Rủi ro bảo mật AI: Những điều mà nhóm DevSecOps cần biết để bảo vệ hệ thống AI
Rủi ro bảo mật của AI không còn chỉ giới hạn ở hành vi của mô hình hay quyền riêng tư dữ liệu. Ngày nay, chúng còn ảnh hưởng đến cách phần mềm được viết, xem xét, xây dựng và phân phối. Khi các công cụ lập trình AI, hệ thống AI tác nhân và quy trình làm việc được hỗ trợ bởi AI gia nhập thị trường, rủi ro bảo mật ngày càng gia tăng. SDLCCác nhóm DevSecOps đang đối mặt với một loại rủi ro mới: mã nguồn nhanh hơn, tự động hóa nhanh hơn và sai sót cũng nhanh hơn.
Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là các nhóm nên làm chậm quá trình ứng dụng AI. Thay vào đó, họ cần các biện pháp kiểm soát an ninh phù hợp với tốc độ phát triển có sự hỗ trợ của AI. Trong hướng dẫn này, chúng tôi giải thích các rủi ro an ninh AI quan trọng nhất, cách chúng xuất hiện trong quy trình làm việc kỹ thuật thực tế và cách các nhóm có thể giảm thiểu rủi ro trên toàn bộ mã nguồn, các thư viện phụ thuộc, các bí mật, v.v. pipelinevà các đại lý.
Để có cái nhìn tổng quan hơn về cách trí tuệ nhân tạo (AI) thay đổi bối cảnh mối đe dọa, hãy xem hướng dẫn của chúng tôi về... An ninh mạng AI.
Rủi ro an ninh của trí tuệ nhân tạo là gì?
Rủi ro bảo mật AI là những điểm yếu, mối đe dọa hoặc các chế độ lỗi xuất hiện khi trí tuệ nhân tạo được thiết kế, huấn luyện, tích hợp hoặc sử dụng bên trong các hệ thống thực tế. Những rủi ro này có thể ảnh hưởng đến mô hình, dữ liệu, lời nhắc, API, mã nguồn, pipelinevà các công cụ kết nối chúng.
Hướng dẫn của NCSC về trí tuệ nhân tạo và an ninh mạng Bài viết giải thích rằng an ninh mạng là một yêu cầu cốt lõi đối với các hệ thống AI an toàn và đáng tin cậy. Tương tự, Khung quản lý rủi ro NIST AI Cung cấp cho các tổ chức một cấu trúc để quản lý rủi ro AI thông qua quản trị, đo lường và các biện pháp kiểm soát thực tiễn.
Đối với các nhóm DevSecOps, vấn đề cụ thể hơn. Trí tuệ nhân tạo (AI) hiện là một phần của chuỗi phân phối phần mềm. Nó viết mã, đề xuất các phụ thuộc, tạo cấu hình, gọi API và đôi khi hoạt động tự động. Do đó, các rủi ro bảo mật của AI phải được xử lý ngay trong nội bộ nhóm. SDLCKhông chỉ ở cấp độ mô hình.
Vì sao rủi ro an ninh AI lại khác biệt hiện nay?
Các rủi ro an ninh mạng truyền thống thường xuất phát từ mã do con người viết, các gói phần mềm dễ bị tổn thương, thông tin đăng nhập yếu hoặc cơ sở hạ tầng cấu hình sai. Những rủi ro đó vẫn tồn tại. Tuy nhiên, trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi tốc độ xuất hiện và độ khó phát hiện của chúng.
Mã do AI tạo ra có thể trông đúng nhưng vẫn bỏ sót các bước kiểm tra quyền truy cập. Trợ lý lập trình AI có thể đề xuất một gói phần mềm dễ bị tấn công. Quy trình làm việc của tác nhân có thể gọi nhầm công cụ, truy cập nhầm tệp hoặc để lộ thông tin bí mật trong nhật ký. Ngoài ra, các hệ thống AI thường phụ thuộc vào ngữ cảnh, lời nhắc, trình kết nối và các công cụ bên ngoài, điều này tạo ra nhiều điểm yếu hơn về bảo mật.
