התפריט הקמון ביישום הרובוט השיחה המבוסס על AI "ChatGPT," המפותח על ידי ספק טכנולוגי AI OpenAI, מביא לשינוי רב באופן בו המשתמשים מתקשרים עם הפלטפורמה. תוספות אלה לא רק מרחיבות את יכולות ChatGPT אלא גם מקיפות אינטגרציה חלקה עם שירותים שונים.
עם זאת, בעוד שתוספות אלה מציעות נוחות, הן גם מביאות לתוך כך סיכונים אבטחתיים פוטנציאליים שעל הארגונים להכיר ולטפל בהם על מנת להגן על נתונים רגישים ולשמור על תמיכה בהתאמה לתקנים.
לראשונה, יש סיכון של חשיפת נתונים כאשר משתמשים בתוספות של ChatGPT, מה שעשוי להוביל לחשיפת מידע סודי של החברה. גישה בלתי מורשית לנתונים על ידי צדדים שלישיים, כולל מפתחי תוספות, מהווה סיכון משמעותי, למרות מטרותיהם.
שנית, מתעוררות בעיות של התאמה לתקנים מאחר שארגונים חייבים להפיק לנהלי הגנת נתונים כגון ה-GDPR. ההעברה של נתונים לצדדים שלישיים דרך תוספות של ChatGPT עשוי להפר כללי ההתאמה, במיוחד לארגונים אשר נדרשים לנהוג על פי חוקי הגנת נתונים המחמירים.
לבסוף, ההסתמכות על תוספות של צד שלישי מביאה את הסיכון של פגיעות ובעיות. תוספות שפותחו על ידי צדדים חיצוניים עשויות להעדיף שיטות אבטחה חסרות עיוות, מה שהופך אותן לקשות ומסוכנות לתקלות ולקושי בפיתוח. לפני אינטגרציה של תוספות של ChatGPT, חשוב לוודא את השיטות האבטחתיות שהציבו ספקי התוספות.
בתגובה לחולשות זיהויות על ידי ספק אבטחה Salt Security בתוספות כמו ל-ChatGPT, משתמשים חייבים כעת לצבור קודי אישור מפתחים להתקנה. שלב אבטחה נוסף זה מתמקד במניעת פעילויות מזיקות, כמו מניפולציה בקוד על ידי תוקפים שמחפשים גישה לא מורשית.
בסקירה הבאה שלנו, נעמוד על אסטרטגיות להפחתת סיכוני אבטחה הקשורים לתוספות של ChatGPT, ונדגיש שטחי אימון בטחוניים פרואקטיביים ואמצעים רחבי טיפול והערכה של סיכונים.
שיפור מדרגי אבטחה לתוספות הרובוט השיחה המבוסס על AI: עיון אינטואיטיבי יותר
כאשר ארגונים משתלבים באופן חלופי תוספות של צדדים שלישיים בפלטפורמות רובוט השיחה המבוססות על AI כמו "ChatGPT" כדי לשפשף יכולות וחוויות משתמש יותר, שכבת אבטחה חדשה מתעוררת לפתח. לאחר שהמאמר הקודם קידם סיכונים וערימות יש בפנינו אפשרויות נוספות שמגיעות לפיכך להתייחס אליהן.
אילו שאלות קריטיות אמורות ארגונים לטפל בהן כאשר הם משפצים את האבטחה של תוספות רובוט השיחה המבוססות על AI?
–
איך ארגונים יכולים לוודא הצפנת קצה לקצה לנתונים שמועברים דרך תוספות?
–
אילו מנגנוני אימות צריך להיות מוטמנים כדי למנוע גישה בלתי מורשית?
–
האם יש פרוטוקולים מוכרים למעקב וסקירת הפעילות של התוספות באופן רציף?
שאלות אלה משמשות כבסיס לפרוטוקולי אבטחתיים חזקים המותאמים לפגיעות מסוימות הקשורות לתוספות ברובוט השיחה המבוסס על AI.
אתגרים עיקריים וסותרנויות:
–
הצפנת תקנים:
הבטיחות בהתאמה לחוקי הגנת נתונים הטורפים בעולם נשמרת כאתגדור תקופתי. הצמדת הAI, התוספות של צדדים שלישיים ותקני הנתונים מציגה קרקע מורכבת לארגונים.
–
אמינות ספקים:
אימות האמינות ופועלי הבטיחות של מפתחי תוספות של צדדים שלישיים יכול להיות מאתגר. ארגונים צריכים הבטחה שתוספות לא מביאות לתוך הפלטפורמה פגיעות בלתי צפויות.
–
איזון בין תכונות ואבטחה:
למצות את האיזון הנכון בין הצעת תכונות משופרות דרך תוספות ושמירה על קושי בטיחותי הוא דילמה מתמד מולאת ארגונים.
יתרונות:
–
יכולות משופרות:
תוספות למערכת שיחה מבוססת AI עשויות להרחיב באופן משמעותי את היכולות של הפלטפורמה הבסיסית, מציעות למשתמשים חוויה יותר גמישה ומעוררת התעניינות.
–
יעילות מוגברת:
אינטגרציה של תוספות מאפשרת לארגונים לשפשף תהליכים, לאוטמטיזציה של משימות ולשיפור היכולת האופרטיבית הכוללת.
–
התאמה אישית:
תוספות מספקות את הגמישות להתאים את היכולות עם הרצונות העסקיים או דרישות התעשייה המסוימות.
חסרונות:
–
פגיעות אבטחה:
תוספות של צדדים שלישיים עשויות לפתוח פגיעות בטיחות כמו פריצות לנתונים, גישה בלתי מורשית ופוטנציאליים רעים אם לא יובדקו בקפידה.
–
תלות בפתחים חיצוניים:
ארגונים מתנהלים על עדכונים ותמיכה בזמן קורה ממפתחי תוספות, שיכולה להוביל לבעיות תאימות או השהיות בטיפול בענייני בטיחות.
–
מורכבות באינטגרציה:
ניהול תוספות מרובות בתוך מערכת רובוט שיחה אבפוטית יכולה להגביר את המורכבות, דורשת תיאום ומעקב זהיר כדי להבטיח פעולה חלקה.
לצורך תובנות מעמיקות ושיטות מובחנות לשיפור האבטחה של תוספות שיחה במערכת הAI, ארגוני יכולים לחקור מקורות שמספקים חברות בטחון מהמובילות כמו Symantec או McAfee.
לסיכום, בהתעלמות מהיתרונות השונים של תוספות של הרובוט השיחה המבוסס בAI שמעלים את חוויית המשתמשים, ארגונים צריכים לנווט בנוף האבטחה בצומת ולשמור על פרטי מידע רגישים. נאכף אחרי פעלים בטחוניים פרואקטיים ותביעה רחבת המדה היא מרכיבות חשוב לחיזוק ה