Kunstmatige intelligentie heeft een punt bereikt waarop het tekst kan produceren die heel menselijk leest, met de opkomst van Transformers en generatieve AI. Deze AI-systemen kunnen van alles doen, van artikelen tot afbeeldingen en zelfs code in verschillende sectoren. Maar zoals we allemaal weten, brengt grote macht ook grote verantwoordelijkheid met zich mee, en de toename van generatieve AI heeft duidelijk een hele reeks nieuwe beveiligingsrisico's met zich meegebracht die moeten worden opgelost.
In dit bericht gaan we dieper in op wat generatieve AI-beveiliging is, welke bedreigingen er kunnen ontstaan bij misbruik en hoe u deze kunt verminderen. We bespreken ook de rol van cybersecurityoplossingen zoals SentinelOne bij het helpen van organisaties om met opkomende bedreigingen om te gaan.
Wat is generatieve AI-beveiliging?
Generatieve AI-beveiliging verwijst naar de praktijken en tools die worden gebruikt om systemen te beveiligen die nieuwe inhoud kunnen produceren tegen misbruik of bescherming tegen misbruik. Het omvat alles van gegevensprivacy tot het potentieel voor door AI gegenereerde desinformatie.
Omdat generatieve AI kan worden gebruikt om uiterst realistische content te genereren die op schadelijke manieren kan worden ingezet, moet er veel aandacht worden besteed aan de beveiliging van deze systemen. Generatieve AI kan worden gebruikt om deepfakes te maken, schadelijke code te genereren en social engineering-aanvallen op grote schaal te automatiseren als de technologie niet veilig is ontworpen. Door generatieve AI-systemen veilig te houden, worden zowel het systeem zelf als iedereen die het doelwit zou kunnen zijn van de output ervan, beschermd.
Een belangrijk risico in de beveiliging van generatieve AI heeft te maken met gegevensprivacy. Deze systemen worden getraind op basis van enorme databases, die mogelijk privé- of persoonsgegevens bevatten. Het is belangrijk om deze trainingsgegevens te beveiligen en te anonimiseren. Wat nog belangrijker is, is dat de informatie die door generatieve AI-systemen wordt geproduceerd op zichzelf een aanzienlijk risico vormt en onbedoeld privé- en persoonsgegevens kan blootleggen als deze niet correct wordt beheerd.
Een van de belangrijkste punten met betrekking tot de beveiliging van generatieve AI is ook hoe deze van invloed kan zijn op een breed scala aan privacykwesties en naleving door het ontwikkelen van verschillende procedures voor gegevensverwerking met bepaalde controles op andere ethische kwesties, d.w.z. dat inhoud die met deze technologie wordt gegenereerd, meer betekenisvolle, doelgerichte richtlijnen moet behouden.
10 Beveiligingsrisico's van generatieve AI
De mogelijkheden van generatieve AI worden steeds beter en elke nieuwe functie gaat gepaard met een nieuwe reeks veiligheidsrisico's. Het is erg belangrijk om deze risico's te begrijpen voor bedrijven die generatieve AI-technologie willen gebruiken, maar toch over sterke beveiligingsmiddelen willen beschikken. Hier zijn tien belangrijke veiligheidsrisico's van generatieve AI:
#1. Deepfake-generatie
Generatieve AI heeft de creatie van deepfakes verbeterd. Dit zijn zeer realistische nepvideo's, -afbeeldingen of -audio-opnames (meestal in verband met obscene video's waarin gezichten zijn verwisseld). Deze technologie maakt nepnieuws mogelijk als nooit tevoren, omdat het zeer realistisch ogende beelden kan creëren, waardoor deepfakes een zeer ernstig probleem vormen.
Maar het bereik van deepfakes reikt veel verder dan alleen entertainment of grappen. Deepfakes kunnen leiden tot identiteitsdiefstal van prominente personen, zoals ambtenaren of leidinggevenden, en kunnen verantwoordelijk zijn voor reputatieschade, financiële fraude of zelfs politieke instabiliteit. Stel je voor wat een deepfake-video van de CEO die iets onwaars zegt, zou betekenen voor de aandelenkoers van een organisatie of hoe dit paniek zou kunnen veroorzaken bij werknemers en belanghebbenden.