OWASP Top 10 cho hồ sơ ứng tuyển chương trình LLM Bài viết nêu bật các rủi ro như tấn công tức thời, tiết lộ thông tin nhạy cảm, các vấn đề về chuỗi cung ứng và quyền tự chủ quá mức. Các danh mục này hữu ích vì chúng kết nối hành vi của AI với các vấn đề bảo mật ứng dụng thực tế.
Nói cách khác, rủi ro an ninh của AI không chỉ nằm ở mô hình mà còn ở toàn bộ hệ thống xung quanh mô hình đó.
Các rủi ro bảo mật cốt lõi của AI đối với nhóm DevSecOps
Dưới đây là những rủi ro quan trọng nhất khi sử dụng AI trong quá trình phát triển, bảo mật ứng dụng và CI/CD quy trình công việc.
1. Các lỗ hổng bảo mật do mã nguồn tạo ra bởi AI
Các công cụ lập trình AI có thể tạo ra mã hoạt động nhưng không an toàn. Ví dụ, chúng có thể tạo các truy vấn SQL mà không có tham số hóa đúng cách, bỏ qua việc xác thực đầu vào hoặc triển khai logic xác thực yếu.
Điều này xảy ra vì nhiều hệ thống AI tạo ra các mẫu mã có khả năng xuất hiện cao dựa trên dữ liệu huấn luyện. Tuy nhiên, mã có khả năng xuất hiện cao không phải lúc nào cũng là mã an toàn. Trên thực tế, mô hình có thể tái tạo các ví dụ không an toàn vì chúng phổ biến trong các kho lưu trữ công khai.
Ví dụ phổ biến bao gồm:
- SQL injection
- Tập lệnh trên nhiều trang web
- Thiếu kiểm tra ủy quyền
- Xử lý phiên yếu
- Giải mã không an toàn
- Thiếu tính năng bảo vệ CSRF.
Do đó, mã do AI tạo ra nên được coi là không đáng tin cậy cho đến khi nó vượt qua các bài kiểm tra. SASTKiểm tra và xem xét chính sách.
Gợi ý liên kết nội bộ: kết nối phần này với bài đăng của bạn trên AI SAST.
2. Rủi ro chuỗi cung ứng và sự phụ thuộc
Các công cụ AI không chỉ tạo ra mã. Chúng còn đề xuất các gói, phiên bản, tập lệnh và lệnh cài đặt. Điều này tạo ra một con đường trực tiếp từ các đề xuất của AI đến rủi ro trong chuỗi cung ứng phần mềm.
Ví dụ, một công cụ AI có thể đề xuất:
- Một gói hàng lỗi thời
- Một sự phụ thuộc do lỗi chính tả
- Tên gói hàng ảo giác
- Một gói phần mềm có chứa các tập lệnh cài đặt đáng ngờ.
- Một thư viện dễ bị tấn công nhưng vẫn được sử dụng rộng rãi.
Hơn nữa, kẻ tấn công có thể khai thác hành vi này bằng cách đăng ký các tên gói mà các công cụ AI có khả năng tạo ra. Rủi ro này thường được gọi là slopsquatting. Nó biến ảo giác mô hình thành một cuộc tấn công chuỗi cung ứng gói hàng.
Để giảm thiểu rủi ro này, các nhóm cần SCAbao gồm phát hiện phần mềm độc hại, thực thi chính sách phụ thuộc và phân tích khả năng truy cập. Họ cũng nên sử dụng các tín hiệu về khả năng khai thác như... EPSS và thông tin tình báo khai thác tích cực từ CISDanh mục các lỗ hổng đã bị khai thác và biết đến.
3. Lộ bí mật trong quy trình làm việc của AI
Việc để lộ thông tin bí mật là một trong những rủi ro bảo mật AI thực tế nhất. Các nhà phát triển thường chèn ngữ cảnh vào các công cụ AI. Ngữ cảnh đó có thể bao gồm khóa API, mã thông báo, thông tin đăng nhập, URL hoặc cấu hình nội bộ.
Ngoài ra, mã do AI tạo ra có thể bao gồm các chỗ giữ chỗ trông giống thật, hoặc tệ hơn, sao chép các thông tin bí mật trở lại các tệp nguồn. pipeline các tập lệnh hoặc nhật ký. Một khi các bí mật được đưa vào lịch sử Git hoặc CI/CD Các tệp nhật ký này có thể vẫn bị khai thác rất lâu sau khi bản gốc được xóa. commit.
