Управление рисками искусственного интеллекта (ИИ) заключается в поиске, проверке и снижении рисков с помощью ИИ-систем.
Содержание
Зачем управлять рисками ИИ
Управление рисками ИИ отличается от обычного управления рисками ИТ из-за уникальных проблем, таких как некачественные обучающие данные, кража моделей, предвзятые алгоритмы и неожиданное поведение. По словам экспертов Forrester, учитывая бурное развитие и распространение ИИ, «требуется постоянное управление рисками для обеспечения непрерывной гарантии»1.
ИИ продолжает менять методы работы компаний, в том числе требуя новых подходов к защите от постоянно меняющихся рисков для безопасности, которые он представляет. Злоумышленники могут повредить модели ИИ с помощью искаженных данных для обучения, украсть ценные алгоритмы или путем манипуляций заставить ИИ выдать предвзятые результаты. Эти проблемы требуют особого надзора и технической защиты для снижения потенциальных рисков и управления ими.
Плохой контроль за ИИ может привести не только к техническим сбоям, но и к регуляторным штрафам, репутационному ущербу, финансовым потерям и искам в случае неисправности ИИ-систем.
Исследования показывают, что 37%2 организаций, оценивающих свои ИИ-системы, считают безопасность и комплаенс главными проблемами. Среди ИТ-руководителей эта цифра достигает 44%, что подчеркивает большой разрыв между внедрением ИИ и эффективным управлением рисками.
Обнаружение угроз безопасности ИИ
ИИ-системы сталкиваются с различными рисками безопасности, которые обычные инструменты безопасности не могут обнаружить или остановить. Понимание этих угроз помогает эффективно управлять рисками.
Искаженные обучающие данные
Преступники внедряют вредоносные данные в датасеты для обучения, чтобы ИИ-модели неправильно классифицировали объекты или принимали несправедливые решения, а злоумышленники могли воспользоваться этим.
Кража моделей
Технически подкованные злоумышленники копируют ценные ИИ-модели, изучая их результаты и лишая компании важных конкурентных преимуществ.
Примеры действий злоумышленников
Входные данные, специально созданные для того, чтобы обманом заставить ИИ-системы сделать неверные прогнозы. Например, небольшие изменения могут привести к тому, что беспилотный автомобиль неправильно считает дорожные знаки, а система распознавания лиц обнаружит не того человека.
Извлечение обучающих данных
Злоумышленники используют результаты модели для вывода или восстановления конфиденциальных атрибутов или даже конкретных примеров из обучающих данных, содержащих персональные данные.
Анализ поведения
ИИ-системы демонстрируют предсказуемые закономерности во время нормальной работы. Наблюдение за изменениями этих моделей может сигнализировать о проблемах безопасности или систем.
Отслеживание производительности
Внезапные изменения в точности или производительности ИИ-модели могут указывать на атаки или другие проблемы безопасности. Автоматизированный мониторинг может отслеживать производительность и предупреждать специалистов по безопасности о проблемах.
Логирование активности
Полное логирование действий ИИ-системы помогает отслеживать поведение системы и расследовать инциденты безопасности. Сюда входит отслеживание запросов модели, доступ к данным и административные действия.
Анализ угроз
Отслеживание новых угроз для безопасности ИИ помогает организациям защищать свои системы на ранней стадии. Аналитика угроз предоставляет информацию о новых методах атак и слабых местах.
Ключевые компоненты оценки рисков ИИ
Любая хорошая оценка рисков требует четкого подхода, который охватывает как технические слабые места, так и последствия для бизнеса. Вот ключевые компоненты, которые следует рассмотреть при проведении оценки рисков ИИ:
Поиск активов
Организация должна отслеживать весь стек ИИ: от моделей и датасетов до инструментов и систем разработки. Вы можете воспользоваться автоматизированными инструментами, которые обнаруживают облачные ресурсы, связанные с ИИ, и ранжируют их по степени риска и важности для бизнеса.
Анализ угроз ИИ
Анализ угроз ИИ выходит за рамки стандартной системы безопасности программного обеспечения и включает в себя различные методы ИИ-атак, в том числе машинное обучение. Такой подход позволяет обнаружить потенциальные пути атак на ИИ-модели, обучающие данные и системы.
Изучение последствий
Организации должны судить о том, как сбои или утечки в ИИ-системе могут повлиять на людей, отдельные группы и общество в целом. Сюда входит проверка на предвзятость, нарушения конфиденциальности и проблемы безопасности.
Измерение рисков
Измерение рисков помогает организациям приоритизировать инвестиции в безопасность и принимать разумные решения о приемлемых уровнях риска. Сюда входит расчет потенциальных финансовых потерь из-за проблем безопасности ИИ и нарушений нормативных требований.
Как наладить эффективное управление ИИ
Эффективное управление ИИ — или любой другой областью — требует командной работы в различных частях и технических сферах компании, а также четких и последовательных правил, средств контроля и мониторинга.
