Kunstmatige intelligentie (AI) is een technologie die tot doel heeft machines zo slim te maken dat ze taken kunnen uitvoeren waarvoor normaal gesproken menselijke intelligentie nodig is. Dit omvat alles van leren tot het oplossen van problemen en natuurlijk het nemen van beslissingen. Het systeem voedt enorme hoeveelheden gegevens aan AI-systemen die werken volgens complexe algoritmen en mensachtige denkprocessen om te leren en ervaring op te doen. De toepassingen ervan kunnen verschillende gebieden bestrijken, van gezondheidszorg, financiën en transport tot de productiesector.
Het probleem is echter dat AI-systemen niet alleen intelligenter en geavanceerder worden, maar ook met nieuwe uitdagingen en risico's worden geconfronteerd. Bij de ontwikkeling en implementatie van AI moet de veiligheid ervan worden gewaarborgd, en dit wordt AI-beveiliging genoemd. Dit betekent dat AI-systemen moeten worden beveiligd tegen aanvallen en dat ze moeten functioneren zoals bedoeld en op een veilige manier.
In dit artikel worden enkele van de belangrijkste AI-beveiligingsrisico's van AI-systemen besproken, evenals manieren om deze aan te pakken en hoe SentinelOne AI-systemen kan beschermen. We bespreken verschillende soorten aanvalsmethoden die gericht zijn op AI-modellen, waaronder data poisoning, modelinversie en adversarial examples.
Wat is AI-beveiliging?
AI-beveiliging is het gebied dat zich bezighoudt met het beschermen van AI-systemen en hun componenten tegen verschillende beveiligingsrisico's (bijv. vijandige aanvallen) en kwetsbaarheden (bijv. data poisoning). Het betekent het beschermen van de gegevens, algoritmen, modellen en infrastructuur die bij AI-toepassingen betrokken zijn. De rol van AI-beveiliging is ervoor te zorgen dat het systeem veilig is en goed werkt. Dit omvat alles van ongeoorloofde toegang tot datalekken en aanvallen op de AI die de functionaliteit of output ervan in gevaar kunnen brengen.
AI-beveiliging is om verschillende redenen essentieel:
- Gegevensbescherming: Veel AI-systemen verwerken enorme hoeveelheden gevoelige gegevens. Het is dus noodzakelijk om deze gegevens te beveiligen, omdat dit helpt om datalekken te voorkomen.
- Modelintegriteit: Het knoeien met kwaadaardige gegevens kan de effectiviteit van AI-modellen in gevaar brengen. Het is dus noodzakelijk om de integriteit van het model te behouden.
- Misbruik voorkomen: AI-beveiliging helpt voorkomen dat aanvallers AI-systemen misbruiken voor schadelijke doeleinden.
- Vertrouwen en acceptatie: Betere beveiliging leidt tot meer vertrouwen in AI-technologieën, wat een bredere acceptatie in verschillende sectoren bevordert.
- Naleving: Veel sectoren hanteren strenge regels voor gegevensverwerking en het gebruik van AI. AI-beveiliging helpt organisaties om aan deze nalevingsvereisten te voldoen.
14 AI-beveiligingsrisico's en -bedreigingen
Om zich te beschermen tegen de vele soorten beveiligingsrisico's die van invloed zijn op alle AI-systemen, moeten organisaties eerst begrijpen wat die risico's zijn. Hieronder staan de grootste AI-beveiligingsrisico's en -bedreigingen.
#1. Data Poisoning
Bij deze aanval voeren aanvallers onjuiste gegevens in in de dataset die wordt gebruikt om de AI te trainen. Deze beschadigde gegevens kunnen de functionaliteit van de AI wijzigen en valse keuzes of voorspellingen creëren. Nieuwe of gewijzigde valse gegevenspunten kunnen vervolgens aan de dataset worden toegevoegd, waardoor het AI-proces onmogelijk correct kan leren. Hoewel de gevolgen van data poisoning subtiel lijken, kunnen ze gevaarlijk zijn en geleidelijk de modelprestaties van een AI-systeem saboteren.
#2. Modelomkering
Alle modelomkeringsaanvallen zijn erop gericht om de trainingsgegevens te achterhalen die zijn gebruikt voor het creëren van een AI. Aanvallers kunnen informatie over de trainingsgegevens achterhalen door herhaaldelijk het model te bevragen en de output ervan te onderzoeken. Dit vormt een ernstige bedreiging voor de privacy, vooral als de AI is getraind op basis van bedrijfseigen of privé-informatie. Modelomkering kan leiden tot het lekken van bedrijfseigen informatie of de gegevens van specifieke individuele gebruikers. Dit is vooral een risico voor modellen die specifieke of gedetailleerde outputs bieden.