#2. Geautomatiseerde phishingaanvallen
Generatieve kunstmatige intelligentie verandert de stand van zaken op het gebied van phishingaanvallen en maakt deze geavanceerder en moeilijker te detecteren. Op AI gebaseerde systemen kunnen automatisch uiterst realistische en gepersonaliseerde phishing-e-mails (op grote schaal) produceren, waarbij ze schrijfstijlen nabootsen, inclusief persona's van echte mensen, compleet met persoonlijke informatie.
Deze met AI geïnfuseerde phishing-campagnes kunnen zelfs traditionele beveiligingstechnieken omzeilen die gebaseerd zijn op patroonherkenning of trefwoorddetectie. Met behulp van kunstmatige intelligentie die is getraind op basis van enorme hoeveelheden gegevens uit sociale netwerken en andere openbaar beschikbare bronnen, kan AI zelf berichten genereren die op elke afzonderlijke geadresseerde zijn gericht, waardoor de effectiviteit van dergelijke aanvallen wordt verbeterd. Het resultaat is een potentieel hoger succespercentage bij het verzamelen van inloggegevens, het verspreiden van malware of algemene social engineering-praktijken.
#3. Genereren van kwaadaardige code
Tools zoals GitHub Copilot en Cursor AI gebruiken generatieve AI om code te schrijven. Hoewel dit een nuttig hulpmiddel kan zijn bij het creëren van sterke beveiligingsoplossingen, is de hoeveelheid nieuwe en kwaadaardige code die aanvallers produceren verbluffend.
AI-aangedreven systemen kunnen bestaande malware analyseren, succesvolle aanvalspatronen identificeren en nieuwe varianten genereren die detectie door traditionele beveiligingsmaatregelen kunnen omzeilen. Dit zal waarschijnlijk leiden tot een snelle verdere ontwikkeling van malware, waardoor cybersecurityspecialisten in de overdrive moeten gaan.
#4. Social engineering
Social engineering-aanvallen worden steeds vaker uitgevoerd met behulp van AI. Met behulp van enorme hoeveelheden persoonlijke gegevens op het web stelt kunstmatige intelligentie machines in staat om hypergepersonaliseerde en effectieve social engineering-aanvallen te ontwikkelen.
Deze AI-aangedreven aanvallen gaan verder dan alleen e-mailphishing. Ze kunnen variëren van het vervalsen van authentieke stemopnames voor vishing-aanvallen (voice phishing) tot het ontwikkelen van complexe leugens voor langdurige catfishing-plannen. Een van de dingen die deze aanvallen zo verraderlijk maken, is hoe goed een AI zijn tactieken direct kan aanpassen en verschillende doelen op unieke manieren kan beïnvloeden.
#5. Vijandige aanvallen op AI-systemen
Hoe meer organisaties vertrouwen op AI voor beveiligingsmaatregelen. De vijandige aanvallen waarmee hun beveiligingssysteem te maken kan krijgen, zijn kwetsbaar, omdat deze aanvallen meestal worden uitgevoerd door een speciaal gecreëerde ruis die de invoer perfect nabootst, waardoor dezelfde uitvoer wordt gegenereerd die bepaalde malwarepakketten of signalen bevat die gegevens vergiftigen. Door generatieve AI andere invoer te laten creëren om een tweede (of meer) laag van de AI te misleiden, kan dit ertoe leiden dat deze onjuiste uitvoer of beslissingen neemt.
Generatieve AI kan bijvoorbeeld worden gebruikt om afbeeldingen te genereren die specifiek zijn ontworpen om de deep learning-algoritmen in een geavanceerd beeldherkenningssysteem te verslaan, of tekst die is geformuleerd om natuurlijke taalverwerkingssystemen te misleiden en zo inhoudsmoderatiesoftware te omzeilen. Dit soort vijandige aanvallen ondermijnen de betrouwbaarheid van AI-aangedreven beveiligingssystemen en kunnen uiteindelijk gaten achterlaten waar kwaadwillenden doorheen kunnen glippen om hun voordeel te doen.
#6. Data Poisoning
Data poisoning-aanvallen werken door de trainingsdata te wijzigen die worden gebruikt om AI-modellen te bouwen, waaronder generatieve AI-systemen. Ze kunnen ook het gedrag van AI ondermijnen door op slinkse wijze vervaardigde kwaadaardige gegevenspunten in de trainingsset te injecteren.
