ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI: ສິ່ງທີ່ທີມງານ DevSecOps ຕ້ອງຮູ້ເພື່ອຮັບປະກັນລະບົບ AI
ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI ບໍ່ໄດ້ຈຳກັດພຽງແຕ່ພຶດຕິກຳຂອງແບບຈຳລອງ ຫຼື ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນອີກຕໍ່ໄປ. ໃນປະຈຸບັນ, ພວກມັນຍັງສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ວິທີການຂຽນ, ກວດສອບ, ສ້າງ ແລະ ຈັດສົ່ງຊອບແວ. ໃນຂະນະທີ່ເຄື່ອງມືການຂຽນລະຫັດ AI, ລະບົບ AI ແບບຕົວແທນ, ແລະ ຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ໃຊ້ AI ເຂົ້າສູ່... SDLC, ທີມງານ DevSecOps ປະເຊີນກັບຄວາມສ່ຽງປະເພດໃໝ່ຄື: ລະຫັດໄວຂຶ້ນ, ການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດໄວຂຶ້ນ, ແລະ ຄວາມຜິດພາດໄວຂຶ້ນ.
ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ນີ້ບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າທີມງານຄວນຊະລໍການຮັບຮອງເອົາ AI. ແທນທີ່ຈະ, ພວກເຂົາຕ້ອງການການຄວບຄຸມຄວາມປອດໄພທີ່ກົງກັບຄວາມໄວຂອງການພັດທະນາທີ່ຊ່ວຍເຫຼືອໂດຍ AI. ໃນຄູ່ມືນີ້, ພວກເຮົາອະທິບາຍຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI ທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດ, ວິທີທີ່ພວກມັນປາກົດຢູ່ໃນຂະບວນການເຮັດວຽກວິສະວະກຳຕົວຈິງ, ແລະວິທີທີ່ທີມງານສາມາດຫຼຸດຜ່ອນການເປີດເຜີຍໃນທົ່ວລະຫັດ, ການເພິ່ງພາອາໄສ, ຄວາມລັບ, pipelines, ແລະຕົວແທນ.
ສຳລັບພາບລວມທີ່ກວ້າງຂວາງກ່ຽວກັບວິທີທີ່ AI ປ່ຽນແປງພູມສັນຖານໄພຂົ່ມຂູ່, ເບິ່ງຄູ່ມືຂອງພວກເຮົາ AI cybersecurity.
ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI ແມ່ນຫຍັງ?
ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI ແມ່ນຈຸດອ່ອນ, ໄພຂົ່ມຂູ່, ຫຼື ຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ປາກົດຂຶ້ນເມື່ອປັນຍາປະດິດຖືກອອກແບບ, ຝຶກອົບຮົມ, ປະສົມປະສານ, ຫຼື ນຳໃຊ້ພາຍໃນລະບົບຕົວຈິງ. ຄວາມສ່ຽງເຫຼົ່ານີ້ສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຮູບແບບ, ຂໍ້ມູນ, ການກະຕຸ້ນເຕືອນ, API, ລະຫັດ, pipelines, ແລະເຄື່ອງມືທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ພວກມັນ.
ໄດ້ ຄຳແນະນຳຂອງ NCSC ກ່ຽວກັບ AI ແລະ ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ ອະທິບາຍວ່າຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີແມ່ນຄວາມຕ້ອງການຫຼັກສຳລັບລະບົບ AI ທີ່ປອດໄພ ແລະ ໜ້າເຊື່ອຖື. ໃນທຳນອງດຽວກັນ, NIST AI ຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ ໃຫ້ໂຄງສ້າງແກ່ອົງກອນຕ່າງໆເພື່ອຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງດ້ານ AI ຜ່ານການຄຸ້ມຄອງ, ການວັດແທກ ແລະ ການຄວບຄຸມຕົວຈິງ.
ສຳລັບທີມງານ DevSecOps, ບັນຫາແມ່ນມີຄວາມສະເພາະເຈາະຈົງຫຼາຍຂຶ້ນ. AI ປະຈຸບັນເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການຈັດສົ່ງຊອບແວ. ມັນຂຽນລະຫັດ, ແນະນຳການເພິ່ງພາອາໄສ, ສ້າງການຕັ້ງຄ່າ, ເອີ້ນ APIs, ແລະບາງຄັ້ງກໍ່ເຮັດວຽກດ້ວຍຕົນເອງ. ດັ່ງນັ້ນ, ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI ຕ້ອງໄດ້ຮັບການຈັດການພາຍໃນ SDLC, ບໍ່ພຽງແຕ່ຢູ່ໃນຊັ້ນແບບຈຳລອງເທົ່ານັ້ນ.
ເປັນຫຍັງຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI ຈຶ່ງແຕກຕ່າງກັນໃນປັດຈຸບັນ
ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີແບບດັ້ງເດີມມັກຈະມາຈາກລະຫັດທີ່ຂຽນໂດຍມະນຸດ, ແພັກເກດທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ, ຂໍ້ມູນປະຈຳຕົວທີ່ອ່ອນແອ, ຫຼືໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ຖືກຕັ້ງຄ່າບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ຄວາມສ່ຽງເຫຼົ່ານັ້ນຍັງຄົງມີຢູ່. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, AI ປ່ຽນຄວາມໄວທີ່ພວກມັນປະກົດຕົວ ແລະ ຍາກທີ່ຈະກວດພົບ.
ລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ອາດຈະເບິ່ງຄືວ່າຖືກຕ້ອງແຕ່ຍັງພາດການກວດສອບການອະນຸຍາດ. ຜູ້ຊ່ວຍຂຽນລະຫັດ AI ອາດຈະແນະນຳແພັກເກດທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ. ຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງຕົວແທນອາດຈະເອີ້ນເຄື່ອງມືທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ເຂົ້າເຖິງໄຟລ໌ທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ຫຼືເປີດເຜີຍຄວາມລັບໃນບັນທຶກ. ນອກຈາກນັ້ນ, ລະບົບ AI ມັກຈະຂຶ້ນກັບສະພາບການ, ການກະຕຸ້ນເຕືອນ, ຕົວເຊື່ອມຕໍ່, ແລະເຄື່ອງມືພາຍນອກ, ເຊິ່ງສ້າງສະຖານທີ່ຫຼາຍຂຶ້ນທີ່ຄວາມປອດໄພສາມາດລົ້ມເຫຼວໄດ້.
