Zarządzanie ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją (AI) to proces wykrywania, sprawdzania i ograniczania ryzyka związanego z systemami AI.
Spis treści
Zrozumienie potrzeby zarządzania ryzykiem związanym z AI
Zarządzanie ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją różni się od zwykłego zarządzania ryzykiem informatycznym ze względu na specyficzne wyzwania, takie jak słaba jakość danych szkoleniowych, kradzież modeli, stronnicze algorytmy i nieoczekiwane zachowania. Wraz z nieustannym rozwojem sztucznej inteligencji, według firmy Forrester, „należy prowadzić ciągłe zarządzanie ryzykiem w celu zapewnienia ciągłego bezpieczeństwa”1.
Sztuczna inteligencja nieustannie zmienia sposób działania firm, w tym sposób radzenia sobie z nowymi i stale zmieniającymi się zagrożeniami bezpieczeństwa. Atakujący mogą uszkodzić modele sztucznej inteligencji, manipulując danymi szkoleniowymi, wykradając cenne algorytmy lub manipulując decyzjami sztucznej inteligencji w celu uzyskania nieuczciwych wyników. Problemy te wymagają specjalnego nadzoru i ochrony technicznej dostosowanej do sztucznej inteligencji, aby odpowiednio ograniczyć potencjalne ryzyko i zarządzać nim.
Niewłaściwy nadzór nad sztuczną inteligencją (AI) może prowadzić nie tylko do awarii technicznych; w przypadku nieprawidłowego działania systemów AI firmy mogą ponieść kary regulacyjne, utratę reputacji, straty finansowe i pozwy sądowe.
Badania pokazują, że obawy dotyczące bezpieczeństwa i zgodności z przepisami są największym wyzwaniem dla 37%2 organizacji oceniających swoje systemy sztucznej inteligencji. Wśród liderów branży IT odsetek ten wzrasta do 44%, co podkreśla dużą rozbieżność między wdrażaniem sztucznej inteligencji a skutecznym zarządzaniem ryzykiem z nią związanym.
Wykrywanie zagrożeń bezpieczeństwa związanych z AI
Systemy sztucznej inteligencji są narażone na różne zagrożenia bezpieczeństwa, których zwykłe narzędzia bezpieczeństwa nie są w stanie wychwycić ani zatrzymać. Znajomość tych zagrożeń pomaga w dobrym zarządzaniu ryzykiem.
Złe dane szkoleniowe
Przestępcy dodają szkodliwe dane do zestawów szkoleniowych, aby złamać modele AI. To zmusza modele do błędnej klasyfikacji rzeczy lub podejmowania niesprawiedliwych decyzji, które mogą pomóc atakującym.
Skradzione modele
Sprytni atakujący mogą kopiować cenne modele sztucznej inteligencji, analizując ich wyniki i kradnąc ważne przewagi biznesowe.
Przykłady przeciwników
Dane wejściowe celowo stworzone w celu wprowadzenia w błąd systemów sztucznej inteligencji, aby dokonały nieprawidłowych prognoz. Na przykład niewielkie modyfikacje mogą spowodować, że samochody autonomiczne będą błędnie odczytywać znaki drogowe lub systemy rozpoznawania twarzy będą identyfikować niewłaściwą osobę.
Ekstrakcja danych szkoleniowych
Atakujący wykorzystują wyniki modelu do wnioskowania lub odtwarzania wrażliwych atrybutów, a nawet konkretnych przykładów z danych szkoleniowych, ujawniając prywatne informacje o osobach fizycznych.
Analiza zachowań
Systemy AI wykazują przewidywalne wzorce podczas normalnej pracy. Zwracanie uwagi na zmiany tych wzorców może sygnalizować problemy z bezpieczeństwem lub problemy z systemem.
Śledzenie wydajności
Nagłe zmiany dokładności lub wydajności modelu sztucznej inteligencji mogą wskazywać na ataki lub inne problemy z bezpieczeństwem. Zautomatyzowane monitorowanie pozwala śledzić wydajność i ostrzegać zespoły ds. bezpieczeństwa o problemach.
Rejestrowanie aktywności
Pełne rejestrowanie działań systemu AI pokazuje zachowanie systemu i pomaga badać incydenty związane z bezpieczeństwem. Obejmuje to śledzenie wniosków modelowych, dostępu do danych i działań administracyjnych.
Threat intelligence
Bycie na bieżąco z nowymi zagrożeniami bezpieczeństwa sztucznej inteligencji pomaga organizacjom w wczesnej ochronie swoich systemów. Analiza zagrożeń dostarcza informacji na temat nowych metod ataku i słabych punktów.