#3. Adversarial Examples
Dit zijn misleidende, speciaal vervaardigde inputs voor AI-systemen, met name op het gebied van machine learning. Aanvallers brengen kleine, bijna onzichtbare wijzigingen aan in de inputgegevens, waardoor de AI de gegevens verkeerd classificeert of interpreteert, zoals een licht gewijzigde afbeelding die voor mensen onzichtbaar is, maar ervoor zorgt dat een AI deze volledig verkeerd classificeert. Door gebruik te maken van vijandige voorbeelden kan men een op AI gebaseerd beveiligingssysteem omzeilen of de besluitvorming van een AI-gestuurd systeem manipuleren. Dit geldt met name voor gebieden als autonome voertuigen, gezichtsherkenning en malware-identificatie.
#4. Modelstealing
Bij deze aanval wordt een replica of iets dat sterk lijkt op een eigen AI-model gebouwd. De aanvallers sturen meerdere verzoeken naar het doelmodel en gebruiken vervolgens de antwoorden om een vervangend model te trainen. Dit kan leiden tot diefstal van intellectueel eigendom en concurrentievoordeel. Dit is vooral cruciaal voor bedrijven die AI-modellen als dienst aanbieden. Het gekopieerde model kan worden gebruikt om een concurrerende dienst te bouwen of om algemene/beveiligingsfouten in het oorspronkelijke model te vinden.
#5. Privacylekken
De AI-modellen kunnen gevoelige informatie uit de trainingsdataset onthouden en lekken. Dit kan gebeuren wanneer het model bepaalde vragen krijgt of wanneer het output genereert. Privacylekken kunnen te wijten zijn aan persoonlijke gegevens, handelsgeheimen of andere gevoelige informatie. In modellen voor natuurlijke taalverwerking kan dit een risico vormen, omdat dergelijke modellen de neiging hebben om tekst te genereren op basis van trainingsgegevens. Het spreekt voor zich dat dergelijke lekken zorgvuldig moeten worden voorkomen door AI-systemen regelmatig te controleren.
#6. Backdoor-aanval
Bij deze aanval worden tijdens de trainingsfase kwaadaardige backdoors in AI-modellen ingebouwd. Dergelijke backdoors worden geactiveerd door bepaalde inputs, waardoor het model zich onbedoeld kan gaan gedragen. Een beeldherkenningssysteem met een backdoor kan bijvoorbeeld afbeeldingen verkeerd classificeren als er bepaalde patronen in voorkomen. Ze zijn soms erg moeilijk te vinden, omdat het model zich meestal normaal gedraagt. Deze aanval kan de betrouwbaarheid en veiligheid van AI-systemen in belangrijke scenario's ondermijnen.
#7. Ontwijkingsaanvallen
De uitvoergegevens zijn eenvoudigweg gebaseerd op de ingevoerde gegevens, en deze aanvallen bestaan uit het manipuleren van die invoergegevens op een manier die AI-gebaseerde detectiesystemen omzeilt. Aanvallers wijzigen de inhoud of het gedrag om AI-beveiligingsdetectoren te omzeilen. Malware kan worden aangepast zodat deze niet wordt gedetecteerd door antivirusprogramma's die met AI werken. Dit helpt aanvallers bij ontwijkingsaanvallen en roept de zorg op dat AI's die belast zijn met beveiliging, ineffectief kunnen worden door een dreiging onopgemerkt door te laten glippen.
#8. Gegevensinferentie
Gegevensinferentieaanvallen vinden plaats wanneer aanvallers patronen en correlaties in de output van AI-systemen kunnen analyseren en deze kunnen gebruiken om beschermde informatie af te leiden. In sommige gevallen kan het onthullen van indirecte gegevens ook leiden tot schendingen van de privacy. Deze aanvallen zijn vaak moeilijk te voorkomen omdat ze gebruikmaken van bestaande AI-primitieven, zoals het vermogen om verborgen patronen te ontdekken. Dit risico toont aan hoe belangrijk het is om zorgvuldig te selecteren wat AI-systemen kunnen invoeren en uitvoeren.