ໄດ້ 10 ອັນດັບຕົ້ນໆຂອງ OWASP ສຳລັບໃບສະໝັກ LLM ເນັ້ນໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມສ່ຽງຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການສີດຢ່າງວ່ອງໄວ, ການເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ, ບັນຫາລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງ, ແລະ ອຳນາດຫຼາຍເກີນໄປ. ໝວດໝູ່ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນມີປະໂຫຍດເພາະວ່າພວກມັນເຊື່ອມຕໍ່ພຶດຕິກຳຂອງ AI ກັບບັນຫາຄວາມປອດໄພຂອງແອັບພລິເຄຊັນຕົວຈິງ.
ເວົ້າອີກຢ່າງໜຶ່ງ, ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI ບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບຮູບແບບເທົ່ານັ້ນ. ພວກມັນຍັງກ່ຽວກັບລະບົບທັງໝົດທີ່ຢູ່ອ້ອມຮອບຮູບແບບ.
ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI ຫຼັກສຳລັບທີມງານ DevSecOps
ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນຄວາມສ່ຽງທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດເມື່ອ AI ຖືກນຳໃຊ້ພາຍໃນການພັດທະນາ, AppSec, ແລະ CI/CD workflows.
1. ຊ່ອງໂຫວ່ຂອງລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI
ເຄື່ອງມືການຂຽນໂປຣແກຣມ AI ສາມາດສ້າງລະຫັດທີ່ເຮັດວຽກໄດ້ແຕ່ບໍ່ປອດໄພ. ຕົວຢ່າງ, ພວກມັນອາດຈະສ້າງຄຳຖາມ SQL ໂດຍບໍ່ມີການກຳນົດພາລາມິເຕີທີ່ເໝາະສົມ, ຂ້າມການກວດສອບການປ້ອນຂໍ້ມູນ, ຫຼື ປະຕິບັດເຫດຜົນການກວດສອບທີ່ອ່ອນແອ.
ສິ່ງນີ້ເກີດຂຶ້ນຍ້ອນວ່າລະບົບ AI ຫຼາຍໆລະບົບສ້າງຮູບແບບລະຫັດທີ່ເປັນໄປໄດ້ໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ລະຫັດທີ່ເປັນໄປໄດ້ບໍ່ແມ່ນລະຫັດທີ່ປອດໄພສະເໝີໄປ. ໃນທາງປະຕິບັດ, ຮູບແບບອາດຈະສ້າງຕົວຢ່າງທີ່ບໍ່ປອດໄພຄືນໃໝ່ເພາະວ່າມັນພົບເລື້ອຍໃນທົ່ວບ່ອນເກັບມ້ຽນສາທາລະນະ.
ຕົວຢ່າງທົ່ວໄປປະກອບມີ:
- ການສີດ SQL
- ການຂຽນອັກສອນຂ້າມສະຖານທີ່
- ການກວດສອບການອະນຸຍາດທີ່ຂາດຫາຍໄປ
- ການຈັດການກອງປະຊຸມທີ່ອ່ອນແອ
- ການຍົກເລີກການໃຊ້ງານທີ່ບໍ່ປອດໄພ
- ຂາດການປ້ອງກັນ CSRF
ດັ່ງນັ້ນ, ລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ຄວນຖືກປະຕິບັດວ່າບໍ່ໜ້າເຊື່ອຖືຈົນກວ່າມັນຈະຜ່ານ SAST, ການກວດສອບນະໂຍບາຍ, ແລະ ການທົບທວນຄືນ.
ຄຳແນະນຳລິ້ງພາຍໃນ: ເຊື່ອມຕໍ່ພາກສ່ວນນີ້ກັບໂພສຂອງທ່ານໃນ AI SAST.
2. ຄວາມສ່ຽງດ້ານລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງ ແລະ ການເພິ່ງພາອາໄສ
ເຄື່ອງມື AI ບໍ່ພຽງແຕ່ສ້າງລະຫັດເທົ່ານັ້ນ. ພວກມັນຍັງແນະນຳແພັກເກດ, ເວີຊັນ, ສະຄຣິບ ແລະ ຄຳສັ່ງຕິດຕັ້ງ. ສິ່ງນີ້ສ້າງເສັ້ນທາງໂດຍກົງຈາກຄຳແນະນຳຂອງ AI ໄປຫາຄວາມສ່ຽງດ້ານລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງຊອບແວ.
ຕົວຢ່າງ, ເຄື່ອງມື AI ອາດແນະນຳວ່າ:
- ແພັກເກດລ້າສະໄໝ
- ການເພິ່ງພາອາໄສທີ່ພິມຜິດ
- ຊື່ແພັກເກດທີ່ມົວເມົາ
- ແພັກເກດທີ່ມີສະຄຣິບຕິດຕັ້ງທີ່ໜ້າສົງໄສ
- ຫໍສະໝຸດທີ່ມີຄວາມສ່ຽງແຕ່ຍັງຖືກນຳໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງ
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຜູ້ໂຈມຕີສາມາດນຳໃຊ້ພຶດຕິກຳນີ້ໄດ້ໂດຍການລົງທະບຽນຊື່ແພັກເກດທີ່ເຄື່ອງມື AI ມັກຈະປະດິດຂຶ້ນ. ຄວາມສ່ຽງນີ້ມັກຖືກເອີ້ນວ່າ slopsquatting. ມັນປ່ຽນພາບຫຼອນແບບຈຳລອງໃຫ້ກາຍເປັນການໂຈມຕີລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງແພັກເກດ.
ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງນີ້, ທີມງານຕ້ອງການ SCA, ການກວດຫາມັລແວ, ການບັງຄັບໃຊ້ນະໂຍບາຍການເພິ່ງພາອາໄສ, ແລະ ການວິເຄາະການເຂົ້າເຖິງ. ພວກເຂົາຄວນໃຊ້ສັນຍານການຂູດຮີດເຊັ່ນ: EPSS ແລະ ຂໍ້ມູນຂ່າວສານການຂຸດຄົ້ນຢ່າງຫ້າວຫັນຈາກ CISລາຍການຊ່ອງໂຫວ່ທີ່ຮູ້ຈັກຖືກນຳໃຊ້.
