MI biztonsági kockázatok: Amit a DevSecOps csapatoknak tudniuk kell a MI-rendszerek biztonságossá tételéhez
A mesterséges intelligencia biztonsági kockázatai már nem korlátozódnak a modellek viselkedésére vagy az adatvédelemre. Ma már a szoftverek írásának, felülvizsgálatának, felépítésének és szállításának módját is befolyásolják. Ahogy a mesterséges intelligencia által vezérelt kódolóeszközök, az ágensalapú MI-rendszerek és a mesterséges intelligencia által vezérelt munkafolyamatok megjelennek, SDLCA DevSecOps csapatok egy újfajta kockázattal néznek szembe: gyorsabb kód, gyorsabb automatizálás és gyorsabb hibalehetőségek.
Ez azonban nem jelenti azt, hogy a csapatoknak le kellene lassítaniuk a mesterséges intelligencia bevezetését. Ehelyett olyan biztonsági ellenőrzésekre van szükségük, amelyek megfelelnek a mesterséges intelligencia által támogatott fejlesztés sebességének. Ebben az útmutatóban ismertetjük a legfontosabb mesterséges intelligencia biztonsági kockázatait, azt, hogy ezek hogyan jelennek meg a valós mérnöki munkafolyamatokban, és hogyan csökkenthetik a csapatok a kitettséget a kód, a függőségek, a titkos kódok stb. között. pipelineés ügynökök.
A mesterséges intelligencia által a fenyegetések környezetének megváltoztatásáról szóló útmutatónkban olvashat bővebben. Mesterséges intelligencia kiberbiztonság.
Mik a mesterséges intelligencia biztonsági kockázatai?
A mesterséges intelligencia biztonsági kockázatai olyan gyengeségek, fenyegetések vagy hibamódok, amelyek a mesterséges intelligencia tervezése, betanítása, integrálása vagy valós rendszerekben történő használata során jelennek meg. Ezek a kockázatok befolyásolhatják a modelleket, az adatokat, a promptokat, az API-kat, a kódot, pipelineés az azokat összekötő eszközök.
Az NCSC útmutató a mesterséges intelligenciáról és a kiberbiztonságról elmagyarázza, hogy a kiberbiztonság alapvető követelmény a biztonságos és megbízható mesterséges intelligenciarendszerekhez. Hasonlóképpen, a NIST AI kockázatkezelési keretrendszer struktúrát biztosít a szervezeteknek a mesterséges intelligencia kockázatainak kezelésére irányítás, mérés és gyakorlati kontrollok révén.
A DevSecOps csapatok számára a probléma konkrétabb. A mesterséges intelligencia ma már a szoftverszállítási lánc része. Kódot ír, függőségeket javasol, konfigurációt generál, API-kat hív, és néha önállóan is cselekszik. Ennek eredményeként a mesterséges intelligencia biztonsági kockázatait a rendszeren belül kell kezelni. SDLC, nem csak a modell rétegen.
Miért mások manapság a mesterséges intelligencia biztonsági kockázatai?
A hagyományos kiberbiztonsági kockázatok általában ember által írt kódból, sebezhető csomagokból, gyenge hitelesítő adatokból vagy rosszul konfigurált infrastruktúrából erednek. Ezek a kockázatok továbbra is fennállnak. A mesterséges intelligencia azonban megváltoztatja a megjelenésük sebességét és az észlelésük nehézségét.
A mesterséges intelligencia által generált kód helyesnek tűnhet, de még mindig nem felel meg az engedélyezési ellenőrzéseknek. Egy mesterséges intelligencia által generált kódolási asszisztens sebezhető csomagot javasolhat. Egy ügynöki munkafolyamat rossz eszközt hívhat meg, rossz fájlhoz férhet hozzá, vagy felfedhet egy titkos kódot egy naplóban. Ezenkívül a mesterséges intelligencia által generált rendszerek gyakran a kontextustól, a promptoktól, a csatlakozóktól és a külső eszközöktől függenek, ami további olyan területeket teremt, ahol a biztonság kudarcot vallhat.
