ChatGPT is een geavanceerd AI-model voor natuurlijke taalverwerking van OpenAI. Met behulp van deep learning-technieken genereert het mensachtige tekst (en zelfs afbeeldingen/video's) op basis van een bepaalde prompt. Dit model biedt een chatachtige interface om vragen te stellen en biedt hulp bij schrijfopdrachten, het oplossen van problemen, enz. ChatGPT is behoorlijk populair geworden vanwege zijn contextuele begrip en relevante antwoorden met betrekking tot een breed scala aan onderwerpen.
ChatGPT-beveiligingsrisico's verwijzen, zoals de naam al aangeeft, naar de reeks maatregelen die de risico's van ChatGPT voor zowel de AI als zijn gebruikers minimaliseren. Dit omvat niet alleen de bescherming van de trainingsgegevens van de modellen, maar ook het voorkomen van toegang tot modellen en het waarborgen dat alle outputs geldig en ethisch verantwoord zijn. ChatGPT-beveiliging omvat privacy, gegevensbescherming en het voorkomen van kwaadwillig of schadelijk gebruik van de technologie.
Via deze blog kunnen organisaties een idee krijgen van wat ChatGPT-beveiliging is en waarom ze deze nodig hebben. Vervolgens bespreken we verschillende soorten ChatGPT-gerelateerde beveiligingsrisico's en bedreigingen, waarbij we een overzicht geven van mogelijke aanvalsvectoren. We zullen ook bespreken hoe deze risico's kunnen worden verminderd door echte oplossingen te bieden voor gebruikers en organisaties.
Wat is ChatGPT-beveiliging?
ChatGPT-beveiliging verwijst naar alle praktijken en middelen om het ChatGPT-systeem te beschermen tegen misbruik en tegelijkertijd de veiligheid van de gebruikers te waarborgen. Dat houdt in dat het model, de gegevens en de interacties van gebruikers met de AI worden beschermd. ChatGPT-beveiliging betekent voornamelijk het voorkomen van datalekken en misbruik van technologie.
De ChatGPT-beveiliging zorgt er ook voor dat wat ChatGPT zegt en antwoordt, op geen enkele manier afbreuk doet aan de integriteit of betrouwbaarheid ervan. Het bestaat uit netwerkbeveiliging, gegevensvalidatie, toegangscontrole en continue monitoring als onderdeel van meerdere cyberbeveiligingsfuncties. Het omvat ook geavanceerde ethische AI, zodat technologie op verantwoorde wijze kan worden gebruikt.
ChatGPT-beveiliging is om de volgende redenen essentieel:
- Gegevensbescherming: ChatGPT neemt prompts op, die meestal gevoelige gegevens bevatten. Goede beveiliging helpt om datalekken en inbreuken op privé- of gevoelige gegevens te voorkomen.
- Betrouwbaarheid van de output: De beveiliging van ChatGPT zorgt ervoor dat ChatGPT correcte en veilige antwoorden genereert. Dit betekent dat er beveiliging wordt ingebouwd om te voorkomen dat het model gevaarlijke, bevooroordeelde of onnauwkeurige output genereert. Het omvat ook methoden voor het identificeren en screenen van potentieel gevaarlijke of risicovolle inhoud.
- Misbruik voorkomen: Goede beveiliging zorgt ervoor dat kwaadwillenden ChatGPT niet kunnen gebruiken voor kwaadaardige doeleinden, zoals het genereren van payloads om beveiligingsmaatregelen te omzeilen.
- Vertrouwen van gebruikers: Goede beveiligingspraktijken helpen ChatGPT het vertrouwen van gebruikers te winnen en zo de acceptatie ervan te vergroten. Gebruikers die het gevoel hebben dat hun interacties veilig zijn en hun gegevens goed beveiligd zijn, zullen eerder geneigd zijn om de technologie te gebruiken en vertrouwen te hebben in de relatie.