Een voorbeeld hiervan is een data poisoning-aanval op het generatieve AI-systeem, zoals dat wordt gebruikt om codeaanvullingen voor te stellen, waardoor kwetsbaarheden in de voorgestelde codefragmenten kunnen worden geïnjecteerd. Dit geldt des te meer voor AI-aangedreven beveiligingssystemen. Het vergiftigen van de trainingsgegevens kan een blinde vlek veroorzaken, waardoor een aanval elders onopgemerkt kan blijven.
#7. Modelroof en reverse engineering
Naarmate generatieve AI-modellen geavanceerder en waardevoller worden, worden ze zelf het doelwit van diefstal en reverse engineering. Aanvallers die toegang krijgen tot deze modellen kunnen ze gebruiken om hun eigen concurrerende systemen te creëren of, wat nog gevaarlijker is, om kwetsbaarheden in AI-aangedreven systemen te vinden en te exploiteren.
Model-diefstal kan leiden tot verlies van intellectueel eigendom, wat organisaties mogelijk miljoenen aan investeringen in onderzoek en ontwikkeling kan kosten. Bovendien, als een aanvaller een model dat voor beveiligingsdoeleinden wordt gebruikt kan reverse-engineeren, kan hij mogelijk het gedrag ervan voorspellen en strategieën ontwikkelen om het te omzeilen, waardoor de hele beveiligingsinfrastructuur rond dat AI-systeem in gevaar komt.
#8. Door AI gegenereerde desinformatiecampagnes
Generatieve AI kan bovenmenselijke hoeveelheden coherente, contextbewuste tekst genereren, waardoor het een krachtig instrument is voor desinformatie op grote schaal. Vanuit AI-oogpunt zijn er talloze voorbeelden van misleidende artikelen, posts op sociale media en reacties die via sociale media kunnen worden verspreid en specifieke doelgroepen of platforms kunnen treffen.
Dergelijke door AI aangestuurde nepnieuwsberichten, die beginnen als desinformatiecampagnes, kunnen worden gebruikt om de publieke opinie te beïnvloeden (verkiezingen te beïnvloeden) of paniek op de markt te veroorzaken, en dat is ook gebeurd. De enige oplossing voor factcheckers en moderators is om hun werksnelheid op te voeren, in theorie net zo snel als AI zelf werkt, voordat een leugen zich zo wijd verspreidt dat deze niet meer kan worden tegengegaan.
#9. Privacylekken in AI-output
Generatieve AI-modellen die zijn getraind op enorme datasets kunnen onbedoeld privégegevens lekken in hun output. Dit wordt model leaking of ongewenste memorisatie genoemd.
Een slecht getraind taalmodel kan bijvoorbeeld onbewust bedrijfsgeheimen coderen in zijn tekstoutput. Evenzo kan een model voor het genereren van afbeeldingen dat is getraind op medische afbeeldingen, nieuwe menselijke patiëntspecifieke informatie genereren in zijn output. In dit geval kan privacylekkage op een subtiele manier plaatsvinden die moeilijk te detecteren is.
#10. Overmatige afhankelijkheid van door AI gegenereerde inhoud
Het risico van overmatige afhankelijkheid van door AI gegenereerde inhoud zonder adequate verificatie zal toenemen naarmate generatieve AI aan populariteit wint en de output ervan overtuigender wordt. Dit kan op zijn beurt leiden tot de verspreiding van onjuistheden, vooroordelen of regelrechte leugens.
De inzet is wellicht het hoogst in sectoren als journalistiek, onderzoek of besluitvorming voor bedrijven en overheidsinstanties, waar het accepteren van door AI gegenereerde content zonder kritisch onderzoek kan leiden tot gevolgen in de echte wereld. Als u bijvoorbeeld alleen op door AI gegenereerde marktanalyses vertrouwt in plaats van de resultaten door echte mensen te laten verifiëren, kunt u foutieve aanbevelingen verwachten. Ook in de gezondheidszorg bestaat het risico dat een te grote afhankelijkheid van door AI gegenereerde diagnostische resultaten zonder verificatie schadelijk kan zijn voor patiënten.