Kluczowe elementy oceny ryzyka związanego z AI
Każda dobra ocena ryzyka wymaga jasnej metody, która obejmuje zarówno słabe punkty techniczne, jak i skutki biznesowe. Oto kluczowe elementy, które należy uwzględnić podczas przeprowadzania oceny ryzyka związanego z AI:
Wyszukiwanie zasobów
Organizacja musi śledzić cały pakiet AI, od modeli, zestawów danych po narzędzia i systemy programistyczne. Możesz skorzystać z automatycznych narzędzi, które mogą znaleźć zasoby chmurowe związane z AI i uszeregować je według ryzyka i znaczenia biznesowego.
Analiza zagrożeń AI
Analiza zagrożeń związanych ze sztuczną inteligencją wykracza poza zwykłe zabezpieczenia oprogramowania i obejmuje różne metody ataków AI, w tym uczenie maszynowe. W ten sposób wykrywa potencjalne ścieżki ataku na modele sztucznej inteligencji, dane szkoleniowe i systemy.
Przegląd wpływu
Organizacje muszą oceniać, w jaki sposób awarie lub naruszenia systemów AI mogą wpływać na ludzi, grupy i społeczeństwo. Obejmuje to sprawdzanie pod kątem uprzedzeń, naruszeń prywatności i problemów z bezpieczeństwem.
Pomiar ryzyka
Pomiar ryzyka pomaga organizacjom skupić się na wydatkach na bezpieczeństwo i podejmować przemyślane decyzje dotyczące akceptowalnych poziomów ryzyka. Obejmuje to obliczanie potencjalnych strat pieniężnych z powodu problemów z bezpieczeństwem AI i naruszeń zgodności z przepisami.
Jak stworzyć solidne zasady zarządzania sztuczną inteligencją
Podobnie jak w przypadku każdego innego standardu zarządzania, skuteczne zarządzanie sztuczną inteligencją wymaga współpracy między różnymi obszarami działalności firmy i dziedzinami technicznymi, a także jasnych i spójnych zasad, kontroli i monitorowania.
Utwórz reguły
Organizacje potrzebują kompleksowych zasad dotyczących rozwoju, wykorzystania i działania sztucznej inteligencji. Polityki te powinny być zgodne z celami biznesowymi, jednocześnie spełniając potrzeby regulacyjne i oczekiwania interesariuszy.
Ustal jasne zadania
Jasna odpowiedzialność zapewnia prawidłowe zarządzanie ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją przez cały cykl życia systemu. Oznacza to mianowanie właścicieli ryzyka związanego z AI, tworzenie komitetów nadzoru i tworzenie procedur eskalacji.
Dodaj kontrole techniczne
Mechanizmy kontroli bezpieczeństwa specyficzne dla sztucznej inteligencji radzą sobie z wyjątkowymi zagrożeniami, na które tradycyjne cyberbezpieczeństwo nie jest w stanie zareagować. Obejmują one skanowanie modeli AI, ochronę środowiska wykonawczego i specjalne monitorowanie.
Ciągłe monitorowanie
Systemy sztucznej inteligencji muszą stale obserwować zmiany wydajności, problemy z bezpieczeństwem i naruszenia zgodności. Zautomatyzowane monitorowanie pozwala śledzić zachowanie modelu i ostrzegać zespoły ds. bezpieczeństwa o problemach.
Ważne zabezpieczenia dla systemów AI
Bezpieczeństwo jest kluczowym elementem każdego dobrego zarządzania ryzykiem, zwłaszcza w świecie sztucznej inteligencji. Ochrona systemów AI wymaga wielu warstw zabezpieczeń, które eliminują zagrożenia w całym cyklu życia AI.
Bezpieczeństwo podczas projektowania
Bezpieczne projektowanie gwarantuje, że systemy sztucznej inteligencji są od samego początku wyposażone w zabezpieczenia. Obejmuje to skanowanie kodów, sprawdzanie luk w zabezpieczeniach i bezpieczne kodowanie aplikacji AI.
Ochrona danych
Systemy sztucznej inteligencji przetwarzają wiele wrażliwych danych, które wymagają specjalnej ochrony. Obejmuje to szyfrowanie danych, kontrolę dostępu i techniki ochrony prywatności.
Bezpieczeństwo modelu
Modele sztucznej inteligencji wymagają ochrony przed kradzieżą, manipulacją i atakami. Szyfrowanie modeli, kontrola dostępu i sprawdzanie pomagają chronić cenne zasoby AI.
Ochrona środowiska wykonawczego
Aplikacje AI wymagają ochrony przed atakami w czasie rzeczywistym podczas swojej pracy. Obejmuje to walidację wejścia, filtrowanie wyjścia i monitorowanie zachowania w celu wykrycia nietypowej aktywności.
