Den utbredda användningen av generativ AI i olika branscher kräver säkerhet och operativ medvetenhet om risker och begränsningsalternativ. I det här blogginlägget presenterar vi de 10 bästa riskerna och handlingsbara strategierna för att skydda mot dem. I slutändan tillhandahåller vi verktyg som kan hjälpa.

Framväxten av generativ AI

2022 markerade starten för ett nytt område inom generativ AI. Denna period bevittnade den snabba utvecklingen av LLMs (Large Language Models) som GPT-3, GPT-4, BERT, Claude, Gemini, Llama, Mistral och andra. Dessa LLM:er visade upp anmärkningsvärda möjligheter inom naturlig språkbehandling (NLP), bildgenerering och kreativt innehållsskapande. Som ett resultat har AI-drivna verktyg spridit sig över olika branscher, vilket har ökat produktiviteten och innovationen inom innehållsskapande, kundservice, utveckling med mera. De har också potential att ytterligare revolutionera sektorer som hälsovård, finans och underhållning.

Den transformativa effekten av denna moderna teknik är ännu inte helt klarlagd. Ändå bör organisationer som vill behålla en konkurrensfördel planera att införliva GenAI i sin verksamhet förr snarare än senare. Samtidigt bör de ta itu med GenAI:s säkerhetsrisker.

Risker med generativ AI

Användningen av Gen AI-applikationer och LLM, antingen offentliga eller genom intern utveckling och/eller distribution, kan utgöra risker för organisationer. Dessa Gen AI-risker inkluderar:

Kategori #1: Säkerhets- och integritetsrisker

1. Integritetsproblem

Generativ AI förlitar sig på stora mängder data, ofta skördade från olika källor. Dessa kan innehålla personlig information, inklusive PII. Om denna data används i utdata, kan den oavsiktligt avslöja känsliga detaljer om individer, vilket leder till integritetsintrång och potentiellt missbruk. Den svarta lådan hos många GenAI-modeller komplicerar ytterligare transparens och ansvarsskyldighet, vilket gör det svårt att spåra hur specifika datapunkter används eller lagras.

2. Nätfiske-e-post och skadlig programvara

Generativ AI låter cyberbrottslingar skapa mycket övertygande och sofistikerade attacker. Innan generativ AI var ett av de tydliga tecknen på ett nätfiske-e-postmeddelande dålig grammatik och frasering. Nätfiske-e-postmeddelanden som genereras av AI kan dock efterlikna tonen, stilen och formatet för legitim kommunikation. Detta gör det svårt för individer och säkerhetssystem att upptäcka dem.

Dessutom kan angripare använda GenAI för att utveckla och felsöka skadlig programvara som kan kringgå traditionella säkerhetsåtgärder. Denna AI-genererade skadliga attack kan anpassas och utvecklas, vilket gör det ännu svårare att skydda sig mot.

3. Insiderhot och missbruk av anställda

Insiderhot är personer inom företaget som utnyttjar sin tillgång till känslig information och system. Dessa hot kan vara avsiktliga, såsom datastöld eller sabotage, eller oavsiktliga, som oavsiktliga dataläckor på grund av vårdslöshet. Insiderns förtrogenhet med organisationens säkerhetsåtgärder gör att de ofta lättare kan kringgå försvar än externa angripare.

I samband med GenAI kan insiders av misstag skriva eller klistra in känsliga data i GenAI-applikationer. Detta kan inkludera källkod, känslig affärsinformation, finansiell information, kundinformation och mer.

4. Ökad attackyta

Generativa AI-system kan öka attackytan för cybersäkerhetshot, eftersom de ofta integreras med olika datakällor, API:er och andra system. Detta skapar flera ingångspunkter för potentiella attacker. Komplexiteten i dessa integrationer kan leda till sårbarheter som skadliga aktörer kan utnyttja, som att injicera skadlig data för att manipulera AI-utdata eller komma åt känslig information via svaga länkar i systemet. 

Kategori #2: Kvalitets- och pålitlighetsrisker

5. Utdatakvalitetsproblem

Utdatakvalitetsproblem i generativa AI-system uppstår när AI genererar text, bilder eller andra utdata som är felaktiga, felaktiga, vilseledande, partiska eller olämpliga. Faktorer som bidrar till dålig utdatakvalitet inkluderar otillräcklig träningsdata, otillräcklig modellinställning och den inneboende oförutsägbarheten hos AI-algoritmer.

