Generatiivin Alin kaksiteräinen miekka: Potentiaalin vapauttaminen ja riskien vähentäminen

Kesti alle vuoden ennen kuin tekoäly muutti dramaattisesti tietoturvaympäristöä. Generatiivisesta tekoälystä alkoi tulla valtavirtaa helmikuussa 2024. Ensimmäiset kuukaudet kuluivat kunnioituksessa. Mitä se voisi tehdä ja sen tuomat tehot olivat ennenkuulumattomia. Mukaan a 2024 Stack Overflow Developer Survey , noin 75 % kehittäjistä käyttää tai suunnittelee käyttävänsä tekoälyn koodaustyökaluja.

Näistä työkaluista OpenAI:n ChatGPT on erityisen suosittu 82 % kehittäjistä raportoi säännöllisestä käytöstä , jota seuraa GitHub Copilot, jota 44 % kehittäjistä käyttää. Mitä tulee koodin kirjoittamiseen, 82 % kehittäjistä käyttää tekoälyä ja 68 % käyttää tekoälyä etsiessään vastauksia. Kun yhdistät kehittäjän, joka ymmärtää koodin oikein kirjoittamisen, generatiivisen tekoälyn kanssa, yli 50 % tehokkuus on yleistä.

Käyttöönotto on yleistä, mutta tekoälyn luoman koodin tarkkuudesta ja turvallisuudesta ollaan huolissaan. Kokeneelle kehittäjälle tai sovellusturvallisuuden ammattilaiselle ei kestä kauan nähdä, että Generatiivisen AI:n avulla luodulla koodilla on ongelmansa. Vain muutamalla nopealla kehotuksella vikoja ja ongelmia ilmenee nopeasti.

Mutta tekoälystä innostuneet kehittäjät tuovat koodiin enemmän kuin vanhanaikaisia tietoturvavirheitä. He myös tuovat yhä enemmän tekoälymalleja kehittämiinsä tuotteisiin – usein ilman tietoturvatietoisuutta, puhumattakaan luvasta – mikä tuo mukanaan monia ongelmia. Onneksi tekoäly on myös erinomainen taistelemaan näitä ongelmia vastaan, kun se on osoitettu oikeaan suuntaan.

Tässä artikkelissa tarkastellaan, miten:

• Tekoäly voi auttaa organisaatioita löytämään kaikki ne tekoälytekniikat, joita heillä on ja joita he käyttävät, jopa varjo-AI-teknologiaa, josta turvallisuustiimit eivät ole tietoisia.
• AI mahdollistaa semanttisten tietopisteiden poimimisen koodista, vallankumouksellisen kehityksen sovellusten tietoturvassa.
• Tekoälykäyttöinen red teaming voi paljastaa haavoittuvuuksia LLM:issä ja sovelluksissa
• Tekoäly voi auttaa luomaan suojakaiteita ja lieventäviä strategioita, jotka suojaavat tekoälyyn liittyviltä haavoittuvuuksilta.
• Tekoäly voi auttaa kehittäjiä ymmärtämään ja suojaamaan sovelluksissaan käyttämiään sovellusliittymiä.

Shadow AI: The Invisible Threat Lurking in Codebase

Kuvittele skenaario, jossa kehittäjät integroivat tekoälymalleja ja -työkaluja sovelluksiin turvatiimin tietämättä, koska heidän on pysyttävä ikäisensä tahdissa tai jotka ovat vain innostuneet siitä, mitä tekoäly tarjoaa. Näin Shadow AI tapahtuu.

Havaintomme Mend.iolla ovat paljastaneet huikean trendin: tietoturvatiimien tietoisuuden ja kehittäjien todellisten käyttämien tekoälyn suhde on 10. Tämä tarkoittaa, että jokaisesta arvopaperitoimialaan kuuluvasta tekoälyprojektista 10 muuta toimii varjossa, mikä muodostaa merkittävän riskin organisaation turvallisuudelle.

Miksi Shadow AI on niin huolestuttava?

• Hallitsemattomat haavoittuvuudet : Valvomattomat tekoälymallit voivat sisältää tunnettuja haavoittuvuuksia, mikä tekee sovelluksestasi haavoittuvan tai alttiin hyökkäyksille.