Az OWASP Top 10 LLM alkalmazásokhoz olyan kockázatokat emel ki, mint a gyors befecskendezés, az érzékeny információk nyilvánosságra hozatala, az ellátási lánccal kapcsolatos problémák és a túlzott cselekvőképesség. Ezek a kategóriák azért hasznosak, mert a mesterséges intelligencia viselkedését valós alkalmazásbiztonsági problémákhoz kapcsolják.
Más szóval, a mesterséges intelligencia biztonsági kockázatai nem csak a modellt érintik, hanem a modellt körülvevő teljes rendszert is.
A DevSecOps csapatok alapvető mesterséges intelligencia biztonsági kockázatai
Az alábbiakban a legfontosabb kockázatokat ismertetjük, amikor a mesterséges intelligenciát fejlesztés, alkalmazásbiztonság és egyéb területeken használják. CI/CD munkafolyamatokat.
1. MI által generált kód sebezhetőségei
A mesterséges intelligencia által használt kódolóeszközök olyan kódot generálhatnak, amely működik, de nem biztonságos. Például létrehozhatnak megfelelő paraméterezés nélküli SQL-lekérdezéseket, kihagyhatják a bemeneti validációt, vagy gyenge hitelesítési logikát alkalmazhatnak.
Ez azért történik, mert sok MI-rendszer valószínűsíthető kódmintákat generál a betanítási adatok alapján. A valószínűsíthető kód azonban nem mindig biztonságos kód. A gyakorlatban a modell nem biztonságos példákat is reprodukálhat, mivel ezek gyakoriak a nyilvános adattárakban.
Általános példák a következők:
- SQL injektálás
- Cross-site scripting
- Hiányzó engedélyezési ellenőrzések
- Gyenge munkamenet-kezelés
- Nem biztonságos deszerializáció
- Hiányzó CSRF-védelem
Ezért a mesterséges intelligencia által generált kódot megbízhatatlanként kell kezelni, amíg át nem megy a teszten. SAST, szabályzatellenőrzések és felülvizsgálat.
Belső link javaslat: kapcsold össze ezt a részt a bejegyzéseddel a következő oldalon: AI SAST.
2. Ellátási lánc és függőségi kockázatok
A mesterséges intelligencia eszközei nemcsak kódot generálnak, hanem csomagokat, verziókat, szkripteket és telepítési parancsokat is javasolnak. Ez közvetlen utat teremt a mesterséges intelligencia ajánlásaitól a szoftverellátási lánc kockázataiig.
Például egy mesterséges intelligencia által támogatott eszköz a következőket javasolhatja:
- Egy elavult csomag
- Egy elgépelésekkel teli függőség
- Egy hallucinált csomag neve
- Gyanús telepítőszkripteket tartalmazó csomag
- Egy sebezhető, de mégis széles körben használt könyvtár
Ráadásul a támadók kihasználhatják ezt a viselkedést olyan csomagnevek regisztrálásával, amelyeket a mesterséges intelligencia eszközei valószínűleg kitalálnak. Ezt a kockázatot gyakran nevezik slopsquattingnak (átverés). Ez a modell hallucinációját csomag-ellátási lánc támadássá alakítja.
A kockázat csökkentése érdekében a csapatoknak SCA, a rosszindulatú programok észlelése, a függőségi szabályzatok betartatása és az elérhetőség elemzése. Használniuk kell a kihasználhatósági jeleket is, például EPSS és az aktív kizsákmányolási információk CISIsmert kihasznált sebezhetőségek katalógusa.
3. Titkok felfedése a mesterséges intelligencia munkafolyamataiban
A titkok felfedése az egyik leggyakorlatiasabb mesterséges intelligencia biztonsági kockázat. A fejlesztők gyakran beillesztenek kontextust a mesterséges intelligencia eszközökbe. Ez a kontextus tartalmazhat API-kulcsokat, tokeneket, hitelesítő adatokat, URL-eket vagy belső konfigurációt.