Zasady i przepisy dotyczące zarządzania ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją
Przestrzeganie przepisów staje się coraz ważniejsze, ponieważ rządy tworzą zasady specyficzne dla sztucznej inteligencji. Według firmy Forrester „agentowa sztuczna inteligencja wprowadza autonomiczne podejmowanie decyzji, które musi być zgodne z ewoluującymi przepisami, przy jednoczesnym zachowaniu zgodności regulacyjnej w wielu jurysdykcjach”3. Nowe przepisy, takie jak unijna ustawa o sztucznej inteligencji, wymagają określonych kryteriów w zakresie opracowywania i wykorzystywania systemów sztucznej inteligencji. Organizacje muszą rozumieć i przestrzegać przepisów obowiązujących na ich terenie. Normy branżowe, takie jak ISO 42001, dają ramy dla systemów zarządzania AI, które pomagają organizacjom wykazywać odpowiedzialne praktyki AI. Przestrzeganie tych standardów może zmniejszyć ryzyko regulacyjne i zwiększyć zaufanie interesariuszy.
Systemy sztucznej inteligencji często przetwarzają dane osobowe, co sprawia, że regulacje dotyczące prywatności, takie jak RODO, są bezpośrednio istotne. Organizacje muszą zadbać o to, aby ich systemy AI spełniały wymogi ochrony danych, prowadząc szczegółową dokumentację opracowywania, testowania i wykorzystywania systemów AI w celu wykazania zgodności podczas audytów.
Budowanie zespołu ds. bezpieczeństwa AI
Aby stworzyć solidną strategię zarządzania ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją, potrzebujesz dogłębnej wiedzy na temat sztucznej inteligencji w połączeniu z proaktywnym rozwiązaniem z zakresu cyberbezpieczeństwa.
Wymagane umiejętności
Specjaliści ds. bezpieczeństwa AI potrzebują silnych umiejętności w zakresie cyberbezpieczeństwa i podstawowych umiejętności w zakresie tworzenia, wdrażania i monitorowania modeli uczenia maszynowego. Ochrona systemów AI wymaga zrozumienia zarówno tradycyjnych zagrożeń bezpieczeństwa, jak i sposobu, w jaki zachowanie modelu, przepływ danych i wybory dotyczące wdrażania stwarzają nowe luki w zabezpieczeniach. Ta kombinacja jest rzadkością, więc zatrudnij i podnieś kwalifikacje pracowników, a także korzystaj z zespołów wielofunkcyjnych, zamiast oczekiwać, że jedna osoba będzie wiedzieć wszystko.
Programy szkoleniowe
Programy szkoleniowe dotyczące bezpieczeństwa AI uczą zespoły ds. bezpieczeństwa o zagrożeniach związanych z AI, bezpiecznych praktykach w cyklu życia uczenia maszynowego, red teamingu i reagowaniu na incydenty, zgodności z przepisami i prywatności, a także obejmują praktyczne ćwiczenia laboratoryjne. Najlepiej jest oferować ścieżki rozwoju oparte na rolach dla inżynierów, analityków i liderów, wraz z ciągłymi szkoleniami odświeżającymi wiedzę, aby nadążać za zmieniającymi się zagrożeniami.
Wsparcie zewnętrzne
Wiele organizacji współpracuje z wyspecjalizowanymi dostawcami zabezpieczeń AI, aby uzupełnić swoje wewnętrzne możliwości. Współpraca ta zapewnia dostęp do fachowej wiedzy i narzędzi, które mogą być kosztowne w rozwoju wewnętrznym.
Ciągłe uczenie się
Obszar bezpieczeństwa AI szybko się zmienia, co wymaga ciągłej edukacji i rozwoju umiejętności. Organizacje muszą inwestować w programy ciągłego uczenia się, aby na bieżąco informować swoje zespoły o nowych zagrożeniach i technologiach.
Korzyści biznesowe z wdrożenia zarządzania ryzykiem związanym z AI
Inwestowanie w zarządzanie ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją daje firmie znaczącą wartość poza ograniczeniem ryzyka, w tym:
Przewaga konkurencyjna. Organizacje z silnym zarządzaniem AI mogą korzystać z systemów AI pewniej i szybciej, co pozwala na szybsze wprowadzanie innowacji i uzyskanie przewagi rynkowej nad konkurencją bez odpowiedniego zarządzania ryzykiem.
Budowanie zaufania. Pełne zarządzanie ryzykiem związanym z AI buduje zaufanie klientów, partnerów i organów regulacyjnych, tworząc więcej przestrzeni dla nowych możliwości biznesowych i partnerstw, które potrzebują sprawdzonych możliwości zarządzania AI.