3. ການເປີດເຜີຍຄວາມລັບໃນຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງ AI
ການເປີດເຜີຍຄວາມລັບແມ່ນໜຶ່ງໃນຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI ທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງທີ່ສຸດ. ນັກພັດທະນາມັກຈະວາງບໍລິບົດໃສ່ໃນເຄື່ອງມື AI. ບໍລິບົດນັ້ນອາດຈະປະກອບມີລະຫັດ API, ໂທເຄັນ, ຂໍ້ມູນປະຈຳຕົວ, URL ຫຼືການຕັ້ງຄ່າພາຍໃນ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ອາດຈະປະກອບມີຕົວຍຶດທີ່ເບິ່ງຄືວ່າເປັນຂອງແທ້, ຫຼືຮ້າຍແຮງກວ່ານັ້ນ, ສຳເນົາຄວາມລັບກັບຄືນສູ່ໄຟລ໌ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ, pipeline ສະຄຣິບ ຫຼື ບັນທຶກ. ເມື່ອຂໍ້ມູນລັບເຂົ້າສູ່ປະຫວັດ Git ຫຼື CI/CD ບັນທຶກ, ພວກມັນສາມາດຍັງຄົງຖືກນຳໃຊ້ໄດ້ດົນຫຼັງຈາກຕົ້ນສະບັບ commit.
ຈຸດທີ່ໄດ້ຮັບສານທົ່ວໄປລວມມີ:
- ປະຫວັດການກະຕຸ້ນເຕືອນ
- ລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນ
- Git commits
- CI/CD ຂໍ້ມູນບັນທຶກ
- IaC ໄຟ
- ຮູບພາບຕູ້ຄອນເທນເນີ
- ພື້ນທີ່ເຮັດວຽກທີ່ໃຊ້ຮ່ວມກັນ
ດ້ວຍເຫດຜົນນີ້, ທີມງານຄວນລວມການສະແກນລະດັບ IDE ເຂົ້າກັນ, pre-commit ການກວດສອບ, ການສະແກນປະຫວັດການເກັບຮັກສາ, CI/CD ການສະແກນບັນທຶກ ແລະ ການຍົກເລີກອັດຕະໂນມັດ.
ຄຳແນະນຳລິ້ງພາຍໃນ: ເຊື່ອມຕໍ່ພາກນີ້ກັບຜະລິດຕະພັນຄວາມປອດໄພຄວາມລັບຂອງທ່ານ ຫຼື ເນື້ອຫາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ.
4. ການໃຊ້ຕົວແທນ AI ແລະເຄື່ອງມືໃນທາງທີ່ຜິດ
ຕົວແທນ AI ກໍ່ໃຫ້ເກີດຄວາມສ່ຽງຊັ້ນໃໝ່ ເພາະວ່າຕົວແທນບໍ່ພຽງແຕ່ແນະນຳການກະທຳເທົ່ານັ້ນ. ພວກເຂົາສາມາດປະຕິບັດມາດຕະການຕ່າງໆໄດ້.
ຕົວແທນ AI ອາດຈະໃຊ້ຄຳສັ່ງ shell, ແກ້ໄຂໄຟລ໌, ໂທຫາ API, ເປີດ pull requests, ດັດແປງຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງ CI, ຫຼື ພົວພັນກັບການບໍລິການຄລາວ. ເຖິງແມ່ນວ່າສິ່ງນີ້ສ້າງຜົນຜະລິດທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ແຕ່ມັນຍັງເພີ່ມລັດສະໝີການລະເບີດຂອງຄວາມຜິດພາດ.
ຄວາມສ່ຽງຫຼັກລວມມີ:
- ການປະຕິບັດ shell ທີ່ບໍ່ປອດໄພ
- ກະແຈ API ທີ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດເກີນຂອບເຂດ
- ການປ່ຽນແປງລະຫັດທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດ
- ການຕັ້ງຄ່າຕົວເຊື່ອມຕໍ່ MCP ຫຼື API ບໍ່ຖືກຕ້ອງ
- ການເອີ້ນໃຊ້ເຄື່ອງມືຢູ່ນອກຂອບເຂດທີ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດ
- ການເຂົ້າເຖິງສະພາບແວດລ້ອມນອກເໜືອຈາກສິ່ງທີ່ໜ້າວຽກຕ້ອງການ
ໝວດໝູ່ OWASP LLM Top 10 ສຳລັບອຳນາດຫຼາຍເກີນໄປແມ່ນກ່ຽວຂ້ອງໂດຍສະເພາະຢູ່ທີ່ນີ້. ຖ້າຕົວແທນມີການເຂົ້າເຖິງຫຼາຍເກີນໄປ, ຄຳສັ່ງທີ່ບໍ່ດີ, ການສີດທີ່ວ່ອງໄວ, ຫຼືເຄື່ອງມືທີ່ຖືກໂຈມຕີສາມາດກາຍເປັນເຫດການຄວາມປອດໄພທີ່ແທ້ຈິງ.
5. CI/CD ແລະ Pipeline ຄວາມສ່ຽງ
ລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ໃນທີ່ສຸດກໍໄປຮອດ pipelineໃນຈຸດນັ້ນ, ຄວາມສ່ຽງຈະຍ້າຍຈາກລະຫັດແຫຼ່ງຂໍ້ມູນໄປສູ່ການສ້າງ, ສິ່ງປະດິດ, ຄວາມລັບ, ການເພິ່ງພາອາໄສ ແລະ ຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງການນຳໃຊ້.