Ezenkívül a mesterséges intelligencia által generált kód tartalmazhat olyan helyőrzőket, amelyek valódinak tűnnek, vagy ami még rosszabb, titkokat másolhatnak vissza a forrásfájlokba, pipeline szkripteket vagy naplókat. Miután a titkok bekerülnek a Git előzményeibe vagy CI/CD naplók, azok az eredeti után is sokáig kihasználhatók maradhatnak commit.
Gyakori expozíciós pontok a következők:
- Prompt előzmények
- Generált kód
- megy commits
- CI/CD naplók
- IaC fájlok
- Konténerképek
- Megosztott munkaterületek
Emiatt a csapatoknak kombinálniuk kell az IDE-szintű szkennelést, pre-commit ellenőrzések, adattár-előzmények vizsgálata, CI/CD naplóbeolvasás és automatikus visszavonás.
Belső link javaslat: kapcsolja össze ezt a részt a Secrets biztonsági termékével vagy a kapcsolódó tartalommal.
4. MI-ügynökök és eszközök helytelen használata
Ügynök AI egy új kockázati réteget vezet be, mivel az ágensek nemcsak cselekvéseket javasolnak, hanem végrehajthatnak is cselekvéseket.
Egy MI-ügynök shell-parancsokat futtathat, fájlokat szerkeszthet, API-kat hívhat, megnyithat pull requests, módosíthatják a CI-munkafolyamatokat, vagy kapcsolatba léphetnek a felhőszolgáltatásokkal. Bár ez hatalmas termelékenységi növekedést eredményez, a hibák előfordulási hatókörét is növeli.
A legfontosabb kockázatok a következők:
- Nem biztonságos shell-végrehajtás
- Túlzottan engedélyezett API-kulcsok
- Jogosulatlan kódmódosítások
- MCP vagy API csatlakozó helytelen konfigurációja
- Szerszámhívások a jóváhagyott hatókörön kívül
- A feladaton túlmutató környezeti hozzáférés
Az OWASP LLM túlzott cselekvőképességre vonatkozó 10 legfontosabb kategóriája különösen releváns itt. Ha egy ágensnek túl sok hozzáférése van, egy rossz utasítás, egy gyors injekció vagy egy feltört eszköz valódi biztonsági eseményhez vezethet.
5. CI/CD és a Pipeline Kockázatok
A mesterséges intelligencia által generált kód végül eléri a célpontot. pipelineEzen a ponton a kockázat a forráskódból a buildekbe, az összetevőkbe, a titkos kódokba, a függőségekbe és a telepítési munkafolyamatokba helyeződik át.
Például egy mesterséges intelligencia által támogatott változás a következőket teheti:
- Nem biztonságos építési lépés hozzáadása
- GitHub Actions munkafolyamat módosítása
- Kártékony csomag húzása telepítés közben
- Titkok nyomtatása a build naplókba
- Biztonsági vezérlő letiltása
- Változástelepítési logika
Következésképpen, CI/CD A biztonság elengedhetetlenné válik a mesterséges intelligencia elterjedéséhez. Pipeline guardrails blokkolnia kell a nem biztonságos mintákat, mielőtt azok elérnék az éles környezetet. Részletesebb kontextusért tekintse meg a következő tartalmainkat: CI/CD biztonság és a software supply chain security.
6. Adatszivárgás és azonnali befecskendezés
A prompt injektálás az egyik legismertebb mesterséges intelligencia biztonsági kockázat, mégis gyakran félreértik. Ez nem csak a chatbotok problémája. Bármely olyan MI-munkafolyamatot érinthet, amely külső bemenetet fogad el, majd ezt a bemenetet használja fel a műveletek irányításához.
Például egy rosszindulatú probléma leírása, README fájl, támogatási jegy vagy függőségi dokumentációs oldal tartalmazhat rejtett utasításokat. Ha egy MI-ügynök elolvassa és követi ezt a tartalmat, a támadó befolyásolhatja az eszközhívásokat, a kódmódosításokat vagy az adathozzáférést.
Az adatszivárgás hasonló módon történhet. A modell felfedhet érzékeny kontextust, összefoglalhatja a privát fájlokat, vagy bizalmas adatokat küldhet külső szolgáltatásoknak. Ezért a mesterséges intelligencia rendszereinek gyors szűrésre, kimeneti vezérlésre, eszközkorlátozásokra és egyértelmű határokra van szükségük arra vonatkozóan, hogy milyen adatokhoz férhetnek hozzá.
