Είναι η μεροληψία στους αλγόριθμους AI απειλή για την ασφάλεια στο Cloud;

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) βοηθά τους ανθρώπους σε λειτουργίες ασφάλειας πληροφορικής από τη δεκαετία του 2010, αναλύοντας τεράστιες ποσότητες δεδομένων γρήγορα για να ανιχνεύσει τα σήματα κακόβουλης συμπεριφοράς. Με τα εταιρικά περιβάλλοντα cloud που παράγουν terabyte δεδομένων προς ανάλυση, η ανίχνευση απειλών σε κλίμακα cloud εξαρτάται από την τεχνητή νοημοσύνη. Αλλά μπορεί να είναι αξιόπιστη αυτή η τεχνητή νοημοσύνη? Ή θα κρυφή προκατάληψη οδηγεί σε χαμένες απειλές και παραβιάσεις δεδομένων;

Μεροληψία στους αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης για ασφάλεια στο cloud

Η μεροληψία μπορεί να δημιουργήσει κινδύνους σε συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιούνται την ασφάλεια σύννεφο. Υπάρχουν βήματα που μπορούν να λάβουν οι άνθρωποι για να μετριάσουν αυτήν την κρυφή απειλή, αλλά πρώτα, είναι χρήσιμο να κατανοήσουμε ποιοι τύποι μεροληψίας υπάρχουν και από πού προέρχονται.

• Προκατάληψη δεδομένων εκπαίδευσης: Ας υποθέσουμε ότι τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση των αλγορίθμων AI και μηχανικής μάθησης (ML) δεν είναι διαφορετικά ή αντιπροσωπευτικά ολόκληρου του τοπίου απειλών. Σε αυτήν την περίπτωση, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να παραβλέψει τις απειλές ή να αναγνωρίσει την καλοήθη συμπεριφορά ως κακόβουλη. Για παράδειγμα, ένα μοντέλο που εκπαιδεύεται σε δεδομένα που στρέφονται προς απειλές από μια γεωγραφική περιοχή ενδέχεται να μην αναγνωρίζει απειλές που προέρχονται από διαφορετικές περιοχές.
• Αλγοριθμική προκατάληψη: Οι ίδιοι οι αλγόριθμοι AI μπορούν να εισαγάγουν τη μορφή μεροληψίας τους. Για παράδειγμα, ένα σύστημα που χρησιμοποιεί αντιστοίχιση προτύπων μπορεί να προκαλέσει ψευδώς θετικά αποτελέσματα όταν μια καλοήθης δραστηριότητα ταιριάζει με ένα μοτίβο ή να αποτύχει να εντοπίσει ανεπαίσθητες παραλλαγές σε γνωστές απειλές. Ένας αλγόριθμος μπορεί επίσης να ρυθμιστεί ακούσια για να ευνοεί τα ψευδώς θετικά, οδηγώντας σε κούραση σε εγρήγορση ή να ευνοεί τα ψευδώς αρνητικά, επιτρέποντας στις απειλές να περάσουν.
• Γνωστική προκατάληψη: Οι άνθρωποι επηρεάζονται από την προσωπική εμπειρία και προτιμήσεις όταν επεξεργάζονται πληροφορίες και κάνουν κρίσεις. Έτσι λειτουργεί το μυαλό μας. Μια γνωστική προκατάληψη είναι να ευνοούμε τις πληροφορίες που υποστηρίζουν τις τρέχουσες πεποιθήσεις μας. Όταν οι άνθρωποι δημιουργούν, εκπαιδεύουν και τελειοποιούν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης, μπορούν να μεταφέρουν αυτήν τη γνωστική προκατάληψη στην τεχνητή νοημοσύνη, οδηγώντας το μοντέλο να παραβλέπει νέες ή άγνωστες απειλές, όπως τα κατορθώματα μηδενικής ημέρας.

