Mākslīgā intelekta drošības riski: kas DevSecOps komandām jāzina, lai nodrošinātu mākslīgā intelekta sistēmu drošību
Mākslīgā intelekta drošības riski vairs neaprobežojas tikai ar modeļa uzvedību vai datu privātumu. Mūsdienās tie ietekmē arī programmatūras rakstīšanas, pārskatīšanas, izstrādes un piegādes veidu. Tā kā mākslīgā intelekta kodēšanas rīki, aģentūru mākslīgā intelekta sistēmas un mākslīgā intelekta darbplūsmas ienāk... SDLCDevSecOps komandas saskaras ar jauna veida riskiem: ātrāku kodu, ātrāku automatizāciju un ātrākām kļūdām.
Tomēr tas nenozīmē, ka komandām vajadzētu palēnināt mākslīgā intelekta ieviešanu. Tā vietā tām ir nepieciešamas drošības kontroles, kas atbilst mākslīgā intelekta atbalstītas izstrādes ātrumam. Šajā rokasgrāmatā mēs izskaidrojam svarīgākos mākslīgā intelekta drošības riskus, to, kā tie parādās reālās inženierijas darbplūsmās un kā komandas var samazināt atkarību no koda, atkarībām, noslēpumiem, pipelineun aģenti.
Plašāku pārskatu par to, kā mākslīgais intelekts maina apdraudējumu ainavu, skatiet mūsu ceļvedī. Mākslīgā intelekta kiberdrošība.
Kādi ir mākslīgā intelekta drošības riski?
Mākslīgā intelekta drošības riski ir vājās vietas, draudi vai kļūmes režīmi, kas rodas, kad mākslīgais intelekts tiek izstrādāts, apmācīts, integrēts vai izmantots reālās sistēmās. Šie riski var ietekmēt modeļus, datus, uzvednes, API, kodu, pipelineun rīki, kas tos savieno.
The NCSC vadlīnijas par mākslīgo intelektu un kiberdrošību skaidro, ka kiberdrošība ir galvenā prasība drošām un uzticamām mākslīgā intelekta sistēmām. Līdzīgi arī NIST mākslīgā intelekta riska pārvaldības sistēma sniedz organizācijām struktūru mākslīgā intelekta riska pārvaldībai, izmantojot pārvaldību, mērījumus un praktiskus kontroles mehānismus.
DevSecOps komandām problēma ir specifiskāka. Mākslīgais intelekts (MI) tagad ir daļa no programmatūras piegādes ķēdes. Tas raksta kodu, iesaka atkarības, ģenerē konfigurāciju, izsauc API un dažreiz darbojas autonomi. Tā rezultātā MI drošības riski ir jārisina iekšēji. SDLC, ne tikai modeļa slānī.
Kāpēc mākslīgā intelekta drošības riski tagad ir atšķirīgi
Tradicionālie kiberdrošības riski parasti rodas no cilvēka rakstīta koda, neaizsargātām pakotnēm, vājiem akreditācijas datiem vai nepareizi konfigurētas infrastruktūras. Šie riski joprojām pastāv. Tomēr mākslīgais intelekts maina to parādīšanās ātrumu un to, cik grūti tos ir atklāt.
Mākslīgā intelekta ģenerēts kods var izskatīties pareizs, bet joprojām neizturēt autorizācijas pārbaudes. Mākslīgā intelekta kodēšanas asistents var ieteikt neaizsargātu pakotni. Aģenta darbplūsma var izsaukt nepareizo rīku, piekļūt nepareizajam failam vai atklāt žurnālā esošo noslēpumu. Turklāt mākslīgā intelekta sistēmas bieži vien ir atkarīgas no konteksta, uzvednēm, savienotājiem un ārējiem rīkiem, kas rada vairāk vietu, kur drošība var neizdoties.
The OWASP 10 labākie LLM pieteikumi izceļ tādus riskus kā tūlītēja injekcija, sensitīvas informācijas izpaušana, piegādes ķēdes problēmas un pārmērīga rīcībspēja. Šīs kategorijas ir noderīgas, jo tās saista mākslīgā intelekta uzvedību ar reālām lietojumprogrammu drošības problēmām.
