Adatbiztonság mesterséges intelligencia környezetekben
Ahogy a szervezetek egyre inkább használnak nagy nyelvi modelleket, multimodális mesterséges intelligencia rendszereket és agentic mesterséges intelligenciát, a hagyományos védelmi intézkedéseknek is fejlődniük kell. A Cloud Security Alliance kiadványa átfogó, gyakorlatias áttekintést nyújt arról, hogyan alakítja át a mesterséges intelligencia a modern adatvédelmet. Az útmutató a CSA AI Controls Matrix (AICM) mentén felvázolja a mesterséges intelligencia adatbiztonsági kihívásait, és azokat alapvető AI kockázatmenedzsment kontrollokhoz rendeli.
Az adatbiztonság alapelvei – bizalmasság, sértetlenség és rendelkezésre állás – továbbra is alapvető fontosságúak, de az AI rendszerekben másképp kell alkalmazni őket. Az elosztott feldolgozás kihívást jelent a bizalmasság szempontjából, mivel az érzékeny adatok több környezetben is nyilvánosságra kerülhetnek. A sértetlenséget kártékony beviteli adatok és manipulált tanítási adatok veszélyeztethetik. A rendelkezésre állást pedig meg kell őrizni, miközben kezelni kell a potenciális visszaéléseket.
Ezeknek a kockázatoknak a kezelése AI-ra szabott megközelítéseket igényel. Ennek támogatása érdekében ez a dokumentum a meglévő AICM-kontrollokat (DSP-01-től DSP-24-ig) a mesterséges intelligencia adatainak életciklusához rendeli, és azonosítja azokat a területeket, ahol a jelenlegi intézkedések nem elégségesek. Négy új védelmi intézkedést is javasol a dokumentum az AICM-be: prompt-injection elleni védelem, modell inverzió és tagsági következtetés elleni védelem, megosztott tanulási szabályozása és shadow-AI észlelés. Ezek a kiegészítések a jelenlegi keretrendszer kritikus hiányosságait hivatottak pótolni, és tükrözik a generatív AI által bevezetett új kockázatokat.
Az útmutató néhűny esettanulmányt (Snowflake, OpenAI és DeepSeek példák) is számba vesz, amelyeken keresztül bemutatja, hogy hogyan vezethet a gyenge szabályozás kritikus hibákhoz.