Beperking van de veiligheidsrisico's van generatieve AI
Er zijn een aantal goede manieren waarop organisaties kunnen omgaan met de veiligheidsuitdagingen die generatieve AI met zich meebrengt. Hieronder volgen vijf belangrijke manieren om de veiligheid te verbeteren:
1. Strikte toegangscontroles en authenticatie
Strikte toegangscontroles en authenticatie zijn essentieel voor het beveiligen van generatieve AI-systemen. Net als in de bovenstaande voorbeelden vallen multi-factor authenticatie, op rollen gebaseerde toegangscontrole en gereguleerde audits vallen allemaal onder deze categorie. Generatieve AI kan soms op ongepaste wijze worden gebruikt, dus het minimaliseren van de blootstelling en het beperken van wie met deze modellen kan communiceren, zijn andere maatregelen voor ondernemingen.
2. Verbeter privacy- en gegevensbeschermingssystemen
Als er gegevens zijn gebruikt om een generatief AI-model te trainen en uit te voeren, moeten deze goed worden beschermd. Dat omvat het zeer goed versleutelen van uw gegevens (zowel gegevens in rust als gegevens in transit), tot en met privacytechnieken zoals differentiële privacy, om ervoor te zorgen dat individuele punten ervan privé blijven. Regelmatige gegevensaudits en een goed beleid voor gegevensbewaring kunnen voorkomen dat AI onbewust persoonlijk identificeerbare informatie lekt.
3. Zorg voor goed modelbeheer en -tracking
De sleutel tot het waarborgen van de veiligheid en betrouwbaarheid van generatieve AI-systemen is het hebben van een compleet modelbeheerkader. De controles kunnen variëren van het uitvoeren van regelmatige modelcontroles, het monitoren van onverwacht gedrag/onverwachte outputs, of het ontwerpen van faalveilige systemen om het genereren van kwaadaardige inhoud te voorkomen. Door voortdurende monitoring kunnen potentiële beveiligingsinbreuken of modelverslechtering vroegtijdig worden opgespoord.
4. Investeer in AI-training op het gebied van ethiek en beveiliging
Om de risico's te vermijden, is het essentieel dat werknemers worden voorgelicht over AI-ethiek en -beveiliging. Deze voorbereiding omvat het leren van efficiënte manieren om door AI gecreëerde inhoud te herkennen, de beperkingen van AI-systemen te onderkennen en potentiële veiligheidsrisico's te signaleren. Uiteindelijk zal het ontwikkelen van een cultuur van AI-bewustzijn en verantwoordelijkheid binnen organisaties dienen als een bescherming voor de menselijke verdedigingslinie tegen beveiligingsrisico's die voortkomen uit het gebruik van kunstmatige intelligentie.
5. Werk samen met cybersecurityprofessionals en AI-onderzoekers
Generatieve AI-beveiliging vereist een voortdurende dialoog tussen beveiligingsexperts en AI-onderzoekers om de risico's van generatieve AI's te kunnen beperken. Dat kan betekenen dat men zich aansluit bij werkgroepen in de sector, informatie over bedreigingen deelt en zelfs samenwerkt met de academische wereld. Zo kunnen organisaties hun strategie aanpassen, zodat ze zich adequaat kunnen aanpassen aan nieuwe ontwikkelingen op het gebied van AI-beveiliging.
AI-aangedreven oplossingen, zoals Singularity Endpoint Protection, kunnen generatieve AI-aanvallen in realtime detecteren en blokkeren.
Hoe kan SentinelOne helpen?
SentinelOne biedt ook oplossingen voor de beveiligingsuitdagingen van generatieve AI. Laten we er een paar bespreken.
- Detectie van bedreigingen: SentinelOne kan in realtime bedreigingen detecteren en hierop reageren wanneer deze pogingen doen om aanvallen te escaleren.
- Gedrags-AI: De eigen gedrags-AI van SentinelOne kan afwijkend gedrag detecteren dat wijst op aanvallen die worden gegenereerd door AI of ongeoorloofd gebruik van AI-systemen.
- Bedreigingen eenvoudig indammen en verhelpen: De geautomatiseerde responsmogelijkheden van SentinelOne kunnen aanvallen snel stoppen via reacties die de impact van AI-gerelateerde beveiligingsincidenten verminderen.
