevens prijs te geven.
Genereren van synthetische gegevens
Resampling-methoden zijn innovatieve technieken waarmee kunstmatige gegevens worden gegenereerd die zich gedragen als de oorspronkelijke tabel. Meer geavanceerde technieken, zoals Generative Adversarial Networks (GAN's), kunnen synthetische datasets produceren die eruitzien en aanvoelen als echte gegevens. Dit helpt AI-modellen om te leren van gegevens die niet te onderscheiden zijn van echte informatie en die geen persoonlijke identificatiegegevens bevatten. Het is een onderdeel geworden van meerdere sectoren, zoals de gezondheidszorg, waar AI-getrainde modellen worden gebruikt voor de diagnose van zeldzame ziekten. Het wordt ook gebruikt in de financiële sector voor fraudedetectie en risicomodellering.
Best practices voor AI-gegevensbeveiliging
Het implementeren van privacycontrole is een van de stappen om de veiligheid van AI-gegevens te waarborgen, maar het is niet de enige stap. Bedrijven moeten strategieën voor gegevensbescherming implementeren om het AI-systeem en de gegevens die ze gebruiken te beschermen.
#1. Een beveiligingskader opzetten
Een organisatie moet duidelijk omschreven beveiligingsbeleidsregels implementeren die beveiligingsingenieurs helpen bij het implementeren van toegangscontrole en identiteitsbeheer (IAM). Voor de opslag en overdracht van gegevens moeten de juiste authenticatiemechanismen worden ingesteld. Organisaties moeten regelmatig beoordelingen uitvoeren en herstelplannen ontwikkelen voor het geval zich AI-gerelateerde rampen voordoen.
#2. Continue monitoring en updates
AI-systemen moeten regelmatig worden gecontroleerd om eventuele risico's op te sporen en moeten regelmatig worden geüpgraded. Regelmatige audits kunnen organisaties helpen om potentiële bedreigingen aan het licht te brengen voordat deze door aanvallers kunnen worden misbruikt.
#3. Training en bewustwording van medewerkers
Het beveiligings- en ontwikkelingsteam beheert de beveiliging van AI-gegevens. Organisaties moeten hun medewerkers voorlichten over hoe ze hun gegevens kunnen beschermen en best practices voor AI kunnen implementeren. Regelmatige trainingssessies en workshops kunnen medewerkers helpen om op de hoogte te blijven van de nieuwste beveiligingsrisico's en mitigatietechnieken die specifiek zijn voor AI-systemen.
#4. Samenwerking en informatie-uitwisseling
Organisaties moeten samenwerken met onderwijsinstellingen en onderzoekscentra die zich richten op AI-beveiliging en mogelijk meer inzicht hebben in unieke bedreigingen. Door samen te werken met regelgevende instanties kunnen organisaties aan de regelgeving blijven voldoen en invloed uitoefenen op de ontwikkeling van beleid.
Het is essentieel om best practices voor AI-gegevensbeveiliging te implementeren. Singularity XDR helpt bij het implementeren van proactieve maatregelen om AI-gegevens te beveiligen en inbreuken te voorkomen.
Regelgevende en ethische overwegingen
Met de ontwikkeling van AI-technologie is het belangrijk dat regelgevende instanties over de hele wereld maatregelen nemen om de privacy van individuen te waarborgen en misbruik van AI tegen te gaan. Enkele van de meest bekende regelgevingen zijn:
Algemene verordening gegevensbescherming (AVG)
AVG verplicht organisaties om strikte richtlijnen te volgen met betrekking tot het verzamelen, verwerken en opslaan van persoonsgegevens. De verordening stelt ook dat de gegevens die in AI worden opgeslagen, aan beheerbeperkingen moeten onderworpen zijn. De AVG benadrukt gegevensminimalisatie en het doel van de beperking, en kent het recht op vergetelheid toe.
Bedrijven die AI gebruiken voor hun activiteiten moeten deze normen naleven, wettelijke toestemming verkrijgen voor gegevensverwerking en duidelijk aangeven hoe AI in hun activiteiten wordt gebruikt, wat directe gevolgen kan hebben voor hun klanten.
Californian Consumer Privacy Act (CCPA)
De CCPA kent zeer beperkte rechten toe aan organisaties. De CCPA geeft het recht om te weten welke gegevens worden verzameld en hoe deze worden gebruikt. Het geeft inwoners van de VS zelfs het recht om te kiezen of hun gegevens al dan niet mogen worden verkocht.