- Naleving: De beveiliging van ChatGPT helpt bij het naleven van wettelijke verplichtingen voor het gebruik van AI en gegevens. Robuuste beveiligingsmaatregelen helpen organisaties die ChatGPT gebruiken daarom om te voldoen aan de wetgeving inzake de AVG, CCPA (en andere soortgelijke sancties) en sectorspecifieke regelgeving.
Beveiligingsrisico's en bedreigingen van ChatGPT
ChatGPT, dat door miljoenen gebruikers voor verschillende doeleinden wordt gebruikt, kan leiden tot verschillende beveiligingsrisico's en bedreigingen. Kwetsbaarheden in AI, hetzij door subtiele manipulaties of regelrechte aanvallen, kunnen de integriteit en betrouwbaarheid van AI-systemen ondermijnen.
#1. Prompt-injectieaanvallen
Gebruikersinput die in ChatGPT terechtkomt, kan worden gemanipuleerd en misleid met behulp van zogenaamde prompt-injectieaanvallen. Aanvallers creëren prompts om het model te dwingen kwaadaardige of verboden antwoorden te geven. Dit kan ook leiden tot het lekken van vertrouwelijke gegevens, het genereren van gevaarlijke geautomatiseerde code en het omzeilen van inhoudsfilters.
Door gebruik te maken van de flexibiliteit van het model om complexe prompts uit te drukken en te beantwoorden, kan het opsporen van promptinjectieaanvallen het model dwingen bepaalde regels of ethische richtlijnen te negeren. Dit is een van de redenen waarom het detecteren en voorkomen van deze aanvallen een uitdaging is, aangezien de mogelijke invoer in wezen onbeperkt is en het model flexibel moet worden gedefinieerd.
#2. Data Poisoning
Een andere veelvoorkomende bedreiging is data poisoning, wat gebeurt wanneer aanvallers slechte of onevenwichtige gegevens in de trainingsset van ChatGPT injecteren. Dit kan tijdens de initiële training zelf gebeuren of tijdens het verfijnen van het model. Hierdoor ontstaat een model dat zich op onverwachte manieren gedraagt en door de corrupte gegevens bevooroordeelde, onjuiste of zelfs schadelijke outputs genereert.
De veranderingen kunnen zo subtiel zijn dat ze geen invloed hebben op de prestaties van een systeem, maar alleen problemen veroorzaken binnen bepaalde verwachte scenario's, waardoor data poisoning notoir moeilijk te detecteren is. Data poisoning heeft invloed, ongeacht hoe vaak modellen worden bijgewerkt, wat wijst op langdurige schade aan de prestaties en betrouwbaarheid van het model.
#3. Modelinversieaanvallen
Bij modelinversieaanvallen halen tegenstanders gevoelige informatie uit de trainingsgegevens van ChatGPT door de reacties ervan te inspecteren. Hierbij wordt het model getest met speciaal opgestelde vragen om bepaalde kenmerken van de trainingsgegevens te achterhalen. Dit kan leiden tot een schending van de privacy door het lekken van gevoelige gegevens die in de trainingsdataset voorkomen.
Dit is vooral problematisch wanneer ChatGPT is getraind op basis van eigen of privégegevens, omdat ze modelinversieaanvallen kunnen gebruiken. Deze aanvallen maken gebruik van het feit dat veel modellen hun trainingsgegevens onthouden en kunnen worden gevraagd om deze te reproduceren.
#4. Adversarial-aanvallen
Adversarial inputs worden gebruikt om ChatGPT te stimuleren om verkeerde of ongewenste outputs te produceren. Bij deze aanvallen wordt misbruik gemaakt van zwakke punten in het model en worden reacties gegenereerd die ver afwijken van het verwachte resultaat. Adversarial inputs zijn niet altijd duidelijk (en bijna onmerkbaar voor mensen), maar kunnen leiden tot dramatische verschillen in het gedrag van het model.