#9. AI-verbeterde social engineering
Dit is hoe aanvallers AI gebruiken om zeer effectieve en geïndividualiseerde social engineering-aanvallen uit te voeren. GenAI-systemen kunnen realistische tekst, spraak of zelfs videocontent creëren om doelwitten te overtuigen. De AI kan zelfs phishing-e-mails schrijven die specifiek zijn ontworpen om individuele ontvangers te benaderen. Dit voegt een hoog risico toe aan traditionele en meer bekende social engineering-bedreigingen, aangezien deze steeds moeilijker te detecteren zijn en hun slagingspercentage groter is dan hun mislukkingspercentage.
#10. API-aanvallen
API's vormen cruciale verbindingen tussen AI-systemen en andere software, waardoor ze aantrekkelijke doelwitten zijn voor aanvallers. Veelvoorkomende exploits zijn onder meer ongeoorloofde toegang via zwakke authenticatie, manipulatie van invoer om modelgedrag te verstoren en gegevensextractie via onveilige eindpunten. Bovendien kunnen aanvallers API's overbelasten met kwaadaardige verzoeken om AI-services te verstoren. Essentiële beveiligingsmaatregelen zijn onder meer sterke authenticatie, invoervalidatie, snelheidsbeperking en continue monitoring.
#11. Hardwarekwetsbaarheden
AI-systemen zijn vaak afhankelijk van gespecialiseerde hardware voor efficiënte verwerking. Aanvallers kunnen kwetsbaarheden in deze hardware misbruiken om het AI-systeem te compromitteren. Dit kan onder meer side-channel-aanvallen omvatten waarbij informatie wordt geëxtraheerd uit fysieke signalen zoals stroomverbruik of elektromagnetische emissies. Hardwarekwetsbaarheden kunnen beveiligingsmaatregelen op softwareniveau omzeilen, waardoor aanvallers mogelijk diepgaande toegang krijgen tot het AI-systeem. Dit risico benadrukt de noodzaak van een veilig hardwareontwerp en een veilige implementatie in AI-toepassingen.
#12. Modelvergiftiging
Terwijl gegevensvergiftiging plaatsvindt tijdens het verwerkingsproces door manipulatie van de trainingsdataset, vindt modelvergiftiging rechtstreeks plaats vanuit het AI-model en komt het voor in twee strategieën. Aanvallers wijzigen modelparameters of -architectuur met kwaadwillige bedoelingen. Zo creëren ze potentiële verborgen backdoor-aanvallen of wijzigen ze het gedrag van het model op een onverwachte, onopvallende manier. Modelvergiftiging is vooral gevaarlijk in federatieve leeromgevingen waar meerdere partijen deelnemen aan het trainen van het model.
Het opsporen van modelvergiftiging is moeilijk, omdat de vergiftigingseffecten zich alleen onder specifieke triggeromstandigheden kunnen manifesteren, het model vaak goede prestaties blijft leveren op schone validatiegegevens, de wijzigingen subtiel kunnen zijn en over veel gewichten kunnen zijn verdeeld, en het in federatieve leeromgevingen een uitdaging kan zijn om te achterhalen welke deelnemer kwaadaardige updates heeft bijgedragen.
#13. Transfer learning-aanvallen
Transfer learning-aanvallen zijn gericht op AI-modellen op basis van transfer learning, waarbij een vooraf getraind model als basis wordt gebruikt en wordt afgestemd op de specifieke taak. Door specifieke vijandige gegevens te creëren, kunnen ze het basismodel wijzigen om een verborgen achterdeur of vooringenomenheid toe te voegen die elk volgend gespecialiseerd afstemmingsproces overleeft. Dit kan leiden tot onverwacht gedrag in het model, waardoor het onveilig en/of onbetrouwbaar kan worden in productie. Er bestaat ook bezorgdheid over transfer learning-aanvallen, aangezien veel organisaties een vooraf getraind model gebruiken om tijd en geld te besparen.
#14. Membership Inference-aanvallen
Bij deze aanval wil de aanvaller weten of een specifiek gegevenspunt in de trainingsset van AI-modellen zat. Aanvallers kunnen een output van het model voor een specifieke input gebruiken om iets te weten te komen over de trainingsgegevens. Dit vormt duidelijk een aanzienlijke bedreiging voor de privacy, vooral als de modellen zijn getraind op basis van privé- of vertrouwelijke gegevens.
Hoe kunnen de AI-beveiligingsrisico's worden beperkt?