Создание правил
Организациям необходимы полноценные политики, охватывающие разработку, использование и обслуживание ИИ. Эти политики должны соответствовать бизнес-целям, регуляторным требованиям и ожиданиям заинтересованных лиц.
Четкое распределение обязанностей
Такой подход поддерживает надлежащее управление рисками ИИ на протяжении всего жизненного цикла системы. Например, можно назначить ответственных за риски ИИ, создать комитет по надзору и разработать процедуры эскалации.
Добавление технических средств контроля
Средства контроля безопасности, разработанные специально для ИИ, направлены на уникальные риски, с которыми традиционная кибербезопасность не может справиться. К ним относятся сканирование ИИ-моделей, защита во время выполнения и специальный мониторинг.
Постоянный мониторинг
Системы ИИ нуждаются в непрерывном наблюдении, которое позволяет отслеживать изменения производительности, проблемы безопасности и нарушения требований. Автоматизированный мониторинг может отслеживать поведение модели и предупреждать команды безопасности о проблемах.
Важные средства контроля безопасности для ИИ-систем
Безопасность является важнейшим компонентом любого эффективного управления рисками, особенно в сфере ИИ. Защита ИИ-систем требует нескольких уровней безопасности, которые устраняют риски на протяжении всего жизненного цикла ИИ.
Безопасность при разработке
Безопасная разработка гарантирует защищенность ИИ-систем с самого начала. Сюда входит сканирование кода, проверки уязвимостей и безопасное программирование при создании ИИ-приложений.
Защита данных
ИИ-системы обрабатывают множество чувствительных данных, которые требуют специальной защиты, включая шифрование данных, контроль доступа и методы обеспечения конфиденциальности.
Безопасность модели
ИИ-модели нуждаются в защите от кражи, взлома и атак. Моделирование шифрования, контроль доступа и проверка помогают защитить ценные активы ИИ.
Защита во время выполнения
ИИ-приложениям требуется защита от атак в реальном времени во время работы. Сюда входит проверка входных данных, фильтрация выходных данных и мониторинг поведения для выявления необычной активности.
Правила и нормы управления рисками ИИ
Правительства разрабатывают специальные правила для ИИ, и бизнес обязан их соблюдать. По словам экспертов Forrester, «агентский ИИ принимает решения автономно, и этот процесс соответствует новым нормативным требованиям, причем в разных странах и регионах».3 Новые правила, такие как Закон ЕС об ИИ, требуют соблюдения специальных критериев для разработки и использования ИИ-систем. Организации должны понимать и соблюдать применимые нормы в своих отраслях. Такие отраслевые стандарты, как ISO 42001, предоставляют основу для разработки систем управления ИИ, демонстрирующих ответственные практики использования ИИ. Соблюдение этих стандартов поможет снизить регуляторные риски и повысить доверие заинтересованных лиц.
ИИ-системы часто обрабатывают персональные данные, поэтому важно соблюдать соответствующие законы о конфиденциальности, такие как GDPR. Организации должны обеспечить соответствие своих ИИ-систем требованиям к защите данных, ведя подробную документацию по разработке, тестированию и использованию ИИ-систем для демонстрации соответствия требованиям во время аудитов.
Создание команды по безопасности ИИ
Для создания надежной стратегии управления рисками ИИ вам необходимы глубокие знания в области ИИ в сочетании с проактивным решением по кибербезопасности.
Необходимые навыки
Специалисты в области безопасности ИИ должны разбираться в кибербезопасности, а также в создании, развертывании и мониторинге моделей машинного обучения. Защита ИИ-систем требует понимания как традиционных рисков безопасности, так и того, как поведение моделей, конвейеры данных и варианты развертывания создают новые уязвимости. Найти таких специалистов непросто, поэтому будьте готовы обучать персонал или соберите кросс-функциональную команду, а не ищите человека, который будет уметь сразу все.
Программы обучения
Программы обучения безопасности ИИ охватывают такие темы, как угрозы, специфичные для ИИ, защита жизненного цикла машинного обучения, использование красных команд и реагирование на инциденты, комплаенс и конфиденциальность, а также включают практические задания. Рекомендуется организовать обучение для инженеров, аналитиков и руководителей, а затем регулярно обновлять их знания, чтобы успевать за меняющимися рисками.
Внешняя поддержка
Многие организации в дополнение к собственным специалистам привлекают специализированных поставщиков решений по ИИ-безопасности, обладающих необходимыми знаниями и инструментами, развивать которые внутри компании было бы слишком дорого.
Непрерывное обучение
Область безопасности ИИ быстро меняется, поэтому требуется непрерывное обучение и развитие навыков. Организации должны инвестировать в текущие программы обучения, чтобы их команды были в курсе новых угроз и технологий.