AI biztonsági kockázatok szerte a világon SDLC
A mesterséges intelligencia biztonsági kockázatai a szoftver életciklusának különböző szakaszaiban jelentkeznek. A kulcs az, hogy minden szakaszt biztonságossá tegyünk, ne csak a végső alkalmazást.
| SDLC Színpad | MI biztonsági kockázat | Példa | Ajánlott vezérlés |
|---|---|---|---|
| IDE | Nem biztonságos, mesterséges intelligencia által generált kód | Egy mesterséges intelligencia által fejlesztett kódolási asszisztens nem biztonságos hitelesítési logikát javasol. | Valós idejű SAST és biztonságos kódolási visszajelzés. |
| Commit | Titkok leleplezése | Egy token jelenik meg a generált kódban, vagy commit történelem. | Titkok felderítése, pre-commit ellenőrzések és automatikus visszavonás. |
| Pull Request | Szabályzat megkerülése | A generált kód felülvizsgálat nélkül módosítja a hozzáférés-vezérlési szabályokat. | PR guardrails és a szabályzatok betartatása. |
| Épít | Rosszindulatú függőség | Egy mesterséges intelligencia által javasolt csomag gyanús telepítési viselkedést tartalmaz. | SCA, kártevő-észlelés és függőségi szabályzatok ellenőrzése. |
| CI/CD | Pipeline manipuláció | Egy ügynök módosítja a munkafolyamat-fájlokat vagy a telepítési szkripteket. | CI/CD biztonsági ellenőrzések és anomáliadetektálás. |
| Runtime | Azonnali injekció vagy adatszivárgás | A külső bemenet hatására egy mesterséges intelligencia által létrehozott munkafolyamat érzékeny kontextust tár fel. | Azonnali ellenőrzések, hozzáférési korlátozások és monitorozás. |
MI biztonsági kockázatok vs. hagyományos kiberbiztonsági kockázatok
A hagyományos kiberbiztonság továbbra is fontos. A mesterséges intelligencia azonban új viselkedési mintákat vezet be, amelyek eltérő ellenőrzéseket igényelnek.
| Terület | Hagyományos kiberbiztonsági kockázat | MI biztonsági kockázat |
|---|---|---|
| Kód | Ember által írt sebezhetőségek. | Mesterséges intelligencia által generált bizonytalan minták nagyobb sebességgel. |
| Dependencies | Ismert sebezhető csomagok. | Hallucinált, rosszindulatú vagy nem biztonságos, mesterséges intelligencia által javasolt csomagok. |
| Secrets | Hitelesítő adatok véletlenül commitfejlesztők által készített. | Promptokba, generált kódba vagy naplókba másolt titkok. |
| Eszközök | Fejlesztői eszközök manuális visszaélése. | Autonóm ügynökök, akik visszaélnek az eszközökkel vagy API-kkal. |
| Pipelines | Rosszul konfigurált CI/CD munkafolyamatokat. | Ügynök által generált munkafolyamat-változások vagy nem biztonságos automatizálás. |
Valós mesterséges intelligencia biztonsági kockázati példák
A mesterséges intelligencia biztonsági kockázata nem elméleti. Számos nyilvános keretrendszer és kutatási erőfeszítés ma már hivatalosabban követi nyomon ezeket a problémákat.
Az MIT AI kockázati adattár Több mint 1,700 mesterséges intelligencia kockázatot katalogizál különböző okok és területek alapján. Eközben az OWASP gyakorlati kategóriákat kínál az LLM alkalmazási kockázatokra, beleértve a gyors injektálást, az érzékeny információk nyilvánosságra hozatalát, az ellátási lánc sebezhetőségeit és a túlzott cselekvőképességet.