Dergelijke aanvallen kunnen de betrouwbaarheid van ChatGPT aantasten en leiden tot verkeerde informatie of systeemstoringen. Adversarial attacks vormen een grote bedreiging voor de veiligheid van neurale tekstclassificatoren, omdat hun verdediging en detectie een uitdaging vormen in de extreem grote invoerruimte, waar het model mogelijk beslissingen neemt op basis van zeer hoogdimensionale en niet-intuïtieve redeneringen.
#5. Inbreuken op de privacy
ChatGPT kan in zeldzame gevallen de privacy schenden wanneer het model per ongeluk bepaalde persoonlijke informatie van een persoon of organisatie lekt. Het scenario voor model-lekkage doet zich voor wanneer een algoritme wordt getraind met behulp van privégegevens of wanneer het model bepaalde specifieke details onthoudt tijdens interactie met de gebruiker.
Schendingen van de privacy kunnen leiden tot de blootstelling van persoonlijke gegevens, bedrijfsgeheimen of eigendomsgegevens. Dat risico wordt groter wanneer ChatGPT wordt geïntegreerd in systemen van organisaties met gevoelige gegevens. Een van de moeilijkste beveiligingsuitdagingen voor ChatGPT is het vinden van een evenwicht tussen de privacy van gebruikers en gepersonaliseerde reacties.
#6. Ongeautoriseerde toegang
Ongeautoriseerde toegang tot ChatGPT-systemen kan verschillende beveiligingsrisico's en problemen met zich meebrengen. Aanvallers kunnen controle krijgen over het model, de reacties wijzigen en gevoelige gegevens extraheren. Ze kunnen het gehackte systeem ook gebruiken als basis voor meer aanvallen en/of propaganda.
Toegang kan worden verkregen via zwakke authenticatiemethoden, kwetsbaarheden in de infrastructuur of social engineering-tactieken. Om ongeoorloofde toegang te voorkomen, zijn goede toegangscontroles, regelmatige beveiligingsaudits en training van medewerkers in goede beveiligingspraktijken nodig.
#7. Manipulatie van de output
Met manipulatie van de output misleiden aanvallers ChatGPT om een bepaald antwoord te genereren, meestal een kwaadaardig antwoord. Dergelijke maatregelen kunnen worden genomen door de manier waarop het model is getraind te manipuleren of door speciale invoer te creëren.
De output die ze genereren kan worden gemanipuleerd om desinformatie te verspreiden, wraakzuchtige doelen te bevorderen of filters op inhoud te omzeilen. Outputmanipulatie van ChatGPT kan het vertrouwen in ChatGPT ernstig verminderen en zelfs schade toebrengen aan het publiek dat ervan afhankelijk is.
#8. Denial of Service-aanvallen
Denial-of-service-aanvallen richten zich op ChatGPT door de systemen te overbelasten en ervoor te zorgen dat het geen authentieke gebruikers meer kan bedienen. Aanvallers kunnen bijvoorbeeld een groot aantal verzoeken of resource-intensieve prompts verzenden om de API te ondermijnen. Deze aanvallen kunnen diensten platleggen, systemen laten crashen of de prestaties ernstig verslechteren.
Denial-of-service-aanvallen kunnen financiële schade, reputatieschade en frustratie bij gebruikers veroorzaken. Om deze risico's te beperken, moeten organisaties technieken voor snelheidsbeperking en verkeersmonitoring implementeren.
#9. Modelroof
Modelroof is het ongeoorloofd reproduceren of reverse-engineeren van ChatGPT met behulp van de architectuur en parameters ervan. Dit kan worden gedaan om concurrentievoordelen te behalen, om een kwaadaardige kloon van het model te maken of om licentiebeperkingen te omzeilen.
