Защита цепочки поставок программного обеспечения с помощью ИИ

Не секрет, что программное обеспечение является частью нашей повседневной жизни. Мы используем его, чтобы планировать нашу жизнь, общаться с друзьями и семьей, управлять нашими финансами и выполнять повседневные задачи на работе. Удобство и скорость, которые оно предлагает нам, также доступны киберпреступникам. Особенно в последние несколько лет невозможно было игнорировать влияние кибератак, которые парализовали коммунальные услуги, заморозили операции крупных компаний, раскрыли высокочувствительную личную и конкурентную информацию и были использованы для получения миллионов и миллионов долларов в виде выкупа.

Преимущества и проблемы ИИ

Искусственный интеллект (ИИ) создал новые возможности для нас в коммерции и повседневной эффективности, и он сделал то же самое для киберпреступников. Год за годом мы видим увеличение масштаба и сложности атак. С появлением инновационных технологий, таких как сети edge, которые позволяют перейти к следующей фазе эволюции таких вещей, как автономные автомобили и 6G, мы также создаем больше векторов атак для злоумышленников. Теперь ясно, что кибербезопасность не только необходима для защиты основы нашей жизни сегодня, но и для защиты успеха нашего будущего. Системы безопасности, основанные на ИИ, являются незаменимыми для этого вызова.

Как зеркальное отражение того, что он делает для атакующих, ИИ служит усилителем силы защитников. Масштаб является одним из великих движущих сил бизнеса, конечно, но также и сложность, особенно когда речь идет о сетях. ИИ может увеличить возможности хорошей команды безопасности экспоненциально, позволяя им находить, расставлять приоритеты и устранять уязвимости сети, которые могли бы быть потеряны в стоге сена раньше. Точность является ключом здесь: расставляя приоритеты наиболее опасных рисков с помощью ИИ, команды безопасности могут прогрессивно снижать риск на постоянной основе.

За пределами более технических аспектов ИИ, объединенный с шагами, такими как консолидация безопасности, генерирует огромные выгоды, когда речь идет о пользовательском опыте. Вместо того, чтобы осваивать множество различных (и иногда довольно арканых) инструментов с ограниченной взаимодействием и отдельными порталами, пользователи наделяются инструментами ИИ, чтобы работать в интуитивном, разговорном интерфейсе. Критически важно, что это позволяет командам работать из централизованного окна, предлагая единственное окно во всю сеть, из которого можно стратегировать и оркестрировать безопасность.

Это создает эффективность рабочего процесса, которую невозможно воспроизвести без консолидации и ИИ. Конечно, мы взаимодействуем с ИИ в его программной форме. Что означает, что он не иммунен к эксплуатации. Защита ИИ – не только в безопасности, но и в операционных инструментах – должна быть приоритетом.

На самом деле, сами модели ИИ становятся целью, поскольку противники стремятся повлиять на то, как ИИ обучается и работает, отравляя данные и находя и эксплуатируя слабости напрямую через подсказки. Они могут использовать технологию глубоких фейков, чтобы подорвать гарантии, такие как голос и видеочат. Они развертывают генеративный ИИ, чтобы создать идеально грамматически правильные приманки для социальной инженерии. Специализированные инструменты ИИ могут сканировать сети, чтобы найти и эксплуатировать уязвимости в беспрецедентном масштабе. Есть несколько ключевых шагов, которые организации должны предпринять, чтобы защитить свое использование ИИ.

Преимущества нулевого доверия для искусственного интеллекта

Прежде всего, важно строго регулировать доступ к сервисам и данным ИИ. Доступ к сети с нулевым доверием (ZTNA) является неотъемлемой частью большинства централизованных, основанных на ИИ систем безопасности, и это одна из наиболее важных. Без строгой сегментации компании остаются уязвимыми для атакующих, которые могут войти через любой из векторов – чаще всего через скомпрометированные учетные данные – и затем переместиться в наиболее прибыльные и вредные операции и данные. С нулевым доверием каждому человеку предоставляется только тот доступ, который ему необходим для выполнения своей работы, и не более, ограничивая последствия любого несанкционированного доступа. Кроме того, нулевое доверие также может выявить поведение пользователя, которое выходит за пределы его обычной сферы, поэтому даже самые целевые ситуации компрометации пользователей могут быть быстро выявлены и устранены.

ZTNA необходимо сочетать с другими, специфичными для ИИ мерами безопасности. Защита конвейера ИИ, чтобы организации имели хорошее понимание данных, которые они потребляют, их происхождения и их конкретной полезности, а не всасывания всего, что доступно, является приоритетом. Образование пользователей также будет все более важным, поскольку инструменты ИИ, особенно генеративные инструменты вроде ChatGPT, распространяются среди обычных, не технических сотрудников. Установление протокола для безопасных подсказок является примером, чтобы сотрудники не неосознанно загружали коммерческие секреты, конкурентную разведку или другие конфиденциальные данные в публичные движки ИИ. Мы уже видели влияние, которое это может оказать на компании, даже до такой степени, что это может аннулировать патенты.

ИИ – это больше, чем просто мода. Он имеет характеристики фундаментальной технологии, на основе которой можно построить инновации будущего. Но чтобы реализовать эти выгоды, безопасность становится первостепенной стратегической целью, двигателем инноваций, а не после мысли. Реализация централизованных, основанных на ИИ систем безопасности для защиты использования ИИ является первым шагом к будущему. Используя безопасность ИИ таким образом, организации могут эффективно использовать весь свой стек инструментов, чтобы быть более эффективными и стимулировать лучшие операции, качество, рост и развитие.