A DevSecOps csapatok számára a legrelevánsabb példák gyakran a szoftverszállításban jelennek meg:
- MI eszközök sebezhető kódra utalnak
- AI-ügynökök módosítják a munkafolyamat-fájlokat
- A mesterséges intelligencia által generált függőségek, amelyek kitettséget okoznak az ellátási láncban
- Titkok szivárognak ki promptokon, naplókon vagy commits
- Az ügynöki munkafolyamatok a jóváhagyott hatókörön kívüli eszközöket hívják meg
Röviden, a mesterséges intelligencia biztonsági kockázatai sokkal komolyabbá válnak, amikor a mesterséges intelligencia rendszerei hozzáférhetnek a kódhoz, a hitelesítő adatokhoz, a csomagokhoz, pipelinevagy infrastruktúra.
Hogyan mérsékeljük a mesterséges intelligencia biztonsági kockázatait a gyakorlatban?
A mesterséges intelligencia biztonsági kockázatainak csökkentésének legjobb módja, ha a mesterséges intelligencia által támogatott fejlesztést a SDLCEz azt jelenti, hogy korán át kell vizsgálni a rendszereket, gyakran kell validálni, és a szabályzatokat ott kell betartatni, ahol a fejlesztők ténylegesen dolgoznak.
1. Olvassa be a mesterséges intelligencia által generált kódot az IDE-ben
A fejlesztőknek biztonsági visszajelzést kell látniuk, miközben mesterséges intelligencia által generált kódot írnak vagy fogadnak. Ez csökkenti a kontextusváltást, és segít a problémák kijavításában, mielőtt azok elérnék a Gitet.
Használata:
- SAST az IDE-ben
- Beágyazott sebezhetőségi magyarázatok
- Biztonságos javítási javaslatok
- Szabályzattudatos kármentesítés
Ez különösen fontos a mesterséges intelligenciával működő kódolóasszisztensek számára, ahol a nem biztonságos javaslatok gyorsan bekerülhetnek a kódbázisba.
2. Függőségek validálása a felépítés előtt
A mesterséges intelligencia által javasolt függőségeket telepítés vagy szállítás előtt ellenőrizni kell. Ezért a csapatoknak a fejlesztés során érvényesíteniük kell a függőségi ellenőrzéseket. CI/CD.
Használata:
- SCA
- Rosszindulatú programok észlelése
- Elgépelés-észlelés
- EPSS pontozás
- Elérhetőségi elemzés
- Szabályzatalapú blokkolás
Ez segít rangsorolni azokat a csomagokat, amelyek valós kockázatot jelentenek, nem csak elméleti kitettséget.
3. Titkok automatikus észlelése és visszavonása
A titkosítási kódok vizsgálatának a forráskódon túl kell terjednie. A mesterséges intelligencia által támogatott munkafolyamatok számos helyen felfedhetik a hitelesítő adatokat.
Használata:
- Pre-commit letapogatás
- Tárhely előzményeinek szkennelése
- Pipeline naplóbeolvasás
- IaC letapogatás
- Konténerkép-szkennelés
- Automatizált visszavonás
Ennek eredményeként a csapatok lerövidítik az expozíció és az elszigetelés között eltelt időt.
4. Végrehajtás Guardrails in CI/CD
Guardrails el kell döntenie, hogy egy változtatás elég biztonságos-e a folytatáshoz. A jelentéstétel hasznos, de kritikus kockázat esetén a blokkolás szükséges.
Guardrails ki kell terjednie:
- Új kritikus sebezhetőségek
- Secrets
- Kártékony függőségek
- Feloldott vagy nem megbízható csomagok
- Nem biztonságos munkafolyamat-módosítások
- Hiányzó SBOMs
- Irányelvek megsértése
Ezenkívül a csapatoknak szükség esetén csak jelentési móddal kell kezdeniük, majd a magabiztosság növekedésével a blokkolás felé kell elmozdulniuk.
5. Ügynöki eszköz viselkedésének figyelése
Az ágensalapú MI-rendszereknek megfigyelhetőségre van szükségük. Ha egy ágens szerkeszthet fájlokat, elindíthat buildeket vagy meghívhat API-kat, a csapatoknak tudniuk kell, hogy mit tett, mikor tette, és hogy a művelet várható volt-e.