Các điểm tiếp xúc phổ biến bao gồm:
- Lịch sử nhắc nhở
- Mã được tạo
- đi commits
- CI/CD các bản ghi
- IaC các tập tin
- Hình ảnh vùng chứa
- Không gian làm việc chung
Vì lý do này, các nhóm nên kết hợp việc quét ở cấp độ IDE, pre-commit kiểm tra, quét lịch sử kho lưu trữ, CI/CD Quét nhật ký và thu hồi tự động.
Gợi ý liên kết nội bộ: kết nối phần này với sản phẩm bảo mật bí mật của bạn hoặc nội dung liên quan.
4. Lạm dụng tác nhân và công cụ AI
AI đặc vụ Điều này tạo ra một lớp rủi ro mới vì các tác nhân không chỉ đề xuất hành động mà còn có thể thực hiện hành động.
Một tác nhân AI có thể chạy các lệnh shell, chỉnh sửa tệp, gọi API, mở... pull requests, sửa đổi quy trình CI, hoặc tương tác với các dịch vụ đám mây. Mặc dù điều này tạo ra những lợi ích to lớn về năng suất, nhưng nó cũng làm tăng phạm vi ảnh hưởng của các lỗi.
Những rủi ro chính bao gồm:
- Thực thi shell không an toàn
- Khóa API được cấp quyền quá mức
- Thay đổi mã trái phép
- Lỗi cấu hình đầu nối MCP hoặc API
- Công cụ gọi hàm nằm ngoài phạm vi được phê duyệt.
- Quyền truy cập môi trường vượt quá phạm vi yêu cầu của nhiệm vụ.
Hạng mục "quyền hạn quá mức" trong OWASP LLM Top 10 đặc biệt phù hợp ở đây. Nếu một tác nhân có quá nhiều quyền truy cập, một chỉ thị sai, việc chèn mã độc hoặc công cụ bị xâm phạm có thể biến thành một sự cố bảo mật nghiêm trọng.
5. CI/CD và Pipeline Rủi ro
Mã do AI tạo ra cuối cùng sẽ đến được... pipelineTại thời điểm đó, rủi ro chuyển từ mã nguồn sang các bản dựng, sản phẩm tạo ra, bí mật, các phần phụ thuộc và quy trình triển khai.
Ví dụ, một sự thay đổi được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo có thể:
- Thêm bước biên dịch không an toàn
- Sửa đổi quy trình làm việc GitHub Actions
- Tải xuống gói phần mềm độc hại trong quá trình cài đặt
- In thông tin bí mật vào nhật ký xây dựng
- Vô hiệu hóa một tính năng kiểm soát bảo mật
- Thay đổi logic triển khai
Do đó, CI/CD An ninh trở nên thiết yếu đối với việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Pipeline guardrails Nên chặn các mẫu thiết kế không an toàn trước khi chúng được đưa vào sản xuất. Để hiểu rõ hơn, hãy xem nội dung của chúng tôi về... CI/CD an ninh và software supply chain security.
6. Rò rỉ dữ liệu và tiêm mã độc tức thời
Lỗ hổng chèn dữ liệu tức thời là một trong những rủi ro bảo mật AI nổi tiếng nhất, nhưng nó thường bị hiểu sai. Đây không chỉ là vấn đề của chatbot. Nó có thể ảnh hưởng đến bất kỳ quy trình làm việc AI nào chấp nhận đầu vào bên ngoài và sau đó sử dụng đầu vào đó để hướng dẫn các hành động.
Ví dụ, mô tả sự cố độc hại, tệp README, phiếu hỗ trợ hoặc trang tài liệu về các thư viện phụ thuộc có thể chứa các chỉ dẫn ẩn. Nếu một tác nhân AI đọc nội dung đó và làm theo, kẻ tấn công có thể tác động đến các lệnh gọi công cụ, thay đổi mã hoặc quyền truy cập dữ liệu.
Việc rò rỉ dữ liệu có thể xảy ra theo những cách tương tự. Mô hình có thể tiết lộ nội dung nhạy cảm, tóm tắt các tập tin riêng tư hoặc gửi dữ liệu bí mật đến các dịch vụ bên ngoài. Do đó, các hệ thống AI cần có khả năng lọc nhanh chóng, kiểm soát đầu ra, hạn chế công cụ và ranh giới rõ ràng về dữ liệu mà chúng có thể truy cập.