Внедрение управления рисками ИИ: преимущества для бизнеса
Инвестиции в управление рисками ИИ позволяют не только снизить риски, но и получить ряд других преимуществ:
Конкурентные преимущества. Организации с надежным управлением ИИ могут использовать ИИ-системы более уверенно и быстро, внедряя инновации раньше конкурентов без надлежащего управления рисками.
Укрепление доверия. Надежное управление рисками ИИ укрепляет доверие клиентов, партнеров и регулирующих органов, создавая больше пространства для новых бизнес-возможностей.
Предотвращение расходов. Предотвращение инцидентов в сфере безопасности ИИ позволяет избежать значительных расходов из-за утечки данных, штрафов со стороны регулирующих органов и ущерба для репутации. Средняя стоимость утечки данных составляет 4,45 млн долларов США, а инциденты, связанные с ИИ, могут обойтись еще дороже.
Повышение эффективности. Автоматизированные средства контроля безопасности ИИ снижают потребность в ручном контроле, обеспечивая при этом лучшую защиту. С их помощью ваша организация сможет масштабировать использование ИИ без пропорционального увеличения расходов на обеспечение безопасности.
С чего начать управление рисками ИИ
Создание комплексной системы управления рисками ИИ требует структурированного подхода, который совершенствуется со временем. Вопрос не в том, следует ли внедрять комплексное управление рисками ИИ, а в том, как быстро ваша организация сможет достичь эффективного управления и конкурентного преимущества за счет стратегических инвестиций в возможности безопасности ИИ.
- Оценка и планирование
Начните с полной оценки вашей текущей ИИ-инфраструктуры и уровня безопасности. Найдите недостающие функции и разработайте план устранения этих пробелов. - Быстрые победы
Сосредоточьтесь на базовых средствах безопасности ИИ, которые обеспечивают немедленную ценность. Сюда входит обнаружение активов ИИ, базовый мониторинг и разработка политик. - Пошаговая настройка
Постепенно развивайте возможности управления рисками ИИ, начиная с систем с самым высоким уровнем риска и расширяя охват со временем. Такой подход помогает учиться и совершенствоваться, при этом обеспечивая немедленную защиту. - Постоянное совершенствование
Управление рисками ИИ — это непрерывный процесс, требующий постоянного совершенствования. Регулярные оценки и обновления гарантируют, что возможности остаются эффективными и устойчивыми к меняющимся угрозам.
Где найти помощь в управлении рисками ИИ?
Технологии и применения ИИ постоянно меняются, и вам требуется такое же динамичное решение. Trend Vision One™ AI Security обеспечивает многоуровневый подход для защиты всего стека ИИ и использует ИИ на платформе для повышения операционной эффективности ваших специалистов по безопасности. Узнайте больше о кибербезопасности ИИ на странице https://www.trendmicro.com/en_us/business/ai/security-ai-stacks.html
Источники:
Источник 1: Поллард Дж., Скотт С., Меллен А., Ксер А., Кэрнс Г., Шей Х., Уортингтон Дж., Плоуф Дж., Олуфон Т. и Валенте А. (Pollard, J., Scott, C., Mellen, A., Cser, A., Cairns, G., Shey, H., Worthington, J., Plouffe, J., Olufon, T., & Valente, A.), 2025 г.).Введение в систему AEGIS Forrester: корпоративные защитные механизмы ограничения агентского ИИ для информационной безопасности (на англ. яз.). Forrester Research, Inc.
Источник 2: Леони М. и Марш И. (Leone, M., & Marsh, E.), январь 2025 г. Выбор между покупкой и разработкой собственных корпоративных ИИ-решений (на англ. яз.). Enterprise Strategy Group.
Источник 3: Поллард Дж., Скотт С., Меллен А., Ксер А., Кэрнс Г., Шей Х., Уортингтон Дж., Плоуф Дж., Олуфон Т. и Валенте А. (Pollard, J., Scott, C., Mellen, A., Cser, A., Cairns, G., Shey, H., Worthington, J., Plouffe, J., Olufon, T., & Valente, A.), 2025 г. Введение в систему AEGIS Forrester: корпоративные защитные механизмы ограничения агентского ИИ для информационной безопасности (на англ. яз.). Forrester Research, Inc.
Фернандо Кардосо занимает должность вице-президента по управлению продуктами в Trend Micro. Особое внимание он уделяет постоянно меняющимся технологиям ИИ и облаков. Он начал карьеру как инженер по сетям и инженер по продажам в сфере центров обработки данных, облака, DevOps и кибербезопасности. Эти темы по-прежнему увлекают его.
Статьи по теме
10 основных рисков и мер по их снижению для LLM и генеративного ИИ в 2025 году
Управление возникающими рисками для общественной безопасности
Как далеко заведут нас международные стандарты?
Как написать политику кибербезопасности для генеративного ИИ
Атаки с использованием ИИ — один из самых серьезных рисков
Распространение угроз, связанных с дипфейками