ຕົວຢ່າງ, ການປ່ຽນແປງທີ່ຊ່ວຍເຫຼືອໂດຍ AI ອາດຈະ:
- ເພີ່ມຂັ້ນຕອນການສ້າງທີ່ບໍ່ປອດໄພ
- ແກ້ໄຂຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ GitHub Actions
- ດຶງແພັກເກດທີ່ເປັນອັນຕະລາຍໃນລະຫວ່າງການຕິດຕັ້ງ
- ພິມຄວາມລັບໃສ່ບັນທຶກການສ້າງ
- ປິດການຄວບຄຸມຄວາມປອດໄພ
- ປ່ຽນເຫດຜົນຂອງການນຳໃຊ້
ຜົນສະທ້ອນ, CI/CD ຄວາມປອດໄພກາຍເປັນສິ່ງຈຳເປັນສຳລັບການຮັບຮອງເອົາ AI. Pipeline guardrails ຄວນບລັອກຮູບແບບທີ່ບໍ່ປອດໄພກ່ອນທີ່ພວກມັນຈະຮອດການຜະລິດ. ສຳລັບເນື້ອໃນທີ່ເລິກເຊິ່ງກວ່າ, ເບິ່ງເນື້ອຫາຂອງພວກເຮົາໃນ CI/CD ຄວາມປອດໄພ ແລະ software supply chain security.
6. ການຮົ່ວໄຫຼຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ ການສີດຂໍ້ມູນຢ່າງວ່ອງໄວ
ການສີດຂໍ້ມູນຢ່າງວ່ອງໄວແມ່ນໜຶ່ງໃນຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI ທີ່ຮູ້ຈັກກັນດີທີ່ສຸດ, ແຕ່ມັນມັກຖືກເຂົ້າໃຈຜິດ. ມັນບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນບັນຫາ chatbot ເທົ່ານັ້ນ. ມັນສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງ AI ໃດໆທີ່ຍອມຮັບຂໍ້ມູນຈາກພາຍນອກ ແລະ ຫຼັງຈາກນັ້ນໃຊ້ຂໍ້ມູນນັ້ນເພື່ອນຳພາການກະທຳຕ່າງໆ.
ຕົວຢ່າງ, ລາຍລະອຽດບັນຫາທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ, ໄຟລ໌ README, ປີ້ສະໜັບສະໜູນ, ຫຼື ໜ້າເອກະສານການເພິ່ງພາອາໄສສາມາດປະກອບມີຄຳແນະນຳທີ່ເຊື່ອງໄວ້. ຖ້າຕົວແທນ AI ອ່ານເນື້ອຫານັ້ນ ແລະ ປະຕິບັດຕາມມັນ, ຜູ້ໂຈມຕີອາດຈະມີອິດທິພົນຕໍ່ການເອີ້ນເຄື່ອງມື, ການປ່ຽນແປງລະຫັດ, ຫຼື ການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນ.
ການຮົ່ວໄຫຼຂອງຂໍ້ມູນສາມາດເກີດຂຶ້ນໄດ້ໃນລັກສະນະທີ່ຄ້າຍຄືກັນ. ຮູບແບບອາດຈະເປີດເຜີຍສະພາບການທີ່ລະອຽດອ່ອນ, ສະຫຼຸບໄຟລ໌ສ່ວນຕົວ, ຫຼືສົ່ງຂໍ້ມູນທີ່ເປັນຄວາມລັບໄປຫາການບໍລິການພາຍນອກ. ດັ່ງນັ້ນ, ລະບົບ AI ຈຶ່ງຕ້ອງການການກັ່ນຕອງທີ່ວ່ອງໄວ, ການຄວບຄຸມຜົນຜະລິດ, ຂໍ້ຈຳກັດຂອງເຄື່ອງມື, ແລະຂອບເຂດທີ່ຊັດເຈນກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ພວກມັນສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້.
ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI ໃນທົ່ວທຸກມຸມໂລກ SDLC
ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI ປາກົດຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນຕ່າງໆຂອງວົງຈອນຊີວິດຂອງຊອບແວ. ສິ່ງສຳຄັນແມ່ນການຮັກສາຄວາມປອດໄພໃນແຕ່ລະຂັ້ນຕອນ, ບໍ່ພຽງແຕ່ແອັບພລິເຄຊັນສຸດທ້າຍເທົ່ານັ້ນ.
| SDLC ຂັ້ນຕອນຂອງການ | ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI | ຍົກຕົວຢ່າງ | ການຄວບຄຸມທີ່ແນະນຳ |
|---|---|---|---|
| ທີ່ນີ້ | ລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ທີ່ບໍ່ປອດໄພ | ຜູ້ຊ່ວຍຂຽນລະຫັດ AI ແນະນຳເຫດຜົນການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ບໍ່ປອດໄພ. | ເວລາຈິງ SAST ແລະ ການຕອບຮັບລະຫັດທີ່ປອດໄພ. |
| Commit | ການເປີດເຜີຍຄວາມລັບ | ໂທເຄັນຈະປາກົດຢູ່ໃນລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນ ຫຼື commit ປະຫວັດສາດ. | ການກວດຈັບຄວາມລັບ, pre-commit ການກວດສອບ ແລະ ການຍົກເລີກອັດຕະໂນມັດ. |
| Pull Request | ການຫຼີກລ່ຽງນະໂຍບາຍ | ລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນຈະປ່ຽນແປງກົດລະບຽບການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງໂດຍບໍ່ມີການກວດສອບ. | PR guardrails ແລະ ການບັງຄັບໃຊ້ນະໂຍບາຍ. |
| ສ້າງ | ການເພິ່ງພາອາໄສທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ | ຊຸດທີ່ແນະນຳໂດຍ AI ປະກອບມີພຶດຕິກຳການຕິດຕັ້ງທີ່ໜ້າສົງໄສ. | SCA, ການກວດຫາມັລແວ, ແລະ ການກວດສອບນະໂຍບາຍການເອື່ອຍອີງ. |
| CI/CD | Pipeline ການຫມູນໃຊ້ | ຕົວແທນດັດແປງໄຟລ໌ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ ຫຼື ສະຄຣິບການນຳໃຊ້. | CI/CD ການກວດສອບຄວາມປອດໄພ ແລະ ການກວດຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິ. |
| ເວລາແລ່ນ | ການສີດຂໍ້ມູນດ່ວນ ຫຼື ການຮົ່ວໄຫຼຂອງຂໍ້ມູນ | ການປ້ອນຂໍ້ມູນຈາກພາຍນອກເຮັດໃຫ້ຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງ AI ເປີດເຜີຍສະພາບການທີ່ລະອຽດອ່ອນ. | ການຄວບຄຸມແບບວ່ອງໄວ, ການຈຳກັດການເຂົ້າເຖິງ ແລະ ການຕິດຕາມກວດກາ. |
ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI ທຽບກັບຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີແບບດັ້ງເດີມ
ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີແບບດັ້ງເດີມຍັງຄົງມີຄວາມສຳຄັນ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, AI ໄດ້ເພີ່ມຮູບແບບພຶດຕິກຳໃໝ່ທີ່ຕ້ອງການການຄວບຄຸມທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
| ເຂດພື້ນທີ່ | ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີແບບດັ້ງເດີມ | ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI |
|---|---|---|
| ລະຫັດ | ຈຸດອ່ອນທີ່ມະນຸດຂຽນ. | ຮູບແບບທີ່ບໍ່ປອດໄພທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ໃນຄວາມໄວສູງກວ່າ. |
| Dependencies | ແພັກເກດທີ່ມີຄວາມສ່ຽງທີ່ຮູ້ຈັກ. | ແພັກເກດທີ່ມີລັກສະນະຫຼອນ, ເປັນອັນຕະລາຍ, ຫຼື ບໍ່ປອດໄພທີ່ແນະນຳໂດຍ AI. |
| ຄວາມລັບ | ຂໍ້ມູນປະຈຳຕົວໂດຍບັງເອີນ commitຖືກພັດທະນາໂດຍນັກພັດທະນາ. | ລະຫັດລັບຖືກຄັດລອກໄປໃສ່ການແຈ້ງເຕືອນ, ລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນ ຫຼື ບັນທຶກແລ້ວ. |
| ເຄື່ອງມື | ການໃຊ້ເຄື່ອງມືນັກພັດທະນາໃນທາງທີ່ຜິດດ້ວຍຕົນເອງ. | ຕົວແທນອັດຕະໂນມັດໃຊ້ເຄື່ອງມື ຫຼື API ໃນທາງທີ່ຜິດ. |
| Pipelines | ຕັ້ງຄ່າຜິດ CI/CD workflows. | ການປ່ຽນແປງຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍຕົວແທນ ຫຼື ການອັດຕະໂນມັດທີ່ບໍ່ປອດໄພ. |
ຕົວຢ່າງຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI ໃນໂລກຕົວຈິງ
ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI ບໍ່ແມ່ນທິດສະດີ. ຂອບການເຮັດວຽກສາທາລະນະ ແລະ ຄວາມພະຍາຍາມຄົ້ນຄວ້າຫຼາຍຢ່າງໃນປັດຈຸບັນຕິດຕາມບັນຫາເຫຼົ່ານີ້ຢ່າງເປັນທາງການຫຼາຍຂຶ້ນ.
ໄດ້ ບ່ອນເກັບມ້ຽນຄວາມສ່ຽງ AI ຂອງ MIT ບັນທຶກຄວາມສ່ຽງດ້ານ AI ຫຼາຍກວ່າ 1,700 ຢ່າງໃນຫຼາຍສາເຫດ ແລະ ຂົງເຂດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ໃນຂະນະດຽວກັນ, OWASP ໃຫ້ໝວດໝູ່ທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງສຳລັບຄວາມສ່ຽງດ້ານການນຳໃຊ້ LLM, ລວມທັງການສີດຢ່າງວ່ອງໄວ, ການເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ, ຄວາມສ່ຽງດ້ານລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງ, ແລະ ອຳນາດຫຼາຍເກີນໄປ.
ສຳລັບທີມ DevSecOps, ຕົວຢ່າງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງທີ່ສຸດມັກຈະປາກົດຢູ່ໃນການຈັດສົ່ງຊອບແວ:
- ເຄື່ອງມື AI ແນະນຳລະຫັດທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ
- ຕົວແທນ AI ກຳລັງດັດແປງໄຟລ໌ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ
- ການເພິ່ງພາອາໄສທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ນຳສະເໜີການເປີດເຜີຍຕໍ່ລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງ
- ຄວາມລັບຮົ່ວໄຫຼຜ່ານການແຈ້ງເຕືອນ, ບັນທຶກ, ຫຼື commits
- ເຄື່ອງມືການເອີ້ນຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກແບບ Agentic ຢູ່ນອກຂອບເຂດທີ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດ
ສະຫຼຸບແລ້ວ, ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI ຈະກາຍເປັນຮ້າຍແຮງຂຶ້ນຫຼາຍ ເມື່ອລະບົບ AI ສາມາດແຕະຕ້ອງລະຫັດ, ຂໍ້ມູນປະຈຳຕົວ, ແພັກເກດຕ່າງໆ, pipelines, ຫຼື ພື້ນຖານໂຄງລ່າງ.
ວິທີການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI ໃນການປະຕິບັດ
ວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດໃນການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI ແມ່ນການປະຕິບັດຕໍ່ການພັດທະນາທີ່ຊ່ວຍເຫຼືອໂດຍ AI ເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງ SDLCນັ້ນໝາຍເຖິງການສະແກນແຕ່ຫົວທີ, ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງເລື້ອຍໆ, ແລະ ການບັງຄັບໃຊ້ນະໂຍບາຍທີ່ນັກພັດທະນາເຮັດວຽກຕົວຈິງ.
1. ສະແກນລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ໃນ IDE
ນັກພັດທະນາຄວນເຫັນຄຳຕິຊົມດ້ານຄວາມປອດໄພໃນຂະນະທີ່ພວກເຂົາກຳລັງຂຽນ ຫຼື ຍອມຮັບລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການສະຫຼັບສະພາບການ ແລະ ຊ່ວຍແກ້ໄຂບັນຫາກ່ອນທີ່ພວກເຂົາຈະໄປຮອດ Git.