Rủi ro an ninh AI trên toàn cầu SDLC
Các rủi ro bảo mật AI xuất hiện ở các giai đoạn khác nhau của vòng đời phần mềm. Điều quan trọng là phải bảo mật từng giai đoạn, chứ không chỉ ứng dụng cuối cùng.
| SDLC Traineeship | Rủi ro an ninh AI | Ví dụ | Kiểm soát được khuyến nghị |
|---|---|---|---|
| IDE | Mã do AI tạo ra không an toàn | Trợ lý lập trình AI đề xuất logic xác thực không an toàn. | Thời gian thực SAST và phản hồi về lập trình an toàn. |
| Commit | Bí mật bị phơi bày | Mã thông báo xuất hiện trong mã được tạo hoặc commit lịch sử. | Phát hiện bí mật, pre-commit kiểm tra và tự động thu hồi. |
| Pull Request | Bỏ qua chính sách | Mã được tạo tự động thay đổi các quy tắc kiểm soát truy cập mà không cần xem xét. | PR guardrails và việc thực thi chính sách. |
| Xây dựng | Sự phụ thuộc độc hại | Gói phần mềm do AI đề xuất có hành vi cài đặt đáng ngờ. | SCA, phát hiện phần mềm độc hại và kiểm tra chính sách phụ thuộc. |
| CI/CD | Pipeline thao tác | Một tác nhân sẽ chỉnh sửa các tệp quy trình làm việc hoặc các tập lệnh triển khai. | CI/CD kiểm tra an ninh và phát hiện bất thường. |
| Runtime | Tiêm mã độc tức thời hoặc rò rỉ dữ liệu | Thông tin đầu vào từ bên ngoài khiến quy trình làm việc của AI tiết lộ những ngữ cảnh nhạy cảm. | Kiểm soát nhanh chóng, hạn chế truy cập và giám sát. |
Rủi ro an ninh AI so với rủi ro an ninh mạng truyền thống
An ninh mạng truyền thống vẫn rất quan trọng. Tuy nhiên, trí tuệ nhân tạo (AI) bổ sung thêm các mô hình hành vi mới đòi hỏi các biện pháp kiểm soát khác nhau.
| Area | Rủi ro an ninh mạng truyền thống | Rủi ro an ninh AI |
|---|---|---|
| Mã | Các lỗ hổng do con người viết ra. | Trí tuệ nhân tạo tạo ra các mẫu hình không an toàn với tốc độ cao hơn. |
| Sự phụ thuộc | Các gói phần mềm dễ bị tổn thương đã được biết đến. | Các gói hàng do AI đề xuất có thể gây ảo giác, độc hại hoặc không an toàn. |
| Bí mật | Thông tin đăng nhập bị vô tình commitĐược phát triển bởi các nhà phát triển. | Các thông tin bí mật được sao chép vào lời nhắc, mã được tạo tự động hoặc nhật ký. |
| CÔNG CỤ | Lạm dụng các công cụ dành cho nhà phát triển một cách thủ công. | Các tác nhân tự động lạm dụng công cụ hoặc API. |
| Pipelines | định cấu hình sai CI/CD quy trình công việc. | Thay đổi quy trình làm việc do tác nhân tạo ra hoặc tự động hóa không an toàn. |
Ví dụ thực tế về rủi ro an ninh AI
Rủi ro an ninh AI không chỉ là lý thuyết. Một số khuôn khổ công khai và các nỗ lực nghiên cứu hiện đang theo dõi những vấn đề này một cách chính thức hơn.
Kho lưu trữ rủi ro AI của MIT Tài liệu này liệt kê hơn 1,700 rủi ro AI thuộc nhiều nguyên nhân và lĩnh vực khác nhau. Trong khi đó, OWASP cung cấp các danh mục thực tiễn cho các rủi ro ứng dụng LLM, bao gồm tấn công chèn mã độc tức thời, tiết lộ thông tin nhạy cảm, lỗ hổng chuỗi cung ứng và quyền hạn quá mức.