Citiem vārdiem sakot, mākslīgā intelekta drošības riski nav saistīti tikai ar modeli. Tie attiecas uz visu sistēmu ap modeli.
Galvenie mākslīgā intelekta drošības riski DevSecOps komandām
Tālāk ir norādīti riski, kas ir vislielākie, ja mākslīgais intelekts tiek izmantots izstrādē, lietotņu drošībā un CI/CD darbplūsmas.
1. Mākslīgā intelekta ģenerēta koda ievainojamības
Mākslīgā intelekta kodēšanas rīki var ģenerēt kodu, kas darbojas, bet nav drošs. Piemēram, tie var izveidot SQL vaicājumus bez atbilstošas parametrizācijas, izlaist ievades validāciju vai ieviest vāju autentifikācijas loģiku.
Tas notiek tāpēc, ka daudzas mākslīgā intelekta sistēmas ģenerē ticamus koda modeļus, pamatojoties uz apmācības datiem. Tomēr ticams kods ne vienmēr ir drošs kods. Praksē modelis var reproducēt nedrošus piemērus, jo tie ir izplatīti publiskajās krātuvēs.
Bieži sastopami piemēri:
- SQL injekcija
- Starpsienu skripti
- Trūkstoša autorizācijas pārbaude
- Vāja sesijas apstrāde
- Nedroša deserializācija
- Trūkst CSRF aizsardzības
Tāpēc mākslīgā intelekta ģenerēts kods jāuzskata par neuzticamu, līdz tas iztur pārbaudi. SAST, politikas pārbaudes un pārskatīšana.
Iekšējās saites ieteikums: savienojiet šo sadaļu ar savu ierakstu vietnē AI SAST.
2. Piegādes ķēdes un atkarības riski
Mākslīgā intelekta rīki ne tikai ģenerē kodu. Tie arī iesaka pakotnes, versijas, skriptus un instalēšanas komandas. Tas rada tiešu ceļu no mākslīgā intelekta ieteikumiem līdz programmatūras piegādes ķēdes riskam.
Piemēram, mākslīgā intelekta rīks var ieteikt:
- Novecojis iepakojums
- Typosquatting atkarība
- Halucinēts iepakojuma nosaukums
- Pakotne ar aizdomīgiem instalēšanas skriptiem
- Bibliotēka, kas ir neaizsargāta, bet joprojām plaši izmantota
Turklāt uzbrucēji var izmantot šo uzvedību, reģistrējot pakotņu nosaukumus, ko mākslīgā intelekta rīki, visticamāk, izdomās. Šo risku bieži sauc par nepilnīgu iejaukšanos (slopsquatting). Tas pārvērš modeļa halucinācijas par pakotņu piegādes ķēdes uzbrukumu.
Lai mazinātu šo risku, komandām ir nepieciešams SCA, ļaunprogrammatūras atklāšana, atkarību politikas ieviešana un sasniedzamības analīze. Tiem jāizmanto arī izmantojamības signāli, piemēram, EPSS un aktīvas ekspluatācijas izlūkošanas dati no CISZināmu izmantoto ievainojamību katalogs.
3. Noslēpumu atklāšana mākslīgā intelekta darbplūsmās
Noslēpumu atklāšana ir viens no praktiskākajiem mākslīgā intelekta drošības riskiem. Izstrādātāji bieži ielīmē kontekstu mākslīgā intelekta rīkos. Šis konteksts var ietvert API atslēgas, žetonus, akreditācijas datus, URL vai iekšējo konfigurāciju.
Turklāt mākslīgā intelekta ģenerēts kods var ietvert īstus vietturus vai, vēl ļaunāk, kopēt noslēpumus atpakaļ avota failos, pipeline skriptus vai žurnālus. Kad noslēpumi nonāk Git vēsturē vai CI/CD žurnālus, tie var palikt izmantojami ilgi pēc sākotnējās commit.
