Bezpieczeństwo AI obejmuje zarówno ochronę technologii sztucznej inteligencji, jak i jej wykorzystanie do wzmacniania cyberbezpieczeństwa – poprzez lepsze wykrywanie luk i proaktywne reagowanie na zagrożenia.
Spis treści
Termin „sztuczna inteligencja” (AI) został po raz pierwszy użyty w latach 50. w celu opisania komputerów i maszyn, które naśladują strukturę i funkcje ludzkiego mózgu, aby wykonywać skomplikowane zadania, rozwiązywać złożone problemy, przewidywać przyszłe wyniki i wyciągać wnioski z doświadczenia.
AI security (zwane również bezpieczeństwem opartym na sztucznej inteligencji lub „bezpieczeństwem dla sztucznej inteligencji”) to dziedzina cyberbezpieczeństwa, która obejmuje wszystkie procesy, praktyki i środki stosowane przez organizacje w celu zabezpieczenia swoich pakietów sztucznej inteligencji oraz ochrony systemów, danych i aplikacji opartych na sztucznej inteligencji przed potencjalnymi zagrożeniami. Obejmuje to wykorzystanie narzędzi i technologii opartych na sztucznej inteligencji do:
Choć oba terminy brzmią niemal identycznie, istnieje istotna różnica między bezpieczeństwem AI a cyberbezpieczeństwem opartym na AI.
Bezpieczeństwo AI polega na zabezpieczeniu samej sztucznej inteligencji — ochronie pakietu sztucznej inteligencji organizacji i zabezpieczeniu jej systemów, komponentów, sieci i aplikacji.
Cyberbezpieczeństwo oparte na AI (zwane również „AI for security”) polega na wykorzystywaniu narzędzi i technologii AI do ochrony infrastruktury IT przed cyberprzestępcami, cyberatakami i innymi zagrożeniami cybernetycznymi. Obejmuje to wykorzystanie sztucznej inteligencji do:
Chociaż idea sztucznej inteligencji istnieje już od dziesięcioleci, ostatnie postępy w technologii sztucznej inteligencji zmieniły branże, od transportu i opieki zdrowotnej po cyberbezpieczeństwo. Niestety, powszechna implementacja sztucznej inteligencji umożliwiła przestępcom jej wykorzystanie, co doprowadziło do znacznego wzrostu liczby, zakresu i wyrafinowania cyberataków.
W rezultacie organizacje muszą upewnić się, że robią wszystko, co w ich mocy, aby zachować integralność, poufność i dostępność swoich danych AI, chronić narzędzia i aplikacje AI przed nowymi i powstającymi zagrożeniami cybernetycznymi i cyberatakami oraz chronić modele, systemy i algorytmy AI przed szeroką gamą stale zmieniających się zagrożeń cybernetycznych.
Brak zabezpieczenia systemów sztucznej inteligencji przed którymkolwiek z tych zagrożeń może potencjalnie narazić organizację na atak, zagrozić jej klientom i partnerom oraz spowodować straty rzędu milionów dolarów w postaci kosztów naprawy, żądań okupu, utraty sprzedaży i spadku wydajności.
Potencjał sztucznej inteligencji do zrewolucjonizowania branży cyberbezpieczeństwa jest wyraźnie obiecujący. Istnieje jednak coraz więcej zagrożeń i wyzwań związanych z bezpieczeństwem AI, które organizacje muszą wziąć pod uwagę przy wdrażaniu skutecznej strategii bezpieczeństwa AI. Oto one:
Jeśli organizacje nie zadbają o to, aby ich zabezpieczenia AI i cyberbezpieczeństwa były jak najbardziej solidne, kompleksowe i aktualne, złoczyńcy mogą wykorzystać te i inne zagrożenia, aby podważyć skuteczność i niezawodność modeli AI, wykraść poufne lub prywatne dane i potencjalnie spowodować znaczne szkody finansowe i reputacyjne.