- Endpoint & EDR: SentinelOne beschermt eindpuntapparaten die worden gebruikt voor generatieve AI-tools.
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
Hoewel generatieve AI een spannende technologie is die ongekende mogelijkheden biedt, brengt het ook geheel nieuwe beveiligingsrisico's met zich mee waar organisaties rekening mee moeten houden. Als bedrijven zich bewust zijn van deze risico's en zich inzetten voor een betere beveiliging, dan zal generatieve AI een enorme vlucht nemen, met het potentieel voor enorme voordelen en zonder beveiligingsinbreuken.
Naarmate het gebied van generatieve AI zich verder ontwikkelt, is het belangrijk dat bedrijven op de hoogte blijven van de nieuwste beveiligingsmaatregelen en best practices. Generatieve AI creëert niet alleen een nieuwe wereld van mogelijkheden om toekomstige problemen aan te pakken, maar brengt ook uitdagingen met zich mee die bedrijven moeten overwinnen. Deze risico's bepalen op hun beurt wat er aan AI-assistenten moet worden verstrekt zonder al te veel schade te veroorzaken. Om ervoor te zorgen dat uw generatieve AI-systemen veilig blijven, is de integratie van Singularity's AI-aangedreven beveiliging is cruciaal om opkomende bedreigingen te detecteren en te voorkomen.
FAQs
Generatieve AI kan worden misbruikt voor phishing en social engineering door op grote schaal zeer gepersonaliseerde en overtuigende berichten te creëren. Deze AI-systemen kunnen enorme hoeveelheden persoonlijke gegevens van sociale media en andere bronnen analyseren om e-mails, berichten of zelfs telefoongesprekken te creëren die vertrouwde personen of organisaties nauwkeurig nabootsen.
Ja, generatieve AI kan worden gebruikt om kwaadaardige code of malware te maken. AI-systemen die zijn getraind op bestaande malwarevoorbeelden en coderepositories kunnen nieuwe varianten van malware of zelfs geheel nieuwe soorten kwaadaardige software genereren. Deze door AI gegenereerde bedreigingen kunnen zich mogelijk sneller ontwikkelen dan traditionele malware, waardoor ze moeilijker te detecteren en te neutraliseren zijn.
Door AI gegenereerde deepfakes roepen aanzienlijke ethische bezwaren op vanwege het potentieel voor misbruik en de moeilijkheid om ze te onderscheiden van echte inhoud. Een belangrijk punt van zorg is het gebruik van deepfakes om verkeerde informatie of desinformatie te verspreiden, waardoor de publieke opinie kan worden gemanipuleerd, verkiezingen kunnen worden beïnvloed of reputaties kunnen worden geschaad. Er zijn ook privacykwesties, aangezien deepfakes kunnen worden gemaakt met behulp van iemands gelijkenis zonder zijn of haar toestemming, wat kan leiden tot intimidatie of uitbuiting.
Organisaties kunnen de veiligheidsrisico's van generatieve AI beperken door middel van een veelzijdige aanpak. Dit omvat het implementeren van strenge toegangscontroles en authenticatie voor AI-systemen, het waarborgen van adequate maatregelen voor gegevensbescherming voor trainingsgegevens en AI-output, en het ontwikkelen van robuuste kaders voor modelbeheer. Regelmatige beveiligingsaudits van AI-modellen en hun output zijn cruciaal, evenals investeringen in AI-ethiek en beveiligingstraining voor werknemers. Organisaties moeten ook op de hoogte blijven van de laatste ontwikkelingen op het gebied van AI-beveiliging en samenwerken met cyberbeveiligingsexperts.
Door AI gegenereerde content kan een krachtig instrument zijn voor het verspreiden van verkeerde informatie of desinformatie, omdat het in staat is om snel grote hoeveelheden overtuigende, valse content te creëren. AI-systemen kunnen nepnieuwsartikelen, posts op sociale media of zelfs complete websites genereren die legitiem lijken. Deze systemen kunnen content afstemmen op specifieke doelgroepen, waardoor de kans groter is dat de verkeerde informatie wordt geloofd en gedeeld. AI kan ook worden gebruikt om deepfake-video's of gemanipuleerde afbeeldingen te maken die valse verhalen ondersteunen.