Monitor:
- Eszközhívások
- Munkafolyamat-fájl változásai
- Adattár írási tevékenysége
- Hálózati célállomások
- Hozzáférés a titkokhoz
- Pull request teremtés
- Pipeline váltja
Ezen láthatóság nélkül az ügynökök autonómiája nehezen bízható meg.
Ahol a Xygeni segít csökkenteni a mesterséges intelligencia biztonsági kockázatait
A Xygeni a mesterséges intelligencia által támogatott fejlesztés biztosítására összpontosít a teljes szoftverszállítási láncban. Ahelyett, hogy a mesterséges intelligencia által okozott kockázatot külön kategóriaként kezelné, összekapcsolja a kódot, a függőségeket, a titkos kódokat, pipelineés az üzleti kontextus.
Például:
- SAST segít a mesterséges intelligencia által generált, nem biztonságos kód korai felismerésében.
- SCA ellenőrzi a függőségeket és észleli a rosszindulatú csomagokat.
- Titkok Biztonság észleli a kiszivárgott hitelesítő adatokat a különböző adattárakban, és pipelines.
- CI/CD Biztonság betartatja a szabályzatokat, mielőtt a nem biztonságos változtatások hatályba lépnének.
- Anomáliadetektálás azonosítja a szokatlan viselkedést a fejlesztési és szállítási munkafolyamatokban.
- ASPM egyetlen kockázati nézetbe foglalja az eredményeket, így a csapatok rangsorolhatják a fontosabb dolgokat.
Ez azért fontos, mert a mesterséges intelligencia biztonsági kockázatai természetüknél fogva több rétegen átívelőek. Egy sebezhető függőség, egy kiszivárgott token és egy nem biztonságos munkafolyamat-változás különállónak tűnhet a ponteszközökben. Együttesen azonban sokkal nagyobb támadási útvonalat jelenthetnek.
AI biztonsági kockázatkezelési keretrendszerek, amelyeket érdemes ismerni
Számos keretrendszer segíti a csapatokat a munkájuk strukturálásában.
Az NIST AI kockázatkezelési keretrendszer Segít a szervezeteknek feltérképezni, mérni, kezelni és irányítani a mesterséges intelligencia által jelentett kockázatokat. Hasznos a vezetés, a megfelelés és a kockázatkezelési programok számára.
Az OWASP Top 10 LLM alkalmazásokhoz praktikusabb az AppSec csapatok számára, mivel közvetlenül a technikai kockázatokhoz, például a gyors injektáláshoz, az érzékeny adatok kiszivárgásához, az ellátási lánc sebezhetőségeihez és a túlzott cselekvőképességhez kapcsolódik.
Az NCSC mesterséges intelligencia és kiberbiztonsági útmutató hasznos a biztonsági vezetők számára, akiknek meg kell érteniük, hogyan változtatja meg a mesterséges intelligencia a szervezeti kiberkockázatokat.
Ezek az erőforrások együttesen egy világos dolgot mutatnak: a mesterséges intelligencia biztonságát az emberekre, a folyamatokra, a rendszerekre és a szoftverszállítási munkafolyamatokra kiterjedően kell kezelni.
Ellenőrzőlista: Hogyan csökkenthetőek a mesterséges intelligencia biztonsági kockázatai
Használja ezt az ellenőrzőlistát gyakorlati kiindulópontként.
| Ellenőrzési terület | Mit kell tenni | Miért számít? |
|---|---|---|
| AI által generált kód | futás SAST az IDE-ben, a PR-ben és CI/CD pipeline. | Megakadályozza, hogy a nem biztonságos kód elérje az éles környezetet. |
| Dependencies | Felhasználás SCA, kártevő-észlelés, EPSS és elérhetőség. | Blokkolja a kockázatos, mesterséges intelligencia által javasolt csomagokat. |
| Secrets | Keresés commitnaplók, előzmények, IaCés konténerek. | Csökkenti a hitelesítő adatok kitettségét és visszaélését. |
| CI/CD | kényszerítése pipeline guardrails és a szabályozási kapuk. | Leállítja a nem biztonságos buildeket és telepítéseket. |
| Ügynöki eszközök | Eszközhívások, API-hozzáférések és munkafolyamat-változások figyelése. | Korlátozza a túlzott cselekvőképességet és a váratlan viselkedést. |
| Kockázat kezelés | Felhasználás ASPM a rétegek közötti eredmények összefüggéseinek feltárása. | Segít a csapatoknak a valós üzleti kockázatokra összpontosítani. |
Főbb pontok
- A mesterséges intelligencia biztonsági kockázatai mostantól a kódot, a függőségeket és a titkos kódokat is érintik. pipelineés ügynökök.