ການນໍາໃຊ້:
- SAST ໃນ IDE
- ຄຳອະທິບາຍກ່ຽວກັບຊ່ອງໂຫວ່ພາຍໃນ
- ຄຳແນະນຳການແກ້ໄຂທີ່ປອດໄພ
- ການແກ້ໄຂທີ່ຮັບຮູ້ນະໂຍບາຍ
ນີ້ແມ່ນສິ່ງສຳຄັນໂດຍສະເພາະສຳລັບຜູ້ຊ່ວຍຂຽນໂປຣແກຣມ AI, ບ່ອນທີ່ຄຳແນະນຳທີ່ບໍ່ປອດໄພສາມາດເຂົ້າໄປໃນຖານຂໍ້ມູນລະຫັດໄດ້ໄວ.
2. ກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງ dependencies ກ່ອນການສ້າງ
ການເພິ່ງພາອາໄສທີ່ແນະນຳໂດຍ AI ຕ້ອງໄດ້ຮັບການກວດສອບກ່ອນທີ່ຈະຕິດຕັ້ງ ຫຼື ຈັດສົ່ງ. ດັ່ງນັ້ນ, ທີມງານຄວນບັງຄັບໃຊ້ການຄວບຄຸມການເພິ່ງພາອາໄສໃນລະຫວ່າງການພັດທະນາ ແລະ CI/CD.
ການນໍາໃຊ້:
- SCA
- ການກວດຫາ malware
- ການກວດຫາການຕີພິມຜິດ
- ການໃຫ້ຄະແນນ EPSS
- ການວິເຄາະການເຂົ້າເຖິງ
- ການບລັອກໂດຍອີງໃສ່ນະໂຍບາຍ
ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນຂອງແພັກເກດທີ່ເປັນຕົວແທນຂອງຄວາມສ່ຽງທີ່ແທ້ຈິງ, ບໍ່ພຽງແຕ່ການສຳຜັດທາງທິດສະດີເທົ່ານັ້ນ.
3. ກວດສອບ ແລະ ຍົກເລີກຄວາມລັບໂດຍອັດຕະໂນມັດ
ການສະແກນຄວາມລັບຕ້ອງກວມເອົາຫຼາຍກວ່າລະຫັດແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ. ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ຊ່ວຍເຫຼືອໂດຍ AI ສາມາດເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນປະຈຳຕົວໃນຫຼາຍໆບ່ອນ.
ການນໍາໃຊ້:
- Pre-commit ການສະແກນ
- ການສະແກນປະຫວັດບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນ
- Pipeline ການສະແກນບັນທຶກ
- IaC ການສະແກນ
- ການສະແກນຮູບພາບຄອນເທນເນີ
- ການຍົກເລີກອັດຕະໂນມັດ
ດ້ວຍເຫດນີ້, ທີມງານຈຶ່ງຫຼຸດຜ່ອນເວລາລະຫວ່າງການສຳຜັດ ແລະ ການກັກກັນ.
4. ບັງຄັບໃຊ້ Guardrails in CI/CD
Guardrails ຄວນຕັດສິນໃຈວ່າການປ່ຽນແປງປອດໄພພຽງພໍທີ່ຈະດຳເນີນການຕໍ່ໄປຫຼືບໍ່. ການລາຍງານແມ່ນເປັນປະໂຫຍດ, ແຕ່ການບລັອກແມ່ນຈຳເປັນສຳລັບຄວາມສ່ຽງທີ່ສຳຄັນ.
Guardrails ຄວນກວມເອົາ:
- ຊ່ອງໂຫວ່ອັນຕະລາຍໃໝ່
- ຄວາມລັບ
- ການເພິ່ງພາອາໄສທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ
- ແພັກເກດທີ່ບໍ່ໄດ້ປັກໝຸດ ຫຼື ບໍ່ໜ້າເຊື່ອຖື
- ການປ່ຽນແປງຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ບໍ່ປອດໄພ
- ຫາຍ SBOMs
- ການລະເມີດນະໂຍບາຍ
ນອກຈາກນັ້ນ, ທີມງານຄວນເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍໂໝດລາຍງານເທົ່ານັ້ນເມື່ອຈຳເປັນ, ຈາກນັ້ນຍ້າຍໄປສູ່ການສະກັດກັ້ນເມື່ອຄວາມໝັ້ນໃຈເພີ່ມຂຶ້ນ.
5. ຕິດຕາມກວດກາພຶດຕິກຳຂອງເຄື່ອງມືຕົວແທນ
ລະບົບ AI ແບບຕົວແທນຕ້ອງການຄວາມສາມາດໃນການສັງເກດການ. ຖ້າຕົວແທນສາມາດແກ້ໄຂໄຟລ໌, ກະຕຸ້ນການສ້າງ, ຫຼືໂທຫາ API, ທີມງານຈໍາເປັນຕ້ອງຮູ້ວ່າມັນເຮັດຫຍັງ, ມັນເຮັດມັນເມື່ອໃດ, ແລະວ່າການກະທຳດັ່ງກ່າວເປັນໄປຕາມທີ່ຄາດຫວັງໄວ້ຫຼືບໍ່.
Monitor:
- ການໂທເຄື່ອງມື
- ການປ່ຽນແປງໄຟລ໌ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ
- ກິດຈະກຳການຂຽນ Repository
- ຈຸດໝາຍປາຍທາງເຄືອຂ່າຍ
- ການເຂົ້າເຖິງຄວາມລັບ
- Pull request ການສ້າງ
- Pipeline triggers
ຖ້າບໍ່ມີການເບິ່ງເຫັນໄດ້ນີ້, ຄວາມເປັນເອກະລາດຂອງຕົວແທນຈະຍາກທີ່ຈະໄວ້ວາງໃຈ.
ບ່ອນທີ່ Xygeni ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI
Xygeni ສຸມໃສ່ການຮັບປະກັນການພັດທະນາທີ່ຊ່ວຍເຫຼືອໂດຍ AI ໃນທົ່ວລະບົບຕ່ອງໂສ້ການຈັດສົ່ງຊອບແວຢ່າງຄົບຖ້ວນ. ແທນທີ່ຈະປະຕິບັດຕໍ່ຄວາມສ່ຽງຂອງ AI ເປັນໝວດໝູ່ແຍກຕ່າງຫາກ, ມັນເຊື່ອມຕໍ່ລະຫັດ, ການເພິ່ງພາອາໄສ, ຄວາມລັບ, pipelines, ແລະ ສະພາບການທາງທຸລະກິດ.