Đối với các nhóm DevSecOps, những ví dụ điển hình nhất thường xuất hiện trong quá trình phân phối phần mềm:
- Các công cụ AI đề xuất mã dễ bị tổn thương
- Các tác nhân AI sửa đổi các tệp quy trình làm việc
- Các mối phụ thuộc do AI tạo ra dẫn đến rủi ro trong chuỗi cung ứng.
- Bí mật bị rò rỉ qua lời nhắc, nhật ký hoặc commits
- Quy trình làm việc của tác nhân gọi các công cụ nằm ngoài phạm vi được phê duyệt
Tóm lại, rủi ro bảo mật của AI trở nên nghiêm trọng hơn nhiều khi các hệ thống AI có thể truy cập vào mã nguồn, thông tin đăng nhập, gói phần mềm, v.v. pipelinehoặc cơ sở hạ tầng.
Cách giảm thiểu rủi ro an ninh AI trong thực tiễn
Cách tốt nhất để giảm thiểu rủi ro bảo mật AI là coi việc phát triển có sự hỗ trợ của AI như một phần của quy trình chung. SDLCĐiều đó có nghĩa là cần quét sớm, xác thực thường xuyên và thực thi các chính sách tại nơi các nhà phát triển thực sự làm việc.
1. Quét mã do AI tạo ra trong IDE
Các nhà phát triển nên thấy phản hồi về bảo mật trong khi họ đang viết hoặc chấp nhận mã do AI tạo ra. Điều này giúp giảm thiểu việc chuyển đổi ngữ cảnh và giúp khắc phục sự cố trước khi chúng được đưa vào Git.
Sử dụng:
- SAST trong IDE
- Giải thích lỗ hổng bảo mật trực tiếp
- Đề xuất sửa lỗi bảo mật
- Khắc phục sự cố dựa trên chính sách
Điều này đặc biệt quan trọng đối với các trợ lý lập trình AI, nơi các đề xuất không an toàn có thể nhanh chóng xâm nhập vào mã nguồn.
2. Kiểm tra tính hợp lệ của các phụ thuộc trước khi biên dịch
Các phụ thuộc do AI đề xuất cần được xác minh trước khi cài đặt hoặc phân phối. Do đó, các nhóm nên thực thi kiểm soát phụ thuộc trong quá trình phát triển và CI/CD.
Sử dụng:
- SCA
- Phát hiện phần mềm độc hại
- phát hiện lỗi chính tả
- Điểm EPSS
- Phân tích khả năng tiếp cận
- Chặn dựa trên chính sách
Điều này giúp ưu tiên các gói bảo hiểm tiềm ẩn rủi ro thực tế, chứ không chỉ là rủi ro lý thuyết.
3. Tự động phát hiện và thu hồi bí mật
Việc quét bí mật cần bao gồm nhiều hơn mã nguồn. Các quy trình làm việc có sự hỗ trợ của AI có thể làm lộ thông tin đăng nhập ở nhiều nơi.
Sử dụng:
- Pre-commit quét
- Quét lịch sử kho lưu trữ
- Pipeline quét nhật ký
- IaC quét
- Quét hình ảnh thùng chứa
- Thu hồi tự động
Kết quả là, các đội rút ngắn thời gian từ khi tiếp xúc đến khi ngăn chặn được sự lây lan.
4. Thực thi Guardrails in CI/CD
Guardrails Cần phải quyết định xem liệu sự thay đổi có đủ an toàn để tiếp tục hay không. Việc báo cáo rất hữu ích, nhưng việc ngăn chặn là cần thiết đối với rủi ro nghiêm trọng.
Guardrails nên bao gồm:
- Các lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng mới
- Bí mật
- Sự phụ thuộc độc hại
- Gói hàng chưa được ghim hoặc không đáng tin cậy
- Thay đổi quy trình làm việc không an toàn
- Thiếu SBOMs
- Vi phạm chính sách
Ngoài ra, các nhóm nên bắt đầu với chế độ chỉ báo cáo khi cần thiết, sau đó chuyển sang chế độ chặn khi đã tự tin hơn.
5. Giám sát hành vi của công cụ tác nhân
Các hệ thống AI dạng tác nhân cần khả năng quan sát. Nếu một tác nhân có thể chỉnh sửa tệp, kích hoạt quá trình xây dựng hoặc gọi API, các nhóm cần biết nó đã làm gì, khi nào nó làm điều đó và liệu hành động đó có nằm trong dự kiến hay không.