Bieži sastopamie iedarbības punkti ir šādi:
- Uzvednes vēsture
- Ģenerēts kods
- Git commits
- CI/CD žurnāli
- IaC faili
- Konteinera attēli
- Koplietojamas darba vietas
Šī iemesla dēļ komandām vajadzētu apvienot IDE līmeņa skenēšanu, pre-commit pārbaudes, repozitorija vēstures skenēšana, CI/CD žurnālu skenēšana un automātiska atsaukšana.
Iekšējās saites ieteikums: savienojiet šo sadaļu ar savu slepeno drošības produktu vai saistītu saturu.
4. Mākslīgā intelekta aģentu un rīku ļaunprātīga izmantošana
Aģentiskais AI ievieš jaunu riska slāni, jo aģenti ne tikai iesaka darbības. Viņi var arī veikt darbības.
Mākslīgā intelekta aģents var palaist čaulas komandas, rediģēt failus, izsaukt API, atvērt pull requests, modificēt CI darbplūsmas vai mijiedarboties ar mākoņpakalpojumiem. Lai gan tas rada milzīgu produktivitātes pieaugumu, tas arī palielina kļūdu rādiusu.
Galvenie riski ietver:
- Nedroša čaulas izpilde
- Pārāk ierobežotas atļaujas API atslēgas
- Neatļautas koda izmaiņas
- MCP vai API savienotāja nepareiza konfigurācija
- Instrumentu izsaukumi ārpus apstiprinātās darbības jomas
- Piekļuve videi, kas pārsniedz uzdevumam nepieciešamo
Īpaši svarīga šeit ir OWASP LLM pārmērīgas rīcībspējas 10 labāko kategorija. Ja aģentam ir pārāk plaša piekļuve, nepareiza instrukcija, ātra injekcija vai kompromitēts rīks var pārvērsties par reālu drošības notikumu.
5. CI/CD un Pipeline Risks
Mākslīgā intelekta ģenerētais kods galu galā sasniedz pipelineŠajā brīdī risks pāriet no pirmkoda uz versijām, artefaktiem, noslēpumiem, atkarībām un izvietošanas darbplūsmām.
Piemēram, ar mākslīgā intelekta palīdzību veiktas izmaiņas var:
- Pievienot nedrošu būvniecības soli
- GitHub darbību darbplūsmas modificēšana
- Instalēšanas laikā izvelciet ļaunprātīgu pakotni
- Izdrukājiet noslēpumus būvēšanas žurnālos
- Drošības kontroles atspējošana
- Mainīt izvietošanas loģiku
Līdz ar to, CI/CD Drošība kļūst par būtisku mākslīgā intelekta ieviešanai. Pipeline guardrails vajadzētu bloķēt nedrošus modeļus, pirms tie nonāk ražošanā. Lai iegūtu plašāku informāciju, skatiet mūsu saturu par CI/CD drošība un software supply chain security.
6. Datu noplūde un tūlītēja injekcija
Ātra injekcija ir viens no vispazīstamākajiem mākslīgā intelekta drošības riskiem, taču to bieži pārprot. Tā nav tikai tērzēšanas robotu problēma. Tā var ietekmēt jebkuru mākslīgā intelekta darbplūsmu, kas pieņem ārēju ievadi un pēc tam izmanto šo ievadi darbību vadīšanai.
Piemēram, ļaunprātīgas problēmas aprakstā, README failā, atbalsta pieprasījumā vai atkarību dokumentācijas lapā var būt ietvertas slēptas instrukcijas. Ja mākslīgā intelekta aģents izlasa šo saturu un to ievēro, uzbrucējs var ietekmēt rīku izsaukumus, koda izmaiņas vai piekļuvi datiem.
Datu noplūde var notikt līdzīgā veidā. Modelis var atklāt sensitīvu kontekstu, apkopot privātus failus vai nosūtīt konfidenciālus datus ārējiem pakalpojumiem. Tāpēc mākslīgā intelekta sistēmām ir nepieciešama tūlītēja filtrēšana, izvades kontrole, rīku ierobežojumi un skaidras robežas attiecībā uz datiem, kuriem tās var piekļūt.