Er is niet één oplossing voor AI-beveiligingsrisico's. Hieronder staan vijf van de belangrijkste strategieën om deze bedreigingen te minimaliseren:
1. Gegevensvalidatie
Organisaties moeten uitgebreide gegevensvalidatie implementeren om kwaadaardige of beschadigde gegevens te identificeren en te filteren. Deze worden over het algemeen gebruikt om invoergegevens op te schonen, zodat ze in het AI-systeem kunnen worden ingevoerd. Organisaties moeten algoritmen voor anomaliedetectie gebruiken om afwijkend gedrag in trainings- of validatiesets te detecteren. Er moet worden gezorgd voor frequente audits en de integriteit van datasets die worden gebruikt om AI-modellen te trainen en te testen. Dergelijke maatregelen kunnen bescherming bieden tegen data poisoning-aanvallen en het risico van onbedoelde vooringenomenheid in AI-systemen minimaliseren.
2. Verbeter de modelbeveiliging
Organisaties moeten technieken zoals differentiële privacy gebruiken om de trainingsgegevens te trainen op een manier die nog steeds nauwkeurige modelprestaties mogelijk maakt, maar het voor een aanvaller moeilijker maakt om informatie over een enkel individu te extraheren. Organisaties moeten veilige multiparty computation inzetten voor gezamenlijke AI-training zonder dat er gegevens lekken. Adversarial/Malicious-voorbeelden kunnen worden gebruikt om de modellen regelmatig te testen om ze veiliger en robuuster te maken. Modelversleuteling en veilige enclaves moeten worden gebruikt om ervoor te zorgen dat AI-modellen veilig en fraudebestendig zijn.
3. Sterke toegangscontroles
Organisaties moeten verschillende authenticatie- en autorisatieniveaus instellen voor elk onderdeel binnen het AI-systeem. Daarnaast moeten bedrijven multi-factor authenticatie voor het AI-model en de toegang tot trainingsgegevens.
Organisaties kunnen het principe van minimale rechten hanteren, zodat rootgebruikers alleen de meest noodzakelijke rechten krijgen. Door mogelijke injectieaanvallen te identificeren en verschillende inputs te bombarderen, wordt duidelijk welke toegangsrechten moeten worden gewijzigd of welke database moet worden teruggezet naar de juiste rechten. Ontwikkelaars moeten bovendien sterke encryptie gebruiken voor zowel gegevens in transit als gegevens in rust om ongeoorloofde toegang/inbreuken te voorkomen.
4. Regelmatige beveiligingsaudits
Organisaties moeten regelmatig beveiligingsbeoordelingen van de AI-systemen uitvoeren om te bepalen of er kwetsbaarheden zijn. De systeembeveiliging moet worden beoordeeld met behulp van geautomatiseerde tools en handmatige penetratietests. Codebeoordelingen worden gebruikt om kwetsbaarheden in de AI-algoritmen en de software die deze ondersteunt, op te sporen. Organisaties moeten alle onderdelen van het AI-systeem up-to-date houden en patchen om ze te beschermen tegen bekende kwetsbaarheden. Een andere best practice is 24/7 monitoring, zodat beveiligingsteams onmiddellijk kunnen reageren als er beveiligingsincidenten plaatsvinden.
5. Ethische AI-praktijken
Organisaties moeten de grenzen vaststellen van aanvaardbare en verantwoorde ontwikkeling van toepassingen voor AI in hun bedrijf. Ze moeten transparantie inbouwen om het systeem verantwoordelijk te maken. Regelmatige monitoring en evaluatie van de resultaten van modellen om bidirectionele voordelen te identificeren, d.w.z. ingebouwde vooringenomenheid in AI-output. Snel en effectief reageren op AI-inbreuken of andere ethische kwesties met incidentresponsplaybooks. Organisaties moeten beveiligings- en ethische trainingen geven aan AI-ontwikkelaars en -gebruikers.
Hoe kan SentinelOne helpen?
SentinelOne biedt een aantal essentiële functies om de AI-beveiliging te verbeteren. Het bedrijf biedt beveiliging door gebruik te maken van AI-mogelijkheden, maar kan ook helpen om AI zelf te beveiligen. Hier volgt hoe:
- Autonome dreigingsdetectie: SentinelOne maakt gebruik van kunstmatige intelligentie om dreigingen autonoom te detecteren en erop te reageren. Hierdoor zijn de AI-systemen beter bestand tegen verschillende aanvallen, waaronder aanvallen op de infrastructuur.
- Gedrags-AI: Het platform maakt gebruik van gedrags-AI om abnormaal gedrag of activiteiten te identificeren die een teken kunnen zijn van een inbreuk op de beveiliging. Dit is nuttig bij het ontdekken van nieuwe soorten aanvallen die reguliere systemen niet kunnen detecteren, door ze te beschrijven met handtekeningen.