Theo dõi:
- Công cụ gọi
- Thay đổi tệp quy trình làm việc
- Hoạt động ghi vào kho lưu trữ
- Điểm đến mạng
- Truy cập bí mật
- Pull request tạo
- Pipeline kích hoạt
Nếu thiếu tính minh bạch này, quyền tự chủ của các tác nhân sẽ khó có thể tin tưởng được.
Xygeni giúp giảm thiểu rủi ro bảo mật AI như thế nào?
Xygeni tập trung vào việc bảo mật quá trình phát triển phần mềm có sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI) trên toàn bộ chuỗi phân phối phần mềm. Thay vì coi rủi ro AI là một hạng mục riêng biệt, nó kết nối mã nguồn, các thư viện phụ thuộc, các bí mật, pipelinevà bối cảnh kinh doanh.
Ví dụ:
- SAST Giúp phát hiện sớm mã do AI tạo ra không an toàn.
- SCA Kiểm tra tính hợp lệ của các phụ thuộc và phát hiện các gói phần mềm độc hại.
- Bảo mật bí mật phát hiện thông tin đăng nhập bị lộ trên các kho lưu trữ và pipelines.
- CI/CD Bảo mật Đảm bảo thực thi các chính sách trước khi những thay đổi không an toàn được tiến hành.
- Phát hiện bất thường Xác định các hành vi bất thường trong quy trình phát triển và phân phối sản phẩm.
- ASPM Tổng hợp các phát hiện thành một cái nhìn tổng quan về rủi ro để các nhóm có thể ưu tiên những vấn đề quan trọng.
Điều này rất quan trọng vì các rủi ro bảo mật AI mang tính chất đa tầng. Một thành phần phụ thuộc dễ bị tổn thương, một mã thông báo bị lộ và một thay đổi quy trình làm việc không an toàn có thể trông riêng biệt trong các công cụ khác nhau. Tuy nhiên, khi kết hợp lại, chúng có thể tạo thành một con đường tấn công lớn hơn nhiều.
Các khuôn khổ quản lý rủi ro an ninh AI cần biết
Có nhiều khuôn khổ giúp các nhóm sắp xếp công việc của họ.
Khung quản lý rủi ro NIST AI Giúp các tổ chức lập bản đồ, đo lường, quản lý và kiểm soát rủi ro AI. Nó hữu ích cho các chương trình lãnh đạo, tuân thủ và quản lý rủi ro.
OWASP Top 10 cho hồ sơ ứng tuyển chương trình LLM Điều này thiết thực hơn đối với các nhóm bảo mật ứng dụng vì nó liên quan trực tiếp đến các rủi ro kỹ thuật như tấn công chèn mã độc tức thời, lộ dữ liệu nhạy cảm, lỗ hổng chuỗi cung ứng và quyền tự quyết quá mức.
Hướng dẫn về trí tuệ nhân tạo và an ninh mạng của NCSC Điều này rất hữu ích cho các nhà lãnh đạo an ninh cần hiểu cách trí tuệ nhân tạo (AI) thay đổi rủi ro an ninh mạng của tổ chức.
Tóm lại, những nguồn tài liệu này cho thấy một điểm rõ ràng: An ninh AI cần được quản lý trên toàn bộ các khía cạnh: con người, quy trình, hệ thống và quy trình phân phối phần mềm.
Danh sách kiểm tra: Cách giảm thiểu rủi ro an ninh AI
Hãy sử dụng danh sách kiểm tra này như một điểm khởi đầu thiết thực.