- A hagyományos AppSec eszközökre továbbra is szükség van, de korábban és több kontextussal kell futniuk.
- A mesterséges intelligencia által generált kódot a validálásig megbízhatatlanként kell kezelni.
- AI-ügynökök munkafolyamataira van szükség guardrails, jogosultságok és megfigyelhetőség.
- A DevSecOps csapatoknak egységes átláthatóságra van szükségük az egész rendszerben. SDLC a mesterséges intelligencia kockázatának hatékony kezelése.
GYIK: MI biztonsági kockázatok
Mik a mesterséges intelligencia biztonsági kockázatai?
Az MI biztonsági kockázatai olyan fenyegetések vagy gyengeségek, amelyek MI-rendszerek építésekor, integrálásakor vagy használatakor jelennek meg. Ezek befolyásolhatják a modelleket, az adatokat, a promptokat, a kódot, a függőségeket, az API-kat és a... pipelines.
Melyek a legnagyobb mesterséges intelligencia biztonsági kockázatok a DevSecOps csapatok számára?
A legnagyobb kockázatok közé tartozik a mesterséges intelligencia által generált, nem biztonságos kód, a sebezhető függőségek, a titkos információk kiszivárgása, a gyors befecskendezés, a túlzott ügynökengedélyek és a nem biztonságos CI/CD automatizálás.
Miért különböznek a mesterséges intelligencia biztonsági kockázatai a hagyományos kiberbiztonsági kockázatoktól?
A mesterséges intelligencia rendszerek képesek kódot generálni, függőségeket javasolni, eszközöket meghívni és önállóan cselekedni. Ennek eredményeként a kockázatok gyorsabban és a rendszer több rétegében jelennek meg. SDLC.
Hogyan csökkenthetik a csapatok a mesterséges intelligencia biztonsági kockázatait?
A csapatok csökkenthetik a kockázatot a mesterséges intelligencia által generált kód beolvasásával, a függőségek validálásával, a titkos kódok felderítésével és a szabályok betartatásával. CI/CD guardrails, az ügynökök viselkedésének monitorozása és az eredmények korrelációja a ASPM.
Biztonságos a mesterséges intelligencia által generált kód?
A mesterséges intelligencia által generált kód alapértelmezés szerint nem biztonságos. Éles környezetbe kerülés előtt át kell tekinteni, be kell szkennelni, tesztelni és validálni kell.
Záró gondolatok: Szükség van a mesterséges intelligencia biztonsági kockázataira SDLC-Szintszabályozás
A mesterséges intelligencia megváltoztatja a szoftverkockázatok sebességét és formáját. Segít a csapatoknak gyorsabban fejleszteni, de új módszereket is bevezet a nem biztonságos kódok, a nyilvánosságra hozott titkok, a nem biztonságos függőségek és a kockázatos automatizálás bekerülésére a szállítási láncba.
Ezért a mesterséges intelligencia biztonsága nem kezelhető kizárólag modellirányítással vagy irányelvekkel. Gyakorlati ellenőrzésekre van szükség a rendszeren belül. SDLCIDE visszajelzés, SAST, SCA, titkok felderítése, CI/CD guardrails, anomáliadetektálás, és ASPMszintű korreláció.
Nem azok a csapatok lesznek, amelyek jól kezelik a mesterséges intelligencia biztonsági kockázatait, azok, amelyek megakadályozzák a mesterséges intelligencia bevezetését. Ők lesznek azok, akik a megfelelő biztonsági réteget építik köré.