Organizacje, które wdrażają środki bezpieczeństwa AI w celu zabezpieczenia swoich rozwiązań AI, czerpią korzyści z wielu istotnych zalet. Należą do nich zwiększone możliwości:
Najskuteczniejsze rozwiązania z zakresu bezpieczeństwa sztucznej inteligencji są zgodne z wieloma najlepszymi praktykami branżowymi, aby chronić narzędzia i zasoby sztucznej inteligencji oraz poprawiać ich stan bezpieczeństwa. Praktyki te obejmują:
W miarę jak narzędzia sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej zaawansowane, potencjalne zastosowania i aplikacje sztucznej inteligencji w cyberbezpieczeństwie rosną niemal codziennie.
Aplikacje cyberbezpieczeństwa oparte na sztucznej inteligencji mogą między innymi znacznie zwiększyć zasięg i skuteczność zabezpieczeń cybernetycznych organizacji, automatyzując działania związane z wykrywaniem zagrożeń i reagowaniem na incydenty , regularnie i na bieżąco przeprowadzając skanowanie luk bezpieczeństwa i inne proaktywne środki oraz wykorzystując najnowsze analizy zagrożeń i analizy bezpieczeństwa do przewidywania, zapobiegania i ochrony organizacji przed nowymi i powstającymi zagrożeniami cybernetycznymi.
Niektóre z najbardziej skutecznych i powszechnie stosowanych aplikacji cyberbezpieczeństwa AI obejmują wykorzystanie sztucznej inteligencji w ochronie danych, bezpieczeństwie punktów końcowych, bezpieczeństwie chmury, zaawansowanym poszukiwaniu zagrożeń, wykrywaniu oszustw oraz zarządzaniu tożsamością i dostępem (IAM).
Organizacje mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do klasyfikowania i szyfrowania poufnych lub wrażliwych informacji, monitorowania dostępu do systemów w celu szybszego i dokładniejszego wykrywania naruszeń bezpieczeństwa danych, ochrony danych sztucznej inteligencji przed utratą lub uszkodzeniem oraz zabezpieczenia swoich zasobów sztucznej inteligencji przed nieuprawnionym dostępem, wykorzystaniem lub ujawnieniem. Jednakże luki w zabezpieczeniach informacji wrażliwych w środowiskach AI mogą prowadzić do poważnych naruszeń bezpieczeństwa danych i problemów związanych z przestrzeganiem przepisów, dlatego tak ważne jest proaktywne identyfikowanie i ograniczanie tych słabych punktów.
Rozwiązania EDR (Endpoint Detection and Response) oparte na sztucznej inteligencji mogą pomóc w ochronie laptopów, komputerów stacjonarnych, serwerów komputerowych, urządzeń mobilnych i innych punktów końcowych sieci w czasie rzeczywistym poprzez proaktywne wykrywanie i blokowanie złośliwego oprogramowania, oprogramowania ransomware i innych cyberataków, zanim jeszcze do nich dojdzie.
Technologie bezpieczeństwa chmury oparte na sztucznej inteligencji mogą monitorować i kontrolować dostęp do środowisk chmury przez całą dobę, identyfikować wszelkie nieprawidłowości lub podejrzane działania, ostrzegać zespoły ds. bezpieczeństwa o potencjalnych zagrożeniach w momencie ich wystąpienia oraz chronić dane i aplikacje w chmurze przed nieautoryzowanym dostępem i naruszeniami bezpieczeństwa danych.
Zaawansowane narzędzia do wykrywania zagrożeń oparte na sztucznej inteligencji mogą szybko i łatwo analizować dzienniki danych, wzorce ruchu sieciowego oraz działania i zachowania użytkowników w celu wykrywania złośliwych ataków, zatrzymania cyberprzestępców w trakcie działania, zanim spowodują trwałe szkody, oraz ochrony systemów i infrastruktury AI przed zaawansowanymi, uporczywymi zagrożeniami (APT) i innymi cyberatakami.
Organizacje z branży bankowej i usług finansowych mogą wykorzystywać algorytmy uczenia maszynowego (ML), sieci neuronowe i inne zaawansowane technologie sztucznej inteligencji do wykrywania potencjalnych oszustw, blokowania nieautoryzowanego dostępu do kont bankowych lub innych kont internetowych oraz zapobiegania kradzieży tożsamości w transakcjach finansowych i e-commerce.