I kritiska applikationer som hälso- och sjukvård, finans och cybersäkerhet kan felaktiga AI-utdata resultera i allvarliga ekonomiska förluster, juridiska skyldigheter, förlamande företag och till och med äventyra liv. Men även i icke-kritiska tillämpningar kan felaktiga resultat och spridning av felaktig eller vilseledande information få konsekvenser för människors arbete och liv och verksamheters prestationer.

6. Påhittade "Fakta" & Hallucinationer

Ett extremt exempel på den tidigare nämnda kvalitetsfrågan är genereringen av "påhittade fakta", kallade "hallucinationer". Detta händer när LLM genererar information som verkar rimlig men är helt tillverkad. Dessa hallucinationer uppstår på grund av modellens beroende av mönster i träningsdata snarare än en sann förståelse av faktaprecision. Som nämnts kan detta leda till spridning av felaktig eller vilseledande information, vilket innebär allvarliga risker – särskilt i sammanhang där noggrannhet är avgörande, såsom sjukvård, juridisk eller finanssektor.

Kategori #3: Juridiska och etiska risker

7. Upphovsrätt, immateriella rättigheter och andra juridiska risker

Generativa AI-system använder ofta stora mängder data, inklusive upphovsrättsskyddat material, för att träna sina modeller. Detta kan leda till oavsiktlig reproduktion av skyddat innehåll, vilket potentiellt gör intrång i immateriella rättigheter. Dessutom finns det den juridiska frågan om huruvida LLM är lagligt tillåtet att utbildas i upphovsrättsdata. Slutligen kan genereringen av nytt innehåll som nära liknar befintliga verk skapa juridiska tvister om ägande och originalitet.

Dessa utmaningar förvärras av tvetydigheten i nuvarande upphovsrättslagar angående AI-genererat innehåll. För närvarande diskuteras dessa frågor i domstolar och i allmänhetens ögon. Det är till exempel The New York Daily News, Chicago Tribune, Denver Post och andra tidningar stämma OpenAI och Microsoft för upphovsrättsintrång.

8. Biased Outputs

Partiska utdata i AI-system kommer ofta från skeva eller oprepresentativa träningsdata som återspeglar historiska fördomar och systemiska ojämlikheter. När AI-modeller genererar partiska resultat kan det leda till diskriminerande metoder inom områden som uthyrning, utlåning, brottsbekämpning och hälsovård, vilket orättvist påverkar marginaliserade grupper. Detta utgör ett allvarligt hot mot rättvisa och rättvisa, eftersom de kan vidmakthålla och till och med förstärka befintliga samhälleliga fördomar.

9. efterlevnad

När känslig information behandlas av AI-system finns det risk för dataläckor, obehörig åtkomst och missbruk av konfidentiell data. Denna risk förvärras om AI-tjänsteleverantören saknar robusta säkerhetsåtgärder och efterlevnadscertifieringar. Därför kan delning av data med generativa AI-verktyg avsevärt öka risken för att bryta mot efterlevnadsbestämmelser och dataskyddslagar, särskilt i branscher med stränga dataskyddskrav.

Kategori #4: Operativa och finansiella risker

10. Kostnad för expertis och beräkning

Vid utveckling, utbildning och driftsättning av LLM internt kan kostnaderna för expertis och datoranvändning vara betydande. Avancerade AI-system kräver högpresterande GPU:er, specialiserad hårdvara och molntjänster, vilket kan medföra rejäla kostnader. Dessutom behärskar högt kvalificerade yrkesmän, såsom datavetare, ML-ingenjörer och domänexperter, premiumlöner. Den globala bristen på både GPU:er och talang ökar dessa kostnader ytterligare. Detta utgör betydande hinder för inträde för många organisationer. 

Strategier för att minska generativa AI-säkerhetsrisker

Efter att ha beskrivit riskerna, låt oss diskutera strategier för att skydda mot dem. 