ຍົກຕົວຢ່າງ:
- SAST ຊ່ວຍກວດຫາລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ທີ່ບໍ່ປອດໄພໄດ້ແຕ່ຫົວທີ.
- SCA ກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງ dependencies ແລະ ກວດຫາແພັກເກດທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ.
- ຄວາມລັບຄວາມປອດໄພ ກວດພົບຂໍ້ມູນປະຈຳຕົວທີ່ຖືກເປີດເຜີຍໃນທົ່ວບ່ອນເກັບມ້ຽນ ແລະ pipelines.
- CI/CD ຄວາມປອດໄພ ບັງຄັບໃຊ້ນະໂຍບາຍກ່ອນທີ່ການປ່ຽນແປງທີ່ບໍ່ປອດໄພຈະກ້າວໄປຂ້າງໜ້າ.
- ການກວດຫາຜິດລັກ ລະບຸພຶດຕິກຳທີ່ຜິດປົກກະຕິໃນຂະບວນການພັດທະນາ ແລະ ການຈັດສົ່ງ.
- ASPM ເຊື່ອມໂຍງຜົນການຄົ້ນພົບເຂົ້າໃນມຸມມອງຄວາມສ່ຽງອັນດຽວ ເພື່ອໃຫ້ທີມງານສາມາດຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນຂອງສິ່ງທີ່ສຳຄັນ.
ສິ່ງນີ້ມີຄວາມສຳຄັນເພາະວ່າຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI ແມ່ນມີລັກສະນະຂ້າມຊັ້ນ. ການເພິ່ງພາອາໄສທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ, ໂທເຄັນທີ່ຖືກເປີດເຜີຍ, ແລະການປ່ຽນແປງຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ບໍ່ປອດໄພອາດຈະເບິ່ງຄືວ່າແຍກຕ່າງຫາກໃນເຄື່ອງມືຈຸດ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ພວກມັນສາມາດເປັນຕົວແທນຂອງເສັ້ນທາງການໂຈມຕີທີ່ໃຫຍ່ກວ່າຫຼາຍ.
ຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI ທີ່ຄວນຮູ້
ຫຼາຍໆຂອບການເຮັດວຽກຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານຈັດໂຄງສ້າງວຽກງານຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ໄດ້ NIST AI ຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ ຊ່ວຍໃຫ້ອົງກອນຕ່າງໆສ້າງແຜນທີ່, ວັດແທກ, ຄຸ້ມຄອງ ແລະ ຄວບຄຸມຄວາມສ່ຽງດ້ານ AI. ມັນເປັນປະໂຫຍດສຳລັບໂຄງການຄວາມເປັນຜູ້ນຳ, ການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ ແລະ ໂຄງການຄວາມສ່ຽງ.
ໄດ້ 10 ອັນດັບຕົ້ນໆຂອງ OWASP ສຳລັບໃບສະໝັກ LLM ມີປະໂຫຍດຫຼາຍກວ່າສຳລັບທີມງານ AppSec ເພາະມັນເຊື່ອມໂຍງໂດຍກົງກັບຄວາມສ່ຽງດ້ານເຕັກນິກເຊັ່ນ: ການສີດຂໍ້ມູນທີ່ວ່ອງໄວ, ການເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ, ຄວາມສ່ຽງຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງ, ແລະ ອຳນາດທີ່ເກີນຂອບເຂດ.
ໄດ້ NCSC AI ແລະ ຄຳແນະນຳກ່ຽວກັບຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ ເປັນປະໂຫຍດສຳລັບຜູ້ນຳດ້ານຄວາມປອດໄພຜູ້ທີ່ຕ້ອງການເຂົ້າໃຈວ່າ AI ປ່ຽນແປງຄວາມສ່ຽງທາງໄຊເບີຂອງອົງກອນແນວໃດ.
ຊັບພະຍາກອນເຫຼົ່ານີ້ຮ່ວມກັນສະແດງໃຫ້ເຫັນຈຸດໜຶ່ງທີ່ຊັດເຈນຄື: ຄວາມປອດໄພຂອງ AI ຕ້ອງໄດ້ຮັບການຄຸ້ມຄອງໃນທົ່ວບຸກຄົນ, ຂະບວນການ, ລະບົບ ແລະ ຂະບວນການສົ່ງຊອບແວ.
ລາຍການກວດສອບ: ວິທີການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI
ໃຊ້ລາຍການກວດສອບນີ້ເປັນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ.
| ພື້ນທີ່ຄວບຄຸມ | ສິ່ງທີ່ຕ້ອງເຮັດ | ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງ ສຳ ຄັນ |
|---|---|---|
| AI ສ້າງລະຫັດ | ການດໍາເນີນງານ SAST ໃນ IDE, PR, ແລະ CI/CD pipeline. | ປ້ອງກັນລະຫັດທີ່ບໍ່ປອດໄພບໍ່ໃຫ້ໄປເຖິງລະດັບການຜະລິດ. |
| Dependencies | ການນໍາໃຊ້ SCA, ການກວດຫາມັນແວ, EPSS, ແລະ ການເຂົ້າເຖິງໄດ້. | ບລັອກແພັກເກດທີ່ມີຄວາມສ່ຽງທີ່ແນະນຳໂດຍ AI. |
| ຄວາມລັບ | ສະແກນ commits, ບັນທຶກ, ປະຫວັດສາດ, IaC, ແລະບັນຈຸ. | ຫຼຸດຜ່ອນການເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນປະຈຳຕົວ ແລະ ການໃຊ້ໃນທາງທີ່ຜິດ. |
| CI/CD | ບັງຄັບໃຊ້ pipeline guardrails ແລະປະຕູນະໂຍບາຍ. | ຢຸດການສ້າງ ແລະ ການນຳໃຊ້ທີ່ບໍ່ປອດໄພ. |
| ເຄື່ອງມືຕົວແທນ | ຕິດຕາມກວດກາການເອີ້ນໃຊ້ເຄື່ອງມື, ການເຂົ້າເຖິງ API ແລະ ການປ່ຽນແປງຂອງຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ. | ຈຳກັດອຳນາດຫຼາຍເກີນໄປ ແລະ ພຶດຕິກຳທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ. |
| ຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ | ການນໍາໃຊ້ ASPM ເພື່ອເຊື່ອມໂຍງການຄົ້ນພົບໃນທົ່ວຊັ້ນຕ່າງໆ. | ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານສຸມໃສ່ຄວາມສ່ຽງທາງທຸລະກິດຕົວຈິງ. |
Key Takeaways
- ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI ໃນປັດຈຸບັນສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ລະຫັດ, ການເພິ່ງພາອາໄສ, ຄວາມລັບ, pipelines, ແລະຕົວແທນ.
