AI plėtros tendencijos kibernetinėje saugumo srityje
Dirbtinio intelekto išaugimas įmonių pasaulyje susilaukė tiek entuziazmo, tiek atsargumo, kaip rodo Zscaler Inc. pateiktas „ThreatLabz 2024 AI Saugumo ataskaita”. Išsamus tyrimas, apklausęs daugiau nei 18 milijardų sandorių, parodė sparčiai didėjantį įmonių priklausomumą nuo AI technologijų bei su tuo susijusias kibernetinio saugumo įtampos.
Dvigubas AI plėtros asmuo
Įmonės ne tik nepaprastu tempu įdiegia AI sprendimus, kaip parodė 595% padidėjimas AI ir mašininio mokymosi sandoriuose, bet ir susiduria su AI grėsmių bangos iššūkiais. Zscaler pastebėjo 577% padidėjimą blokuojant AI srautus dėl rūpesčių dėl nesureguliuoto AI naudojimo. Sparčiai didėjantis AI priklausomumas reikalauja griežtesnės technologijos priežiūros ir kontrolės, siekiant išvengti piktnaudžiavimo.
Grėsmė, kurią kelia kenksmingas AI naudojimas
Deepen Desai, Zscaler vyriausiasis saugumo pareigūnas, pabrėžė AI pavaromų kibernetinių grėsmių išskirtinę sudėtingumą, tokių kaip įtikinančios žūklės bandymai ir giliasniųjų feikų technologijos manipuliavimas. Norint apsisaugoti nuo šių kintančių grėsmių, jis pabrėžė būtinybę taikyti Zero Trust požiūrį – griežtą saugumo protokolą, kuris nenumato jokio vidinio ar išorinio tinklo srauto kaip saugo, kol nebus patvirtintas.
AI apsauga hiperprijungtame pasaulyje
Įmonės turi teikti pirmenybę savo AI sistemų kruopštžiai vertinimui, ypač apsaugant privatų didelį kalbų modelių aplinkas nuo galimų priešiškų įsiveržimų. Zscaler atliktas tyrimas apie saugumo aplinką ragina stipriau integruoti išsamias politikas ir kontrolės priemones, siekiant veiksmingai sumažinti su AI susijusias rizikas, užtikrinant, kad įmonės galės pasinaudoti AI galia, išlaikydamos saugią infrastruktūrą.
Svarbūs klausimai ir atsakymai:
1. Kokie yra esminiai AI susijusių sandorių tendencijos įmonėse?
Įmonės nepaprastu tempu įsives AI sprendimus, kaip nurodė Zscaler, 595% padidėjimas AI ir mašininio mokymosi sandoriuose.
2. Kokios rizikos kyla dėl AI priklausomumo didėjimo?
AI pasitikėjimo didėjimas lėmė 577% AI srautų blokavimo padidėjimą, dėl potencialių grėsmių dėl nesureguliuoto AI naudojimo. Tai pabrėžia budrumo ir reguliavimo svarbą, siekiant išvengti technologijos piktnaudžiavimo.
3. Kas yra Zero Trust požiūris ir kodėl jis būtinas?
Zero Trust požiūris yra saugumo protokolas, kuris nenumato jokio vidinio ar išorinio tinklo srauto kaip saugo, kol nebus patvirtintas. Šis griežtas standartas yra būtinas apsisaugoti nuo sudėtingų AI pavaromų kibernetinių grėsmių, įskaitant žūklės ir giliasniųjų feikų manipuliavimo atvejus.
4. Kaip įmonės turėtų apsaugoti savo AI sistemas?
Įmonėms būtina teikti pirmenybę savo AI sistemų kruopštžiai vertinimui ir įgyvendinti išsamesnes politikas ir kontrolės sistemas. Tai ypač svarbu aplinkose su privatiais dideliais kalbų modeliais, siekiant išvengti priešiškų įsiveržimų.
Svarbiausi iššūkiai ar kontroversijos:
1. Reguliavimas AI srityje: Inovacijų ir saugumo balansavimas yra svarbus iššūkis. Rasti bendrą kalbą tarp pagreitintos AI įdiegimo ir reguliavimo, siekiant išvengti piktnaudžiavimo, tebėra ginčytina.
2. Kintančios grėsmės: Kibernetinio saugumo sistemos turi nuolat prisitaikyti prie kovos su sudėtingesnėmis AI pavaromomis kibernetinėmis atakomis. Užtikrinti, kad šios gynybos priemonės lieka priekyje prieš galimas grėsmes, yra nuolatinė kova.
3. Privatumo rūpesčiai: AI integravimas į įmones kelia klausimus dėl duomenų privatumo, kadangi AI sistemos dažnai reikalauja žymesnių duomenų apie veiksmingą veikimą. Palaikyti vartotojo privatumą, naudojant AI galimybes, yra delikatus klausimas.
Privalumai ir trūkumai:
Privalumai:
– AI pagerina kibernetinių saugumo priemonių efektyvumą ir veiksmingumą labai greitai nustatant ir reaguojant į grėsmes.
– AI gali tvarkyti ir analizuoti didelius duomenų kiekius, kurių negalėtų pasiekti žmonės.
– AI paskatinta automatizacija kibernetiniame saugume gali sumažinti žmonių saugumo komandų darbo apkrovą, leisdama jiems skirtis su strategiškesniais uždaviniais.
Trūkumai:
– AI sistemos gali būti linkusios į išankstinius teiginius ar klaidas, jei apmokyti netiksliais duomenimis, dėl ko gali atsirasti pažeidžiamumų.
– Kenksmingas AI naudojimas gali kurti įtikinamesnius žūklę bandymus ar gaminant įtikinamus giliasniuosius feikus, kėlėdidelių iššūkių saugumo protokolams.
– Nors atsparių AI saugumo priemonių sukūrimas reikalauja nemažų investicijų ir techninės ekspertizės, tai gali būti kliūtis kai kurioms organizacijoms.
Susijęs nuoroda:
Jei norite išsamiau ištirti AI ir kibernetinės saugumo sritis, galite apsilankyti Zscaler svetainėje.
Prašome atkreipti dėmesį, kad pateikta URL yra pagrindinis Zscaler svetainės adresas, kuris buvo patikrintas kaip galiojantis rašymo laikotarpiu.
The source of the article is from the blog girabetim.com.br