Rozwiązania do zarządzania tożsamością i dostępem (IAM) oparte na sztucznej inteligencji mogą pomóc organizacjom monitorować i zabezpieczać każdy etap procesów uwierzytelniania, autoryzacji i zarządzania dostępem, aby zapewnić zgodność z polityką firmy i procedurami dotyczącymi sztucznej inteligencji, zachować zgodność z przepisami branżowymi, zapobiegać nieuprawnionemu dostępowi do poufnych danych i chronić systemy przed atakami hakerów.
Trend Vision One™ to kompleksowa platforma oparta na sztucznej inteligencji i cyberbezpieczeństwie.
Trend Vision One oferuje zaawansowany zestaw wiodących w branży narzędzi i technologii sztucznej inteligencji, które wykrywają, przewidują i zapobiegają zagrożeniom cybernetycznym znacznie szybciej i skuteczniej niż tradycyjne zespoły ds. bezpieczeństwa prowadzone przez człowieka. Skuteczna ochrona pakietów AI wymaga ochrony każdej warstwy, od danych po infrastrukturę i użytkowników, poprzez zapewnienie widoczności wdrożeń AI typu shadow, egzekwowanie ścisłych kontroli dostępu w celu zapewnienia zgodności oraz ustanowienie zabezpieczeń dla interfejsów API AI, aby zapobiec nadużyciom i zatruciu modeli. Te możliwości pozwalają organizacjom zabezpieczyć cały swój stos AI i chronić dane, aplikacje i systemy AI przed większością cyberataków, zanim jeszcze do nich dojdzie.
Trend Vision One zawiera również niezrównane możliwości oparte na sztucznej inteligencji Trend Cybertron: pierwszego na świecie prawdziwie proaktywnego rozwiązania AI w zakresie cyberbezpieczeństwa. Korzystając ze sprawdzonego zbioru dużych modeli językowych (LLM) firmy Trend Micro, zestawów danych, zaawansowanych agentów AI oraz ponad 20 lat inwestycji w dziedzinie bezpieczeństwa AI, Trend Cybertron może analizować historyczne wzorce i dane w celu przewidywania ataków specyficznych dla każdego klienta, umożliwiając organizacjom osiągnięcie czasu naprawy o 99% szybszego niż w przypadku tradycyjnej reakcji na incydenty oraz praktycznie z dnia na dzień przekształcić działania organizacji w zakresie bezpieczeństwa z reaktywnych w proaktywne.
Trend Cybertron został również zaprojektowany tak, aby nieustannie ewoluować i dostosowywać się do zmieniających się potrzeb organizacji oraz być na bieżąco z najnowszymi taktykami, technikami i procedurami (TTP) stosowanymi przez cyberprzestępców. Dzięki temu organizacje mogą mieć pewność, że zarówno zabezpieczenia AI, jak i cyberbezpieczeństwo AI są zawsze tak solidne, kompletne i aktualne, jak to tylko możliwe.
Michael Habibi jest liderem w dziedzinie cyberbezpieczeństwa z ponad 12-letnim doświadczeniem, specjalizującym się w rozwoju produktów i innowacjach strategicznych. Jako wiceprezes ds. zarządzania produktami w firmie Trend Micro, Michael kieruje dostosowywaniem strategii produktów dla punktów końcowych do szybko zmieniającego się środowiska zagrożeń.
Podejście Michaela opiera się na projektowaniu zorientowanym na klienta, analizie danych i zwinnych metodologiach — zasadach, które konsekwentnie kształtują jego pozycję lidera w rozwoju produktów.
Dzięki wiedzy specjalistycznej w zakresie strategii produktów, doświadczeń użytkowników, analizy konkurencyjnej, analizy danych i przywództwa technicznego Michael wnosi do niego wszechstronną i wpływową perspektywę na skrzyżowanie bezpieczeństwa i technologii
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