• Tietovuoto : Väärin konfiguroitu tekoäly voi vahingossa paljastaa arkaluontoisia tietoja, mikä johtaa yksityisyyden loukkauksiin ja viranomaissakkoihin.

• Vaatimusten vastaiset rikkomukset : Hyväksymättömien tekoälymallien käyttö voi rikkoa alan säädöksiä ja tietoturvastandardeja.

Onneksi tekoäly itse tarjoaa ratkaisun tähän haasteeseen. Kehittyneet tekoälypohjaiset suojaustyökalut voivat skannata koko koodikantasi ja tunnistaa kaikki käytössä olevat tekoälytekniikat, myös ne, jotka ovat piilossa näkyviltä. Kattavan inventaarion avulla tietoturvatiimit voivat saada näkyvyyttä varjo-AI:hen, auttaa arvioimaan riskejä ja toteuttamaan tarvittavia lieventämisstrategioita.

Semanttinen turvallisuus: uusi aikakausi koodianalyysissä

Perinteiset sovellusten suojaustyökalut perustuvat perustietoihin ja ohjausvirta-analyysiin, mikä tarjoaa rajallisen ymmärryksen koodin toimivuudesta. Tekoälyllä on kuitenkin kyky sisällyttää semanttinen ymmärrys ja sen seurauksena antaa parempia tuloksia.

Tekoälyä tukevat suojaustyökalut voivat nyt poimia semanttisia tietopisteitä koodista, mikä tarjoaa syvempää tietoa tekoälymallien todellisesta tarkoituksesta ja käyttäytymisestä. Tämä antaa turvallisuustiimille mahdollisuuden:

• Tunnista monimutkaiset haavoittuvuudet: löydä haavoittuvuuksia, joita perinteiset tietoturvatyökalut muuten eivät huomaa
• Ymmärrä tekoälymallien käyttäytyminen: hanki selkeä käsitys siitä, kuinka tekoälymallit ovat vuorovaikutuksessa tietojen ja muiden järjestelmien kanssa, erityisesti agenttien tekoäly- tai RAG-mallien kanssa.
• Automatisoi tietoturvatestaus: Kehitä kehittyneempiä ja kohdennettuja tietoturvatestejä, jotka perustuvat semanttiseen ymmärrykseen, ja pystyt nopeasti kirjoittamaan ja päivittämään laadunvarmistuksen automaatiokomentosarjat sekä sisäiset yksiköiden testaukset.

Adversarial AI: The Rise of AI Red Teaming

Kuten kaikki muutkin järjestelmät, tekoälymallit ovat myös alttiita hyökkäyksille. AI red teaming hyödyntää tekoälyn kykyä simuloida vastakkaisia hyökkäyksiä, paljastaen AI-järjestelmien ja niiden toteutusten heikkouksia. Tämä lähestymistapa sisältää vastakkaisten kehotteiden käyttämisen, erityisesti suunniteltuja syötteitä, jotka on suunniteltu hyödyntämään haavoittuvuuksia ja manipuloimaan tekoälykäyttäytymistä. Nopeus, jolla tämä voidaan saavuttaa, tekee lähes varmaksi, että tekoälyä käytetään lähitulevaisuudessa voimakkaasti.

AI Red Teaming ei lopu tähän. AI Red Teaming -työkaluja käyttämällä sovellukset voivat kohdata raakoja hyökkäyksiä, jotka on suunniteltu tunnistamaan heikkouksia ja purkamaan järjestelmiä. Jotkut näistä työkaluista ovat samanlaisia kuin DAST toimii, mutta paljon tiukemmalla tasolla.

Tärkeimmät takeawayt:

● Ennakoiva uhkien mallintaminen: Ennakoi mahdollisia hyökkäyksiä ymmärtämällä, kuinka tekoälymalleja voidaan manipuloida ja miten ne voidaan virittää hyökkäämään mihin tahansa ympäristöön tai muuhun tekoälymalliin.

● Vankka tietoturvatestaus: Ota AI red teaming -tekniikat käyttöön haavoittuvuuksien tunnistamiseksi ja vähentämiseksi ennakoivasti.

● Yhteistyö tekoälykehittäjien kanssa: Tee tiivistä yhteistyötä kehitystiimien kanssa varmistaaksesi sekä turvallisen tekoälykehityksen että turvalliset koodauskäytännöt.