Mākslīgā intelekta drošības riski visā pasaulē SDLC
Mākslīgā intelekta drošības riski parādās dažādos programmatūras dzīves cikla posmos. Galvenais ir nodrošināt drošību katrā posmā, ne tikai galīgajā lietojumprogrammā.
| SDLC posms | Mākslīgā intelekta drošības risks | Piemērs | Ieteicamā vadība |
|---|---|---|---|
| IDE | Nedrošs mākslīgā intelekta ģenerēts kods | Mākslīgā intelekta kodēšanas asistents iesaka nedrošu autentifikācijas loģiku. | Reālā laika SAST un droša kodēšanas atgriezeniskā saite. |
| Commit | Noslēpumu atklāšana | Žetons parādās ģenerētajā kodā vai commit vēsture. | Noslēpumu atklāšana, pre-commit pārbaudes un automātiska atsaukšana. |
| Pull Request | Politikas apiešana | Ģenerētais kods maina piekļuves kontroles noteikumus bez pārskatīšanas. | PR guardrails un politikas izpildes nodrošināšana. |
| būvēt | Ļaunprātīga atkarība | Mākslīgā intelekta ieteiktā pakotne ietver aizdomīgu instalēšanas darbību. | SCA, ļaunprogrammatūras noteikšana un atkarību politikas pārbaudes. |
| CI/CD | Pipeline manipulācija | Aģents modificē darbplūsmas failus vai izvietošanas skriptus. | CI/CD drošības pārbaudes un anomāliju atklāšana. |
| Runtime | Ātra injekcija vai datu noplūde | Ārēja ievade izraisa mākslīgā intelekta darbplūsmas sensitīvas konteksta atklāšanu. | Ātra kontrole, piekļuves ierobežojumi un uzraudzība. |
Mākslīgā intelekta drošības riski salīdzinājumā ar tradicionālajiem kiberdrošības riskiem
Tradicionālā kiberdrošība joprojām ir svarīga. Tomēr mākslīgais intelekts pievieno jaunus uzvedības modeļus, kuriem nepieciešama atšķirīga kontrole.
| Platība | Tradicionālais kiberdrošības risks | Mākslīgā intelekta drošības risks |
|---|---|---|
| kods | Cilvēka rakstītas ievainojamības. | Mākslīgā intelekta ģenerēti nedroši modeļi lielākā ātrumā. |
| Atkarīgas | Zināmas ievainojamas paketes. | Halucinētas, ļaunprātīgas vai nedrošas mākslīgā intelekta ieteiktas paketes. |
| Noslēpumi | Akreditācijas dati nejauši commitizstrādātāju izstrādāts. | Noslēpumi, kas kopēti uzvednēs, ģenerētajā kodā vai žurnālos. |
| darbarīki | Manuāla izstrādātāju rīku ļaunprātīga izmantošana. | Autonomie aģenti ļaunprātīgi izmanto rīkus vai API. |
| Pipelines | Nepareizi konfigurēts CI/CD darbplūsmas. | Aģenta ģenerētas darbplūsmas izmaiņas vai nedroša automatizācija. |
Reālās pasaules mākslīgā intelekta drošības risku piemēri
Mākslīgā intelekta drošības risks nav teorētisks. Vairākas publiskas sistēmas un pētniecības darbi tagad formālāk izseko šos jautājumus.
The MIT mākslīgā intelekta risku krātuve katalogizē vairāk nekā 1,700 mākslīgā intelekta riskus dažādu iemeslu un jomu dēļ. Tikmēr OWASP nodrošina praktiskas kategorijas LLM lietojumprogrammu riskiem, tostarp tūlītēju ievadīšanu, sensitīvas informācijas izpaušanu, piegādes ķēdes ievainojamības un pārmērīgu rīcībspēju.