Zapobieganie kosztom. Zapobieganie incydentom związanym z bezpieczeństwem sztucznej inteligencji pozwala uniknąć znacznych kosztów związanych z naruszeniem bezpieczeństwa danych, karami regulacyjnymi i utratą reputacji. Średni koszt naruszenia bezpieczeństwa danych wynosi 4,45 mln USD, a incydenty związane ze sztuczną inteligencją mogą kosztować więcej.
Większa wydajność. Zautomatyzowane mechanizmy kontroli bezpieczeństwa sztucznej inteligencji ograniczają potrzeby ręcznego nadzoru, zapewniając jednocześnie lepszą ochronę. Dzięki temu Twoja organizacja może skalować wykorzystanie sztucznej inteligencji bez zwiększania proporcjonalnie kosztów bezpieczeństwa.
Rozpoczęcie pracy z zarządzaniem ryzykiem związanym z AI
Budowanie kompletnego zarządzania ryzykiem związanym z AI wymaga ustrukturyzowanego podejścia, które z czasem rozwija możliwości. Nie chodzi o to, czy wdrożyć kompleksowe zarządzanie ryzykiem związanym z AI, ale o to, jak szybko Twoja organizacja może osiągnąć skuteczną przewagę nad konkurencją dzięki strategicznym inwestycjom w funkcje bezpieczeństwa AI.
- Ocena i planowanie
Zacznij od kompletnej oceny swojego obecnego krajobrazu sztucznej inteligencji i stanowiska w zakresie bezpieczeństwa. Znajdź luki w możliwościach i opracuj plan ich rozwiązania. - Szybkie zwycięstwa
Skoncentruj się na podstawowych mechanizmach kontroli bezpieczeństwa AI, które zapewniają natychmiastową wartość. Obejmuje to wykrywanie zasobów sztucznej inteligencji, podstawowe monitorowanie i opracowywanie zasad. - Konfiguracja krok po kroku
Stopniowe tworzenie możliwości zarządzania ryzykiem AI, począwszy od systemów o najwyższym ryzyku i poszerzanie zasięgu z biegiem czasu. Takie podejście pomaga w nauce i doskonaleniu, zapewniając jednocześnie natychmiastową ochronę. - Ciągłe doskonalenie
Zarządzanie ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją to ciągły proces, który wymaga ciągłego doskonalenia. Regularne oceny i aktualizacje zapewniają skuteczność i odporność na zmieniające się zagrożenia.
Gdzie mogę uzyskać pomoc w zarządzaniu ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją?
W obliczu ciągłych zmian AI potrzebujesz rozwiązania, które ewoluuje równie szybko, aby pozostać na bieżąco. Rozwiązanie Trend Vision One™ AI Security zapewnia wielowarstwowe podejście do ochrony całego pakietu AI i wykorzystuje sztuczną inteligencję na platformie do poprawy wydajności operacyjnej zespołów ds. bezpieczeństwa. Dowiedz się więcej o cyberbezpieczeństwie AI na https://www.trendmicro.com/en_us/business/ai/security-ai-stacks.html
Źródła:
Źródło 1: Pollard, J., Scott, C., Mellen, A., Cser, A., Cairns, G., Shey, H., Worthington, J., Plouffe, J., Olufon, T., & Valente, A. (2025). Introducing Forrester’s AEGIS Framework: Agentic AI Enterprise Guardrails for Information Security. Forrester Research, Inc.
Źródło 2: Leone, M. & Marsh, E. (styczeń 2025). Navigating Build-versus buy Dynamics for Enterprise-ready AI. Enterprise Strategy Group.
Źródło 3: Pollard, J., Scott, C., Mellen, A., Cser, A., Cairns, G., Shey, H., Worthington, J., Plouffe, J., Olufon, T., & Valente, A. (2025). Introducing Forrester’s AEGIS Framework: Agentic AI Enterprise Guardrails for Information Security. Forrester Research, Inc.
Fernando Cardoso jest wiceprezesem ds. zarządzania produktami w Trend Micro, skupiając się na stale zmieniającym się świecie sztucznej inteligencji i chmury. Rozpoczął karierę jako inżynier ds. sieci i sprzedaży, gdzie doskonalił swoje umiejętności w centrach danych, chmurze, DevOps i cyberbezpieczeństwie — obszarach, które nadal napędzają jego pasję.
Powiązane artykuły
10 najlepszych środków ograniczających ryzyko dla LLM i aplikacji Gen AI w 2025 r.
Zarządzanie nowymi zagrożeniami dla bezpieczeństwa publicznego
Jak daleko mogą nas zaprowadzić międzynarodowe standardy?
Jak napisać generatywną politykę cyberbezpieczeństwa AI?
Złośliwe ataki z wykorzystaniem sztucznej inteligencji wśród największych zagrożeń
Rosnące zagrożenie związane z Deepfake tożsamości