Model-diefstal kan op zijn beurt leiden tot het lekken van bedrijfseigen informatie en het opzetten van illegale mensachtige AI-systemen. Om model-diefstal te beperken, is een goede implementatie- en monitoringaanpak nodig, waarbij gebruik wordt gemaakt van een geschikt toegangsmodel in combinatie met een controle op afwijkende handelingen, gevolgd door detectie van pogingen tot gegevensdiefstal.
#10. Datalekken
Er is sprake van datalekken bij ChatGPT wanneer het model per ongeluk trainings- of eerdere chatgegevens lekt. Dit kan leiden tot het lekken van gevoelige informatie van een organisatie, het schenden van geheimhoudingsovereenkomsten en het onthullen van bedrijfsgeheimen.
Datalekken kunnen optreden door expliciete antwoorden of impliciete conclusies op basis van het gedrag van een bepaald model. Om gegevenslekken te beperken, is het belangrijk om de gegevens te zuiveren. Organisaties moeten technieken gebruiken om de privacy te waarborgen en de modeloutput continu controleren.
#11. Versterking van vooringenomenheid
Versterking van vooringenomenheid kan de bestaande vooringenomenheid in de trainingsgegevens verder versterken of vergroten. In gevoelige domeinen zoals ras, geslacht of politiek kan dit leiden tot bevooroordeelde of discriminerende resultaten. Biasversterking kan stereotypen in stand houden, valse informatie verspreiden of het besluitvormingsproces vertekenen. Dit is moeilijk vanwege de complexiteit van natuurlijke taal en ook vanwege maatschappelijke vooroordelen.
Om vooringenomenheidsversterking aan te pakken, is een veelzijdige aanpak nodig waarin technische en sociale oplossingen worden gecombineerd. Dit omvat het zorgvuldig samenstellen van trainingsgegevens, het implementeren van technieken om vooringenomenheid te verminderen tijdens de modelontwikkeling, het uitvoeren van strenge eerlijkheidstests en het handhaven van menselijk toezicht. Het volledig elimineren van vooringenomenheid blijft echter een uitdaging, aangezien modellen inherent patronen leren van historische gegevens die vaak maatschappelijke vooroordelen bevatten.
#12. Kwaadwillige fijnafstemming
Kwaadwillige fijnafstemming betekent dat ChatGPT opnieuw wordt getraind, waardoor het gedrag ervan verandert. Tegenstanders kunnen het model trainen op selectief gekozen gegevens om achterdeurtjes in te bouwen. Dit kan het gedrag van het model op subtiele en moeilijk te detecteren manieren veranderen. Dit kan ertoe leiden dat ChatGPT kwaadwillig wordt gefinetuned, wat een nachtmerriescenario is dat kan leiden tot verlies van veiligheid en/of schadelijke of gevoelige inhoud kan opleveren. Om deze dreiging af te weren, moeten er veilige processen voor het updaten van modellen zijn wanneer gefinetunede modellen worden geïmplementeerd.
Naarmate ChatGPT steeds meer wordt geïntegreerd in bedrijfsactiviteiten, ontstaan er nieuwe veiligheidsrisico's. Singularity™ XDR biedt een uitgebreid detectie- en responsplatform dat AI-gestuurde dreigingsdetectie integreert om beveiligingsrisico's in verband met AI en chatbots zoals ChatGPT te identificeren en erop te reageren.
Beveiligingsproblemen bij integratie van ChatGPT door derden
Nu organisaties tools van derden gebruiken om ChatGPT in bestaande applicaties en diensten te integreren, ontstaan er een aantal fundamentele beveiligingsuitdagingen. Dit zijn de belangrijkste beveiligingsproblemen waarmee ze rekening moeten houden:
1. Blootstelling van gegevens tijdens het transport
Gevoelige gegevens die in ChatGPT worden ingevoerd wanneer het wordt geïntegreerd met apps van derden, passeren verschillende systemen en netwerken. Het risico is groot dat gegevens worden onderschept of blootgesteld tijdens de overdracht tussen de systemen van de organisatie, platforms van derden en OpenAI-servers.