| Khu vực kiểm soát | Làm gì | Tại sao nó quan trọng |
|---|---|---|
| Mã do AI tạo | chạy SAST trong IDE, PR và CI/CD pipeline. | Ngăn chặn mã nguồn không an toàn xâm nhập vào môi trường sản xuất. |
| Sự phụ thuộc | Sử dụng SCA, phát hiện phần mềm độc hại, EPSS và khả năng kết nối. | Chặn các gói phần mềm rủi ro do AI đề xuất. |
| Bí mật | Quét commits, nhật ký, lịch sử, IaCvà các thùng chứa. | Giảm thiểu nguy cơ lộ thông tin đăng nhập và việc lạm dụng chúng. |
| CI/CD | Thi hành pipeline guardrails và các cổng chính sách. | Ngăn chặn các bản dựng và triển khai không an toàn. |
| Công cụ tác nhân | Theo dõi các lệnh gọi công cụ, quyền truy cập API và các thay đổi trong quy trình làm việc. | Hạn chế quyền tự quyết quá mức và hành vi bất ngờ. |
| Quản trị rủi ro | Sử dụng ASPM để đối chiếu các phát hiện giữa các lớp. | Giúp các nhóm tập trung vào những rủi ro kinh doanh thực sự. |
Các nội dung chính
- Các rủi ro bảo mật của AI hiện nay ảnh hưởng đến mã nguồn, các thư viện phụ thuộc và các thông tin bí mật, pipelinevà các đại lý.
- Các công cụ bảo mật ứng dụng truyền thống vẫn cần thiết, nhưng chúng phải hoạt động sớm hơn và với nhiều ngữ cảnh hơn.
- Mã do AI tạo ra nên được coi là không đáng tin cậy cho đến khi được xác thực.
- Quy trình làm việc của tác nhân AI cần guardrails, quyền hạn và khả năng quan sát.
- Các nhóm DevSecOps cần có khả năng giám sát thống nhất trên toàn bộ hệ thống. SDLC Để quản lý rủi ro AI một cách hiệu quả.
Câu hỏi thường gặp: Rủi ro an ninh của AI
Rủi ro an ninh của trí tuệ nhân tạo là gì?
Rủi ro bảo mật AI là những mối đe dọa hoặc điểm yếu xuất hiện khi các hệ thống AI được xây dựng, tích hợp hoặc sử dụng. Chúng có thể ảnh hưởng đến mô hình, dữ liệu, lời nhắc, mã, các thành phần phụ thuộc, API, và pipelines.
Những rủi ro bảo mật AI lớn nhất đối với các nhóm DevSecOps là gì?
Các rủi ro lớn nhất bao gồm mã do AI tạo ra không an toàn, các phụ thuộc dễ bị tổn thương, lộ thông tin bí mật, tấn công chèn mã độc, quyền hạn quá mức của tác nhân và các biện pháp không an toàn. CI/CD tự động hóa.
Tại sao rủi ro an ninh AI lại khác với rủi ro an ninh mạng truyền thống?
Hệ thống AI có thể tạo mã, đề xuất các mối phụ thuộc, gọi các công cụ và hoạt động tự động. Kết quả là, rủi ro xuất hiện nhanh hơn và trên nhiều tầng hơn của hệ thống. SDLC.
Các nhóm có thể giảm thiểu rủi ro bảo mật AI bằng cách nào?
Các nhóm có thể giảm thiểu rủi ro bằng cách quét mã do AI tạo ra, xác thực các phụ thuộc, phát hiện các bí mật và thực thi... CI/CD guardrailsgiám sát hành vi của tác nhân và đối chiếu các phát hiện thông qua ASPM.
Mã do AI tạo ra có an toàn không?
Mã do AI tạo ra không an toàn theo mặc định. Nó cần được xem xét, quét, kiểm tra và xác thực trước khi đưa vào sử dụng chính thức.
Lời kết: Rủi ro an ninh của AI cần được quan tâm. SDLC- Điều khiển cấp độ
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi tốc độ và hình thức của rủi ro phần mềm. Nó giúp các nhóm phát triển nhanh hơn, nhưng cũng tạo ra những cách thức mới để mã nguồn không an toàn, bí mật bị lộ, các phụ thuộc không an toàn và tự động hóa rủi ro xâm nhập vào chuỗi phân phối.
Do đó, an ninh AI không thể chỉ được xử lý bằng quản trị mô hình hoặc các tài liệu chính sách. Nó cần các biện pháp kiểm soát thực tiễn bên trong. SDLCPhản hồi từ IDE, SAST, SCAphát hiện bí mật, CI/CD guardrailsphát hiện bất thường và ASPM-mối tương quan cấp độ.
Những nhóm quản lý tốt các rủi ro an ninh AI sẽ không phải là những nhóm cản trở việc áp dụng AI. Họ sẽ là những nhóm xây dựng lớp bảo mật phù hợp xung quanh nó.