Het belang van ethische AI-praktijken
Het is belangrijk dat organisaties ethisch handelen. Deze ethiek zorgt ervoor dat AI-systemen altijd onder controle blijven, niet alleen omwille van het vertrouwen van het publiek, maar ook om met behulp van deze systemen iets goeds te doen voor de samenleving. De drie principes die moeten worden gevolgd, zijn:
- Om discriminatie op basis van ras, geslacht en leeftijd te voorkomen, is het belangrijk om eventuele problemen in de trainingsgegevens te controleren. Er moeten regelmatig controles worden uitgevoerd op de output van AI om er zeker van te zijn dat deze niet onethisch is.
- Het is belangrijk dat AI-systemen transparant zijn over hoe ze bepaalde beslissingen nemen, vooral voor organisaties die zich bezighouden met gezondheidszorggegevens of strafrecht.
- Er moet duidelijk worden aangegeven wie of wat verantwoordelijk is als een AI een onethische handeling of beslissing neemt.
SentinelOne voor AI-gegevensbeveiliging
SentinelOne-producten zijn een van de beste tools voor het beschermen van AI-systemen en hun gegevens. Het platform biedt gedragsanalyse en machine learning om meerlaagse beveiliging te creëren die organisaties kan beschermen tegen allerlei soorten bedreigingen.
Belangrijkste producten en functies
- Gedrags-AI: SentinelOne maakt gebruik van machine learning-modellen om elk gedrag te detecteren dat zou kunnen duiden op een cyberaanval, inclusief potentiële bedreigingen voor AI-systemen.
- Geautomatiseerde reactie: Het platform kan automatisch reageren op bedreigingen, waardoor risico's voor AI-gegevens en de infrastructuur van een organisatie worden vermeden.
- Bescherming van cloudworkloads: Deze functie helpt bij het beveiligen van AI-systemen en gegevens in cloudomgevingen.
Singularity™ AI SIEM
Richt je in realtime op bedreigingen en stroomlijn de dagelijkse werkzaamheden met 's werelds meest geavanceerde AI SIEM van SentinelOne.
Vraag een demo aanConclusie
AI is een onderdeel van ons leven geworden en zal in de toekomst alleen maar verder groeien. Het is dan ook erg belangrijk om AI en de gegevens die voor AI worden gebruikt te beschermen tegen cyberdreigingen. Hierbij moet rekening worden gehouden met de veiligheid van klanten en organisaties. Zo wordt ervoor gezorgd dat AI niet wordt bedreigd en geen gevaar vormt voor het leven van consumenten.
Organisaties gebruiken AI om de efficiëntie van hun dagelijkse activiteiten te verhogen. Het is belangrijk dat organisaties zich verdiepen in de veiligheid van AI-modellen die ze mogelijk gebruiken of hebben ontwikkeld. Dat kunnen ze doen als ze begrijpen welke bedreigingen van invloed zijn op de AI die ze gebruiken. Deze blog helpt organisaties om hun AI-modellen te beveiligen en verschillende manieren te vinden om de AI-gegevens veilig te houden. Bij het toepassen van AI-gegevensbeveiliging moeten best practices worden geïmplementeerd. Organisaties kunnen gebruikmaken van SentinelOne voor betere beveiliging.
SentinelOne is een intelligent platform dat gebruikmaakt van gedragsanalyse om potentiële bedreigingen voor de AI-gegevensbeveiliging op te sporen. Het biedt verschillende functies, zoals geautomatiseerde respons, bescherming van cloudworkloads en gegevensbeschermingsmogelijkheden om organisaties te helpen hun bedrijf te beveiligen. Voor meer informatie over hoe SentinelOne de beveiliging van uw organisatie kan verbeteren, kunt u vandaag nog een demo aanvragen via vraag vandaag nog een demo aan.
FAQs
AI helpt bij het realtime detecteren van bedreigingen en het analyseren van enorme hoeveelheden gegevens. Reacties op aanvallen kunnen worden geautomatiseerd met AI, wat helpt om de schade aan bronnen te beperken. AI helpt ook bij het detecteren van verdacht gedrag dat kan leiden tot inbreuken op de beveiliging.
AI is superhandig voor cyberbeveiliging. Als het gaat om het tijdig identificeren van en reageren op snel evoluerende cyberdreigingen, werkt AI sneller dan mensen. AI-systemen leren snel en kunnen mee evolueren met nieuwe dreigingen.
Kunstmatige intelligentie kan ook worden gebruikt door het Internet of Things (IoT)-ecosysteem voor beveiliging. AI helpt bij het opsporen van ongewoon gedrag van IoT-apparaten, waardoor het beveiligingsteam meer te weten komt over netwerkverkeer voor het detecteren van bedreigingen en cyberbeveiligingsrisico's kan oplossen door de beveiligingskwetsbaarheden te sorteren.