DevSecOps komandām visatbilstošākie piemēri bieži parādās programmatūras piegādē:
- Mākslīgā intelekta rīki, kas iesaka neaizsargātu kodu
- Mākslīgā intelekta aģenti modificē darbplūsmas failus
- Mākslīgā intelekta radītas atkarības, kas rada piegādes ķēdes apdraudējumu
- Noslēpumu noplūde, izmantojot uzvednes, žurnālus vai commits
- Aģentu darbplūsmas, kas izsauc rīkus ārpus apstiprinātā tvēruma
Īsāk sakot, mākslīgā intelekta drošības riski kļūst daudz nopietnāki, ja mākslīgā intelekta sistēmas var pieskarties kodam, akreditācijas datiem, pakotnēm, pipelinejeb infrastruktūra.
Kā praksē mazināt mākslīgā intelekta drošības riskus
Labākais veids, kā samazināt mākslīgā intelekta drošības riskus, ir uzskatīt mākslīgā intelekta atbalstītu izstrādi par daļu no SDLCTas nozīmē agrīnu skenēšanu, biežu validāciju un politiku ieviešanu tur, kur izstrādātāji faktiski strādā.
1. Skenējiet mākslīgā intelekta ģenerēto kodu IDE vidē
Izstrādātājiem vajadzētu redzēt drošības atsauksmes, kamēr viņi raksta vai pieņem mākslīgā intelekta ģenerētu kodu. Tas samazina konteksta maiņu un palīdz novērst problēmas, pirms tie nonāk Git vidē.
Lietošana:
- SAST IDE vidē
- Iekļautie ievainojamību skaidrojumi
- Drošu labojumu ieteikumi
- Politiku apzinoša koriģējoša rīcība
Tas ir īpaši svarīgi mākslīgā intelekta kodēšanas asistentiem, kur nedroši ieteikumi var ātri iekļūt koda bāzē.
2. Pirms veidošanas validējiet atkarības
Mākslīgā intelekta ieteiktās atkarības ir jāpārbauda pirms to instalēšanas vai nosūtīšanas. Tāpēc komandām izstrādes laikā ir jāievieš atkarību kontrole. CI/CD.
Lietošana:
- SCA
- Ļaunprātīgas programmatūras noteikšana
- Typosquatting noteikšana
- EPSS vērtēšana
- Sasniedzamības analīze
- Uz politiku balstīta bloķēšana
Tas palīdz noteikt prioritātes pakotnēm, kas rada reālu risku, nevis tikai teorētisku iedarbību.
3. Automātiski noteikt un atsaukt noslēpumus
Noslēpumu skenēšanai jāaptver vairāk nekā tikai pirmkods. Ar mākslīgo intelektu atbalstītas darbplūsmas var atklāt akreditācijas datus daudzviet.
Lietošana:
- Pre-commit skenēšana
- Repozitorija vēstures skenēšana
- Pipeline žurnālu skenēšana
- IaC skenēšana
- Konteinera attēla skenēšana
- Automatizēta atsaukšana
Tā rezultātā komandas samazina laiku starp pakļaušanu iedarbībai un ierobežošanu.
4. Izpildīt Guardrails in CI/CD
Guardrails vajadzētu izlemt, vai izmaiņas ir pietiekami drošas, lai tās turpinātu. Ziņošana ir noderīga, bet kritiska riska gadījumā bloķēšana ir nepieciešama.
Guardrails jāaptver:
- Jaunas kritiskas ievainojamības
- Noslēpumi
- Ļaunprātīgas atkarības
- Nepiespraustas vai neuzticamas pakotnes
- Nedrošas darbplūsmas izmaiņas
- Pazudis SBOMs
- Politikas pārkāpumi
Turklāt komandām jāsāk ar tikai ziņošanas režīmu, kad tas nepieciešams, un pēc tam, pieaugot pārliecībai, jāpāriet uz bloķēšanu.
