Запewnienie стійкої безпеки для автономного штучного інтелекту в сфері охорони здоров’я

Триваюча війна проти порушення даних становить все більшу загрозу організаціям охорони здоров’я по всьому світу. За поточними статистичними даними, середня вартість порушення даних зараз становить $4.45 мільйона у світі, а ця цифра більш ніж подвоюється до $9.48 мільйонів для постачальників медичних послуг, які обслуговують пацієнтів у Сполучених Штатах. До цього вже складної проблеми додається сучасне явище міжорганізаційної та внутрішньоорганізаційної розповсюдження даних. Стурбуючий 40% розголошених порушень включають інформацію, поширення якої відбувається в кількох середовищах, що значно розширює поверхню атаки та надає багато шляхів для входу зловмисників.

Ріст автономності генеративного штучного інтелекту приносить епоху радикальних змін. Отже, разом з цим приходить хвиля додаткових ризиків безпеки, оскільки ці передові інтелектуальні агенти виходять з теорії в деплої в кількох областях, таких як галузь охорони здоров’я. Поняття та пом’якшення цих нових загроз є важливими для того, щоб масштабувати штучний інтелект відповідально та підвищити стійкість організації проти кібератак будь-якого характеру, будь то через зловмисне програмне забезпечення, порушення даних чи навіть добре сплановані атаки на ланцюг постачання.

Стійкість на етапах проектування та реалізації

Організації повинні прийняти комплексну та еволюційну проактивну стратегію оборони для подолання зростаючих ризиків безпеки, викликаних штучним інтелектом, особливо в галузі охорони здоров’я, де ставки включають як добробут пацієнтів, так і дотримання нормативних заходів.

Це вимагає системного та складного підходу, починаючи з розробки та проектування систем штучного інтелекту та продовжуючи до широкомасштабного розгортання цих систем.

• Перший і найкритичніший крок, який повинні зробити організації, – це створити карту та моделлю загроз для всього свого трубопроводу штучного інтелекту, від споживання даних до навчання моделі, валідації, розгортання та висновку. Цей крок дозволяє точно ідентифікувати всі потенційні точки вразливості та ризику з гранулярністю ризику на основі впливу та ймовірності.
• Другим важливим кроком є створення безпечної архітектури для розгортання систем та застосунків, які використовують великі мовні моделі (LLM), включаючи ті, які мають Agentic AI можливості. Це включає в себе ретельне розгляднання різних заходів, таких як безпека контейнерів, безпечний дизайн API та безпечне xửлення чутливих навчальних наборів даних.
• Третім кроком є розуміння та реалізації рекомендацій різних стандартів/рамок. Наприклад, слідувати керівним принципам, закладеним NIST’s кадровим управлінням штучного інтелекту для всебічного виявлення та пом’якшення ризиків. Вони також можуть розглянути поради OWASP щодо унікальних вразливостей, введених застосунками LLM, такими як ін’єкція запиту та обробка виводу.
• Крім того, класичні техніки моделювання загроз також повинні еволюціонувати для ефективного управління унікальними та складними атаками, створеними Генеративним штучним інтелектом, включаючи підступні атаки на отруєння даних, які загрожують цілісності моделі, та потенційне створення чутливого, упередженого або невластиво створеного вмісту в виводі штучного інтелекту.
• Нарешті, навіть після розгортання, організації повинні залишатися пильними, практикуючи регулярні та суворі маневри червоних команд та спеціалізовані аудити безпеки штучного інтелекту, які конкретно націлені на джерела, такі як упередженість, стійкість та ясність, щоб постійно виявляти та пом’якшувати вразливості в системах штучного інтелекту.

Відзначимо, що основа створення сильних систем штучного інтелекту в галузі охорони здоров’я полягає в тому, щоб фундаментально захистити весь життєвий цикл штучного інтелекту, від створення до розгортання, із чітким розумінням нових загроз та дотриманням встановлених принципів безпеки.

Заходи під час операційного життєвого циклу

Крім початкового безпечного проектування та розгортання, міцна позиція безпеки штучного інтелекту вимагає уважного уваги до деталей та активної оборони протягом усього життєвого циклу штучного інтелекту. Це вимагає постійного моніторингу вмісту шляхом використання штучного інтелекту для негайного виявлення чутливого або зловмисного виводу, одночасно дотримуючись політики випуску інформації та дозволів користувачів. Під час розробки моделі та в середовищі виробництва організації повинні активно сканувати на наявність зловмисного програмного забезпечення, вразливостей та ворожої діяльності одночасно. Все це, звичайно, доповнює традиційні заходи кібербезпеки.

Для заохочення довіри користувачів та поліпшення інтерпретації процесів прийняття рішень штучним інтелектом важливо використовувати інструменти Explainable AI (XAI), щоб зрозуміти основну логіку виводу та прогнозів штучного інтелекту.

Поліпшення контролю та безпеки також забезпечується автоматичним відкриттям даних та розумною класифікацією даних з динамічно змінними класифікаторами, які забезпечують критичний та актуальний огляд постійно змінюваного середовища даних. Ці ініціативи походять від імперативу впровадження сильних заходів безпеки, таких як методи контролю доступу на основі ролей (RBAC), рамки шифрування з кінцем в кінці для захисту інформації під час передачі та зберігання, та ефективні техніки маскування даних для приховування чутливої інформації.

Тщательне навчання з питань безпеки для всіх бізнес-користувачів, які працюють з системами штучного інтелекту, також є важливим, оскільки воно створює критичний людський брандмауер для виявлення та нейтралізації можливих соціальних інженерних атак та інших загроз, пов’язаних зі штучним інтелектом.

Захист майбутнього Agentic AI

Основою стійкої стійкості перед обличчям еволюційних загроз безпеки штучного інтелекту є запропонована багатовимірна та безперервна методика тісного моніторингу, активного сканування, ясного пояснення, інтелектуальної класифікації та суворого захисту систем штучного інтелекту. Це, звичайно, додається до створення широкої культури безпеки, орієнтованої на людину, разом з зрілими традиційними заходами кібербезпеки. Коли автономні агенти штучного інтелекту інтегруються в організаційні процеси, необхідність міцних заходів безпеки зростає. Сьогоднішня реальність полягає в тому, що порушення даних у публічних хмарах відбуваються та коштують в середньому $5.17 мільйонів, що чітко підкреслює загрозу фінансам організації, а також її репутації.

Крім революційних інновацій, майбутнє штучного інтелекту залежить від розвитку стійкості з фундаментом вбудованої безпеки, відкритих операційних рамок та суворих процедур управління. Встановлення довіри до таких інтелектуальних агентів в кінцевому підсумку визначить, наскільки широко та тривало вони будуть прийняті, формуючи сам курс трансформаційного потенціалу штучного інтелекту.