2. Kwetsbaarheden van plug-ins
Plug-ins en integraties van derden volgen mogelijk niet dezelfde beveiligingsnormen als ChatGPT zelf. Kwaadaardige of onveilige plug-ins kunnen gebruikersgegevens in gevaar brengen, schadelijke prompts invoegen of de kwaliteit van door AI gegenereerde inhoud aantasten.
3. Risico's van authenticatieketens
Naarmate organisaties verbinding maken met meer diensten en systemen, worden hun authenticatieketens steeds complexer en kwetsbaarder. Elke verbinding in deze keten vormt een potentieel zwak punt in de beveiliging. Als aanvallers in een van de stappen in deze keten inloggegevens of authenticatietokens compromitteren, kunnen ze ongeoorloofde toegang krijgen tot zowel de functionaliteit van ChatGPT als gevoelige bedrijfsgegevens. Dit creëert een cascade-effect, waarbij één enkele inbreuk meerdere verbonden diensten en databases kan blootstellen.
Cybercriminelen kunnen AI-platforms zoals ChatGPT misbruiken voor phishingaanvallen en diefstal van inloggegevens. SentinelOne's Singularity™ Identity kan helpen bij de verdediging tegen deze bedreigingen door identiteiten te beveiligen en ervoor te zorgen dat alleen vertrouwde gebruikers toegang hebben tot gevoelige systemen en gegevens.
Best practices voor het beveiligen van ChatGPT-implementaties
Er is geen standaardoplossing om ChatGPT te beveiligen tegen bedreigingen. Door passende beveiligingsmaatregelen te nemen en best practices te volgen, kunnen organisaties zich tegen veel potentiële bedreigingen beschermen. Hier volgen enkele praktijken die de risico's van ChatGPT voor organisaties kunnen beperken:
1. Invoervalidatie
Ongewenste prompts moeten worden gefilterd met behulp van de juiste invoervalidatie binnen de organisatie. Houd de gebruikersprompt kort en eenvoudig om de kans op command injection te verkleinen. Abnormale of schadelijke invoerpatronen worden gedetecteerd en gemarkeerd door geautomatiseerde machine learning-modellen. Werk de validatieregel voortdurend bij om nieuwe en toekomstige bedreigingen toe te voegen.
2. Uitvoerfiltering
Geautomatiseerde inhoudsfilters zijn geïntegreerd in de respons van ChatGPT om het genereren van schadelijke of ongewenste inhoud te voorkomen. Organisaties moeten ook gebruikmaken van zwarte lijsten met trefwoorden en sentimentanalyse om potentieel lastige output te markeren. Gebruik meerstapsfiltering om schendingen van het intellectuele beleid op te sporen die voor gebruikers moeilijk te handhaven kunnen zijn.
3. Toegangscontrole
Organisaties moeten strenge authenticatie en autorisatie afdwingen bij toegang tot ChatGPT. Beperk de blootstelling van het systeem met meervoudige authenticatie en op rollen gebaseerde toegangscontrole. Controleer en update regelmatig de gebruikersrechten om ongeoorloofde toegang te voorkomen. Gebruik strategieën voor sessiebeheer om account-overnames te identificeren en te stoppen.
4. Veilige implementatie
Organisaties moeten ChatGPT uitvoeren in sandbox-omgevingen met beperkte netwerkrechten. Gebruik beproefde beveiligingsmaatregelen zoals firewalls en inbraakdetectiesystemen om activiteiten te monitoren en ongeoorloofde toegang tot de ChatGPT-infrastructuur te voorkomen. Gebruik versleuteling van gegevens tijdens verzending en opslag om bedrijfskritische gegevens te beveiligen.
5. Continue monitoring en incidentrespons
Indien van toepassing moeten organisaties realtime monitoring implementeren in alle ChatGPT-systemen om afwijkingen en diverse andere beveiligingsrisico's te helpen identificeren. Pas patroonherkenningsalgoritmen en machine learning toe om patronen te identificeren die wijzen op aanvallen of misbruik. Organiseer, ontwikkel en test regelmatig incidentresponsplannen om snel en efficiënt te kunnen reageren op beveiligingsincidenten.