5. Aģentu rīka darbības uzraudzība
Aģentu mākslīgā intelekta sistēmām ir nepieciešama novērojamība. Ja aģents var rediģēt failus, aktivizēt būvējumus vai izsaukt API, komandām ir jāzina, ko tas darīja, kad tas to darīja un vai darbība bija gaidīta.
Monitor:
- Rīku izsaukumi
- Darbplūsmas faila izmaiņas
- Repozitorija rakstīšanas aktivitāte
- Tīkla galamērķi
- Piekļuve noslēpumiem
- Pull request radīšana
- Pipeline izraisa
Bez šīs redzamības aģenta autonomijai kļūst grūti uzticēties.
Kur Xygeni palīdz samazināt mākslīgā intelekta drošības riskus
Xygeni koncentrējas uz mākslīgā intelekta atbalstītas izstrādes nodrošināšanu visā programmatūras piegādes ķēdē. Tā vietā, lai uzskatītu mākslīgā intelekta risku par atsevišķu kategoriju, tā savieno kodu, atkarības, noslēpumus, pipelineun biznesa konteksts.
Piemēram:
- SAST palīdz agrīni atklāt nedrošu mākslīgā intelekta ģenerētu kodu.
- SCA validē atkarības un atklāj ļaunprātīgas pakotnes.
- Noslēpumu drošība atrod atklātas akreditācijas datus krātuvēs un pipelines.
- CI/CD Drošība nodrošina politikas ieviešanu, pirms tiek veiktas nedrošas izmaiņas.
- Anomāliju noteikšana identificē neparastu uzvedību izstrādes un piegādes darbplūsmās.
- ASPM korelē konstatējumus vienā riska skatījumā, lai komandas varētu noteikt prioritātes svarīgākajiem jautājumiem.
Tas ir svarīgi, jo mākslīgā intelekta drošības riski pēc savas būtības ir daudzslāņu. Neaizsargāta atkarība, atklāts marķieris un nedrošas darbplūsmas izmaiņas punktveida rīkos var šķist atsevišķi. Tomēr kopā tie var veidot daudz plašāku uzbrukuma ceļu.
Mākslīgā intelekta drošības risku pārvaldības sistēmas, kas jāzina
Vairākas sistēmas palīdz komandām strukturēt savu darbu.
The NIST mākslīgā intelekta riska pārvaldības sistēma palīdz organizācijām kartēt, mērīt, pārvaldīt un pārvaldīt mākslīgā intelekta riskus. Tas ir noderīgi vadības, atbilstības un risku programmām.
The OWASP 10 labākie LLM pieteikumi ir praktiskāka lietotņu drošības komandām, jo tā tieši sasaista tehniskos riskus, piemēram, tūlītēju injekciju, sensitīvu datu izpaušanu, piegādes ķēdes ievainojamības un pārmērīgu rīcības brīvību.
The NCSC mākslīgā intelekta un kiberdrošības vadlīnijas ir noderīgs drošības vadītājiem, kuriem ir jāsaprot, kā mākslīgais intelekts maina organizācijas kiberrisku.
Kopā šie resursi skaidri parāda vienu domu: mākslīgā intelekta drošība ir jāpārvalda visos cilvēkos, procesos, sistēmās un programmatūras piegādes darbplūsmās.
Kontrolsaraksts: Kā samazināt mākslīgā intelekta drošības riskus
Izmantojiet šo kontrolsarakstu kā praktisku sākumpunktu.
| Kontroles apgabals | Ko darīt | Kāpēc tas ir svarīgi |
|---|---|---|
| AI ģenerēts kods | skrējiens SAST IDE, PR un CI/CD pipeline. | Novērš nedroša koda nonākšanu ražošanas vidē. |
| Atkarīgas | lietošana SCA, ļaunprogrammatūras atklāšana, EPSS un sasniedzamība. | Bloķē riskantas mākslīgā intelekta ieteiktas paketes. |
| Noslēpumi | Skenēt commits, žurnāli, vēsture, IaCun konteineri. | Samazina akreditācijas datu pakļautību riskam un to ļaunprātīgu izmantošanu. |
| CI/CD | uzspiest pipeline guardrails un politikas vārti. | Aptur nedrošas būvēšanas un izvietošanas. |
| Aģentu rīki | Uzraugiet rīku izsaukumus, API piekļuvi un darbplūsmas izmaiņas. | Ierobežo pārmērīgu rīcībspēju un negaidītu uzvedību. |
| Riska vadība | lietošana ASPM lai korelētu atradumus dažādos slāņos. | Palīdz komandām koncentrēties uz reāliem biznesa riskiem. |
Atslēgas
- Mākslīgā intelekta drošības riski tagad ietekmē kodu, atkarības, noslēpumus, pipelineun aģenti.