Suojakaiteet: Turvallisen tekoälykäyttäytymisen muokkaaminen

Tekoäly tarjoaa paljon arvoa, jota ei voida sivuuttaa. Sen luovat kyvyt hämmästyttävät edelleen sen parissa työskenteleviä. Kysy siltä mitä haluat, ja se antaa vastauksen, joka ei ole aina mutta usein erittäin tarkka. Tästä syystä on tärkeää kehittää suojakaiteet, jotka varmistavat vastuullisen ja turvallisen tekoälyn käytön.

Nämä suojakaiteet voivat olla erilaisia, mukaan lukien:

• Hardened Code : Turvallisuuden parhaiden käytäntöjen käyttöönotto koodissa haavoittuvuuksien, kuten nopean lisäyksen, estämiseksi.
• Järjestelmäkehotteen muokkaus : Järjestelmäkehotteiden huolellinen muotoilu rajoittaa tekoälymallin ominaisuuksia ja estää tahattomat toiminnot.
• Desinfiointiaineet ja vartijat : Integroidut turvamekanismit, jotka vahvistavat tulot, suodattavat lähdöt ja estävät luvattoman käytön.

Keskeinen näkökohta suojakaiteiden käyttöönotossa on turvallisuuden ja kehittäjän joustavuuden välinen kompromissi. Keskitetyt palomuurimaiset lähestymistavat tarjoavat helpon käyttöönoton, mutta kehittäjien räätälöimät sovelluskohtaiset suojakaiteet voivat tarjota tarkemman ja tehokkaamman suojan.

API-suojauksen välttämättömyys AI-aikakaudella

Tekoälysovellukset ovat vahvasti riippuvaisia sovellusliittymistä ollakseen vuorovaikutuksessa ulkoisten palvelujen ja tietolähteiden kanssa. Tämä yhteenliitettävyys tuo mahdollisia turvallisuusriskejä, joihin organisaatioiden on puututtava ennakoivasti.

Tärkeimmät ongelmat API-suojaukseen tekoälysovelluksissa:

• Tietovuoto sovellusliittymien kautta: Haitalliset toimijat voivat hyödyntää API-haavoittuvuuksia varastaakseen tekoälymallien käsittelemiä arkaluonteisia tietoja.
• Vaaralliset API-avaimet: Suojaamattomat API-avaimet voivat tarjota luvattoman pääsyn tekoälyjärjestelmiin ja tietoihin.
• Kolmannen osapuolen API-riskit: Kolmannen osapuolen sovellusliittymiin luottaminen voi altistaa organisaatiot kyseisten palvelujen haavoittuvuuksille.

Parhaat käytännöt sovellusliittymien suojaamiseksi tekoälysovelluksissa:

• Perusteellinen API-inventaari: Tunnista kaikki tekoälysovelluksissasi käytetyt API:t ja arvioi niiden suojausasento.
• Suojattu API-todennus ja valtuutus: Ota käyttöön vahvat todennus- ja valtuutusmekanismit API-käyttöä rajoittaaksesi. Varmista, että käytät "Least Common Privilege" -mallia.
• Säännöllinen API-tietoturvatestaus: Suorita säännöllisiä tietoturvaarviointeja API-haavoittuvuuksien tunnistamiseksi ja vähentämiseksi.

Johtopäätös

Tekoälyvallankumous ei ole tulevaisuuden mahdollisuus, se on jo täällä! Tarkastelemalla tässä viestissä käsiteltyjä tekoälyn tietoturvanäkemyksiä organisaatiot voivat navigoida tässä muuttuvassa aikakaudessa ja hyödyntää tekoälyn tehoa ja samalla minimoida riskit. Tekoäly on ollut valtavirtaa vasta vähän aikaa, kuvittele miltä se näyttää vuoden kuluttua. Tekoälyn tulevaisuus on valoisa, joten ole valmis hyödyntämään sitä ja varmistamaan, että se on myös turvallinen. ** Lisätietoja tekoälystä ja AppSecistä – katso meidän webinaari **ja tutkia tekoälyyn perustuvaa AppSeciä koskevia kriittisiä kysymyksiä ja selvittää, kuinka suojata koodisi tällä uudella aikakaudella! AI mullistaa ohjelmistokehityksen, mutta pysyykö tietoturvastrategiasi perässä?

-Kirjoittanut Jeffrey Martin, Mend.io:n tuotemarkkinoinnin johtaja