Om risico's te beperken, moeten bedrijven uitgebreide beveiligingsmaatregelen nemen die zich uitstrekken over hun cloudomgevingen. Singularity™ Cloud Security biedt proactieve bescherming om cloudgebaseerde applicaties en diensten te beveiligen, zodat tools zoals ChatGPT veilig blijven en niet kunnen worden misbruikt in cloudomgevingen.
Conclusie
Met de steeds groeiende implementatie van AI is het waarborgen van de veiligheid van ChatGPT een cruciale stap die nooit mag worden verwaarloosd. Nu steeds meer sectoren ChatGPT implementeren, is het belangrijk om de veiligheidsrisico's te begrijpen en te weten hoe deze kunnen worden aangepakt. Om hun gegevens, gebruikers en systemen tegen bedreigingen te beschermen, moeten organisaties waakzaam zijn in hun benadering van ChatGPT-beveiliging.
Een holistisch beveiligingsproces voor ChatGPT is een meerlagige aanpak. Deze omvat invoervalidatie, uitvoerfiltering, toegangscontrole en veilige implementatie. Naast de bovengenoemde maatregelen zijn regelmatige beveiligingsaudits en training van medewerkers in best practices voor veilig gebruik van ChatGPT essentiële onderdelen van een effectief beveiligingsprogramma voor ChatGPT. Door dergelijke maatregelen te implementeren, kunnen organisaties het risico op beveiligingsinbreuken minimaliseren en voorkomen dat hun AI-systemen worden gecompromitteerd.
FAQs
Dit omvat risico's zoals prompt-injectieaanvallen, het lekken van responsgegevens en mogelijke blootstelling van gevoelige informatie. Het voegt ook enkele risico's toe, zoals API-sleutelbeheer, ongeoorloofde toegang en de mogelijkheid om schadelijke inhoud of kwaadaardige code te creëren, die organisaties zullen moeten beoordelen.
Kwaadwillende actoren kunnen ChatGPT gebruiken om overtuigende phishing-e-mails of social engineering-scripts te maken die lijken op door mensen gemaakte scripts, dankzij hun natuurlijke taalverwerkingsvermogen. Het kan worden misbruikt om gepersonaliseerde en relevante desinformatie te genereren die authentiek lijkt.
Ja, ChatGPT kan onjuiste informatie genereren door een fenomeen dat bekend staat als 'hallucinaties', waarbij het valse of misleidende inhoud produceert ondanks dat het zelfverzekerd lijkt in zijn antwoorden.
Gebruikers kunnen onbedoeld gevoelige informatie blootstellen in prompts, en deze kan blijven bestaan of door het systeem worden verwerkt. Bovendien kan gevoelige informatie uit eerdere gesprekken worden opgenomen in antwoorden die voor andere gebruikers worden gegenereerd.
OpenAI slaat gesprekken op om het systeem te verbeteren, en dit heeft bij gebruikers paniek veroorzaakt over hoe lang deze gegevens worden bewaard en waarvoor ze worden gebruikt. Als een organisatie de in ChatGPT geïntegreerde Copilot gebruikt voor enige vorm van zakelijke communicatie, wordt aanbevolen om dit te behandelen als openbaarmaking tijdens elke oefening zelf, aangezien organisaties moeten voldoen aan nalevingsvereisten en gegevensbeschermingsvoorschriften.
Bij de integratie van ChatGPT in applicaties van derden kunnen verschillende beveiligingsrisico's ontstaan. De belangrijkste risico's zijn onder meer onjuist geconfigureerde beveiligingsinstellingen, zwakke authenticatiemechanismen en mogelijke gegevenslekken tijdens de overdracht tussen systemen.