- Joprojām ir nepieciešami tradicionālie lietotņu drošības rīki, taču tiem jādarbojas agrāk un ar plašāku kontekstu.
- Mākslīgā intelekta ģenerēts kods jāuzskata par neuzticamu, līdz tas ir validēts.
- AI aģentu darbplūsmām ir nepieciešamas guardrails, atļaujas un novērojamība.
- DevSecOps komandām ir nepieciešama vienota pārredzamība visā SDLC efektīvi pārvaldīt mākslīgā intelekta risku.
Bieži uzdotie jautājumi: Mākslīgā intelekta drošības riski
Kādi ir mākslīgā intelekta drošības riski?
Mākslīgā intelekta drošības riski ir draudi vai vājās vietas, kas rodas, veidojot, integrējot vai lietojot mākslīgā intelekta sistēmas. Tie var ietekmēt modeļus, datus, uzvednes, kodu, atkarības, API un pipelines.
Kādi ir lielākie mākslīgā intelekta drošības riski DevSecOps komandām?
Lielākie riski ietver nedrošu mākslīgā intelekta ģenerētu kodu, neaizsargātas atkarības, noslēpumu izpaušanu, tūlītēju ievadīšanu, pārmērīgas aģentu atļaujas un nedrošus CI/CD automatizācija.
Kāpēc mākslīgā intelekta drošības riski atšķiras no tradicionālajiem kiberdrošības riskiem?
Mākslīgā intelekta sistēmas var ģenerēt kodu, ieteikt atkarības, izsaukt rīkus un darboties autonomi. Tā rezultātā riski parādās ātrāk un vairākos sistēmas līmeņos. SDLC.
Kā komandas var samazināt mākslīgā intelekta drošības riskus?
Komandas var samazināt risku, skenējot mākslīgā intelekta ģenerētu kodu, validējot atkarības, atklājot noslēpumus un nodrošinot atbilstību prasībām. CI/CD guardrails, uzraugot aģentu uzvedību un korelējot atklājumus, izmantojot ASPM.
Vai mākslīgā intelekta ģenerēts kods ir drošs?
Mākslīgā intelekta ģenerēts kods pēc noklusējuma nav drošs. Pirms nonākšanas ražošanā tas ir jāpārskata, jāskenē, jāpārbauda un jāapstiprina.
Noslēguma domas: Nepieciešami mākslīgā intelekta drošības riski SDLC-Līmeņa vadība
Mākslīgais intelekts maina programmatūras riska ātrumu un formu. Tas palīdz komandām veidot ātrāk, bet arī ievieš jaunus veidus, kā nedrošs kods, atklāti noslēpumi, nedrošas atkarības un riskanta automatizācija var iekļūt piegādes ķēdē.
Tāpēc mākslīgā intelekta drošību nevar risināt tikai ar modeļa pārvaldību vai politikas dokumentiem. Tam ir nepieciešamas praktiskas kontroles iekšienē. SDLCIDE atgriezeniskā saite, SAST, SCA, noslēpumu atklāšana, CI/CD guardrails, anomāliju noteikšana un ASPMlīmeņa korelācija.
Komandas, kas labi pārvalda mākslīgā intelekta drošības riskus, nebūs tās, kas kavēs mākslīgā intelekta ieviešanu. Tās būs tās, kas ap to izveidos atbilstošu drošības slāni.