Säkerhets- och integritetsskyddsstrategier

  • Lager – Identifiera de områden i verksamheten där gen AI används. Från anställda som frågar efter populära Gen AI-applikationer som ChatGPT, Claude eller Gemini till dina ingenjörsteam som utvecklar dina egna LLM:er till att använda kommersiella eller öppen källkod LLM:er på dina data.
  • Riskbedömning – Kartlägga och bedöma de potentiella säkerhetsrisker som är förknippade med varje typ av användning. Du kan använda listan ovan för att hjälpa dig.
  • Implementera åtkomstkontroll – Använd verifieringsmekanismer för att styra vilka gen AI-system dina anställda kan komma åt och hur. Till exempel kan ett företagswebbläsartillägg hindra dina anställda från att installera en skadlig förlängning maskerad som en legitim ChatGPT-förlängning.
  • Implementera policyer – Genomför policyer för hur GenAI-applikationer kan användas i organisationen. Till exempel kan ett företagswebbläsartillägg förhindra dina anställda från att klistra in känslig kod i gen AI-applikationer.
  • Programvaruuppdatering – Uppdatera och korrigera system för att förbättra din säkerhetsställning mot AI-drivna (och icke-AI-drivna) attacker.
  • Övervakning – Spåra och upptäcka ovanliga incidenter och misstänkt beteende, från obehörig åtkomstförsök till onormala beteendemönster till inklistring av känslig data i gen AI-verktyg.
  • Användarutbildning – Utbilda anställda om gen AI-risker regelbundet, genom samtal, övningar och löpande support. En webbläsartillägg för företag kan stödja onlineutbildning genom att förklara för anställda varför åtgärder, som att klistra in källkod i ChatGPT, blockeras.

Strategier för skydd av kvalitet och tillförlitlighet

  • Kvalitetssäkring av data – Använd datauppsättningar som är olika, balanserade och fria från fördomar eller felaktigheter. Implementera strikta datavalideringsprocesser för data, såsom automatiserade kontroller och manuella granskningar. Uppdatera och förfina datauppsättningar kontinuerligt för att återspegla aktuell och korrekt information. 
  • Utvärderingsstatistik – Använd omfattande utvärderingsmått som precision, återkallelse, F1-poäng och BLEU för att identifiera problem med noggrannhet och prestanda med modellen och dess utdata.
  • Inkludera Human-in-the-Loop-system – Involvera mänskliga experter i utbildnings-, validerings- och finjusteringsfaserna av modellutveckling. Människor kan ge kritiska kontextuella insikter, identifiera subtila problem som automatiserade system kan missa och ge förslag som förbättrar modellsvar.

Juridiska och etiska skyddsstrategier

  • Överensstämmelse med juridiska föreskrifter – Säkerställa efterlevnad av dataskyddslagar som GDPR och CCPA. Detta innebär att säkerställa att data som används för utbildning erhålls och behandlas lagligt, med lämpligt samtycke och anonymisering.
  • Upprätta tydliga etiska riktlinjer – Dessa riktlinjer bör omfatta principer som rättvisa, transparens, ansvarighet och undvikande av partiskhet. Implementering av etiska AI-ramverk kan ge ett strukturerat tillvägagångssätt för att säkerställa att etiska överväganden tas upp.

Operativa och finansiella skyddsstrategier

  • Säkerställ skalbarhet, optimering och tillförlitlighet för infrastrukturen – Använd robusta molntjänster, högpresterande datorresurser, effektiva datalagringslösningar och skalbara AI-pipelines. Använd till exempel en pay-as-you-go-modell, förhandla fram volymrabatter med molnleverantörer och använd GPU-provisionering.

Lösningen för GenAI DLP

LayerX är ett webbläsartillägg för företag som skyddar mot webburna hot vid riskpunkten – webbläsaren. LayerX tillhandahåller en DLP-lösning speciellt designad för Generativ AI verktyg som ChatGPT, som syftar till att skydda känslig data utan att hindra användarupplevelsen.

Nyckelfunktioner:

  • Datakartläggning och definition – Identifiera och definiera känsliga data som källkod och immateriella rättigheter för skydd.
  • Anpassningsbara datakontroller – Implementera kontroller som popup-varningar eller blockeringsåtgärder när känslig data upptäcks.
  • Säker produktivitet – Möjliggöra säker användning av GenAI-verktyg genom att tillämpa DLP-liknande åtgärder för att förhindra oavsiktlig dataexponering.
  • Kontroller för webbläsartillägg – Hantera åtkomst och åtgärder inom GenAI för att säkra datainteraktioner.

Granulär riskreducering – Upptäck och minska högriskaktiviteter som att klistra in känslig data, samtidigt som du upprätthåller en sömlös användarupplevelse.