- Geautomatiseerde reactie: SentinelOne wordt geleverd met een geautomatiseerde functionaliteit voor het reageren op bedreigingen. Het systeem kan onmiddellijk actie ondernemen wanneer een bedreiging wordt gedetecteerd om het risico te beperken en in te dammen, waardoor de schade aan AI-systemen wordt beperkt.
- Eindpuntbeveiliging: SentinelOne’s Endpoint Security beschermt de eindpunten en voorkomt dat onbevoegde gebruikers toegang krijgen tot AI-systemen en pogingen tot gegevensdiefstal.
- Netwerkzichtbaarheid: Volledige zichtbaarheid van het hele netwerk helpt bij het volgen van de gegevensstroom via alle kanalen van en naar AI-systemen, waardoor organisaties kunnen achterhalen of er informatie lekt of dat onbevoegde actoren proberen in te breken.
De toonaangevende AI SIEM in de sector
Richt je in realtime op bedreigingen en stroomlijn de dagelijkse werkzaamheden met 's werelds meest geavanceerde AI SIEM van SentinelOne.
Vraag een demo aanConclusie
De implementatie van deze moderne technologieën brengt de noodzaak met zich mee van AI die de veiligheid versterkt, wat een belangrijk aandachtspunt is. Nu AI-systemen op elk gebied vooruitgang boeken en bescherming nodig hebben tegen allerlei bedreigingen en kwetsbaarheden, zal het belang ervan alleen maar toenemen naarmate meer organisaties ermee gaan werken. Organisaties moeten zich bewust zijn van de risico's die AI met zich mee kan brengen, zoals data poisoning, modelinversie en vijandige aanvallen.
Daarom zijn uitgebreide beveiligingsmaatregelen nodig om de dreiging het hoofd te bieden. Dit kan onder meer bestaan uit strenge gegevensvalidatie, een hoog niveau van modelbeveiliging, veilige toegangscontroles, frequente beveiligingsaudits en ethische AI-praktijken. Deze strategieën helpen organisaties bij het beschermen van AI-systemen, gegevensprivacy en de integriteit van elke beslissing en output die uit een algoritme voortkomt.
SentinelOne biedt beveiliging waar dat belangrijk is voor AI-systemen. AI-aangedreven beveiligingsoplossingen helpen organisaties om in realtime op bedreigingen te reageren. De behoefte aan een proactieve aanpak om de beveiliging te handhaven die voldoet aan de behoeften van toekomstige AI-technologie, zal voortdurend een bewegend doelwit blijven.
FAQs
De belangrijkste veiligheidsrisico's, samen met de mogelijke oplossingen voor data poisoning, modelinversie, vijandige voorbeelden, privacylekkage en backdoor-aanvallen. Al deze risico's beïnvloeden de werking van AI-systemen.
Er zijn veel manieren waarop cyberaanvallers AI-systemen kunnen compromitteren, zoals het stelen van modellen, ontwijkingsaanvallen en API-misbruik. Aanvallers kunnen ook methoden gebruiken om tekstuele inhoud uit AI-modellen, gevoelige gegevens of subtiele invoerkarakteristieken op te halen om de modeloutput te manipuleren.
AI-systemen kunnen cyberaanvallen versterken door social engineering-aanpakken te versnellen en aan te passen aan elke gebruiker. Dit kan betekenen dat ze geloofwaardige phishing-e-mails, deepfakes of andere vormen van schadelijke inhoud kunnen produceren, waardoor de kans groter is dat slachtoffers worden misleid.
Verklaarbaarheid is een belangrijk onderdeel van bescherming tegen cyberdreigingen, omdat het inzicht geeft in de redenen achter de besluitvorming van AI-modellen. Deze transparantiemaatregelen maken openbaarmaking mogelijk om eventuele vooroordelen, zwakke punten of onvoorziene gedragingen in AI-systemen op te sporen.
Organisaties kunnen AI-beveiligingsrisico's beperken door krachtige gegevensvalidatie te implementeren, de modelbeveiliging te verbeteren, de toegangscontroles te versterken, regelmatig beveiligingsaudits uit te voeren en ethische AI-praktijken te ontwikkelen.
Enkele tools die kunnen worden gebruikt om AI-modellen te beveiligen, zijn differentiële privacyframeworks, federatieve leerplatforms, modelversleutelingsoplossingen en op AI gebaseerde beveiligingsmonitoringsystemen zoals SentinelOne. Deze diensten bieden bescherming tegen meerdere beveiligingsrisico's en zwakke plekken.