- ເຄື່ອງມື AppSec ແບບດັ້ງເດີມຍັງຈຳເປັນຢູ່, ແຕ່ພວກມັນຕ້ອງເຮັດວຽກກ່ອນໜ້ານີ້ ແລະ ມີສະພາບການຫຼາຍກວ່າ.
- ລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ຄວນຖືກປະຕິບັດວ່າບໍ່ໜ້າເຊື່ອຖືຈົນກວ່າຈະໄດ້ຮັບການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ.
- ຕ້ອງການຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງຕົວແທນ AI guardrails, ການອະນຸຍາດ ແລະ ການສັງເກດການ.
- ທີມງານ DevSecOps ຕ້ອງການການເບິ່ງເຫັນທີ່ເປັນເອກະພາບໃນທົ່ວ SDLC ເພື່ອຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງດ້ານ AI ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.
ຄຳຖາມທີ່ຖາມເລື້ອຍໆ: ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI
ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI ແມ່ນຫຍັງ?
ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI ແມ່ນໄພຂົ່ມຂູ່ ຫຼື ຈຸດອ່ອນທີ່ປາກົດຂຶ້ນເມື່ອລະບົບ AI ຖືກສ້າງຂຶ້ນ, ປະສົມປະສານ ຫຼື ນຳໃຊ້. ພວກມັນສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຮູບແບບ, ຂໍ້ມູນ, ການກະຕຸ້ນເຕືອນ, ລະຫັດ, ການເພິ່ງພາອາໄສ, APIs, ແລະ pipelines.
ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI ທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດສຳລັບທີມງານ DevSecOps ແມ່ນຫຍັງ?
ຄວາມສ່ຽງທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດປະກອບມີລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ທີ່ບໍ່ປອດໄພ, ການເພິ່ງພາອາໄສທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ, ການເປີດເຜີຍຄວາມລັບ, ການສີດໄວ, ການອະນຸຍາດຂອງຕົວແທນຫຼາຍເກີນໄປ, ແລະ ບໍ່ປອດໄພ. CI/CD ອັດຕະໂນມັດ.
ເປັນຫຍັງຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI ຈຶ່ງແຕກຕ່າງຈາກຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີແບບດັ້ງເດີມ?
ລະບົບ AI ສາມາດສ້າງລະຫັດ, ແນະນຳການເພິ່ງພາອາໄສ, ເອີ້ນເຄື່ອງມື, ແລະ ປະຕິບັດດ້ວຍຕົນເອງ. ດັ່ງນັ້ນ, ຄວາມສ່ຽງຈຶ່ງປະກົດຂຶ້ນໄວຂຶ້ນ ແລະ ຂ້າມຫຼາຍຊັ້ນຂອງ SDLC.
ທີມງານສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI ໄດ້ແນວໃດ?
ທີມງານສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງໂດຍການສະແກນລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI, ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການເພິ່ງພາອາໄສ, ການກວດຫາຄວາມລັບ, ການບັງຄັບໃຊ້ CI/CD guardrails, ການຕິດຕາມກວດກາພຶດຕິກຳຂອງຕົວແທນ, ແລະ ການພົວພັນການຄົ້ນພົບຜ່ານ ASPM.
ລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ປອດໄພບໍ?
ລະຫັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ບໍ່ປອດໄພຕາມຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ. ມັນຄວນໄດ້ຮັບການກວດສອບ, ສະແກນ, ທົດສອບ ແລະ ຢືນຢັນກ່ອນທີ່ຈະເຂົ້າສູ່ການຜະລິດ.
ຄວາມຄິດສຸດທ້າຍ: ຄວາມຕ້ອງການຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI SDLC- ການຄວບຄຸມລະດັບ
AI ປ່ຽນແປງຄວາມໄວ ແລະ ຮູບຮ່າງຂອງຄວາມສ່ຽງດ້ານຊອບແວ. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານສ້າງໄດ້ໄວຂຶ້ນ, ແຕ່ມັນຍັງແນະນຳວິທີການໃໝ່ໆສຳລັບລະຫັດທີ່ບໍ່ປອດໄພ, ຄວາມລັບທີ່ຖືກເປີດເຜີຍ, ການເພິ່ງພາອາໄສທີ່ບໍ່ປອດໄພ, ແລະ ການອັດຕະໂນມັດທີ່ມີຄວາມສ່ຽງເພື່ອເຂົ້າສູ່ລະບົບຕ່ອງໂສ້ການຈັດສົ່ງ.
ດັ່ງນັ້ນ, ຄວາມປອດໄພຂອງ AI ຈຶ່ງບໍ່ສາມາດຈັດການໄດ້ດ້ວຍການຄຸ້ມຄອງແບບຈຳລອງ ຫຼື ເອກະສານນະໂຍບາຍເທົ່ານັ້ນ. ມັນຕ້ອງການການຄວບຄຸມຕົວຈິງພາຍໃນ SDLCຄຳຕິຊົມ IDE, SAST, SCA, ການກວດຈັບຄວາມລັບ, CI/CD guardrails, ການກວດຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິ, ແລະ ASPM- ລະດັບຄວາມສຳພັນ.
ທີມງານທີ່ຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ AI ໄດ້ດີຈະບໍ່ແມ່ນທີມງານທີ່ສະກັດກັ້ນການຮັບຮອງເອົາ AI. ພວກເຂົາຈະເປັນທີມງານທີ່ສ້າງຊັ້ນຄວາມປອດໄພທີ່ຖືກຕ້ອງອ້ອມຮອບມັນ.