Απειλές για την Ασφάλεια στο Cloud από το AI Bias

Αναφερόμαστε στην προκατάληψη της τεχνητής νοημοσύνης ως κρυφή απειλή για την ασφάλεια του cloud, επειδή συχνά δεν γνωρίζουμε ότι υπάρχει προκατάληψη εκτός και αν την αναζητήσουμε συγκεκριμένα — ή μέχρι να είναι πολύ αργά και να συμβεί παραβίαση δεδομένων. Ακολουθούν ορισμένα από τα πράγματα που μπορεί να πάνε στραβά εάν δεν αντιμετωπίσουμε την προκατάληψη:

• Ανακριβής ανίχνευση απειλών και χαμένες απειλές: Όταν τα δεδομένα εκπαίδευσης δεν είναι ολοκληρωμένα, ποικίλα και επίκαιρα, το σύστημα τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να δώσει υπερβολική προτεραιότητα σε ορισμένες απειλές, ενώ δεν εντοπίζει ή χάνει άλλες.
• Συναγερμός κόπωσης: Η υπερπαραγωγή ψευδών θετικών στοιχείων μπορεί να κατακλύσει την ομάδα ασφαλείας, με αποτέλεσμα να παραβλέψει τις πραγματικές απειλές που χάνονται στον όγκο των ειδοποιήσεων.
• Ευπάθεια σε νέες απειλές: Τα συστήματα AI είναι εγγενώς προκατειλημμένα επειδή μπορούν να δουν μόνο αυτό που έχουν εκπαιδευτεί να βλέπουν. Συστήματα που δεν διατηρούνται ενημερωμένα μέσω συνεχούς ενημέρωσης και εξοπλισμένα με τη δυνατότητα συνεχούς μάθησης δεν θα προστατεύουν τα περιβάλλοντα cloud από νέες απειλές.
• Διάβρωση εμπιστοσύνης: Οι επαναλαμβανόμενες ανακρίβειες στον εντοπισμό και την απόκριση απειλών λόγω μεροληψίας AI μπορούν να υπονομεύσουν την εμπιστοσύνη των ενδιαφερομένων και της ομάδας του Κέντρου Επιχειρήσεων Ασφαλείας (SOC) στα συστήματα AI, επηρεάζοντας τη στάση και τη φήμη της ασφάλειας του cloud μακροπρόθεσμα.
• Νομικός και ρυθμιστικός κίνδυνος: Ανάλογα με τη φύση της προκατάληψης, το σύστημα τεχνητής νοημοσύνης ενδέχεται να παραβιάζει νομικές ή κανονιστικές απαιτήσεις σχετικά με το απόρρητο, τη δικαιοσύνη ή τις διακρίσεις, με αποτέλεσμα πρόστιμα και ζημιά στη φήμη.

Μετριασμός της προκατάληψης και ενίσχυση της ασφάλειας στο Cloud

Ενώ οι άνθρωποι είναι η πηγή προκατάληψης στα εργαλεία ασφάλειας τεχνητής νοημοσύνης, η ανθρώπινη τεχνογνωσία είναι απαραίτητη για τη δημιουργία τεχνητής νοημοσύνης που μπορεί να είναι αξιόπιστη για την ασφάλεια του cloud. Ακολουθούν τα βήματα που μπορούν να λάβουν οι ηγέτες ασφαλείας, οι ομάδες SOC και οι επιστήμονες δεδομένων για να μετριάσουν την προκατάληψη, να ενισχύσουν την εμπιστοσύνη και να συνειδητοποιήσουν τον ενισχυμένο εντοπισμό απειλών και την ταχεία απόκριση που προσφέρει η τεχνητή νοημοσύνη.

• Εκπαιδεύστε τις ομάδες ασφαλείας και το προσωπικό σχετικά με τη διαφορετικότητα: Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μαθαίνουν από τις ταξινομήσεις και τις αποφάσεις που λαμβάνουν οι αναλυτές για την αξιολόγηση των απειλών. Η κατανόηση των μεροληψιών μας και του τρόπου με τον οποίο επηρεάζουν τις αποφάσεις μας μπορεί να βοηθήσει τους αναλυτές να αποφύγουν μεροληπτικές ταξινομήσεις. Οι ηγέτες ασφαλείας μπορούν επίσης να διασφαλίσουν ότι οι ομάδες SOC αντιπροσωπεύουν μια ποικιλία εμπειριών για να αποτρέψουν τα τυφλά σημεία που προκύπτουν από μεροληψία.
• Αντιμετωπίστε την ποιότητα και την ακεραιότητα των δεδομένων εκπαίδευσης: Εφαρμόστε ισχυρές πρακτικές συλλογής και προεπεξεργασίας δεδομένων για να διασφαλίσετε ότι τα δεδομένα εκπαίδευσης είναι απαλλαγμένα από μεροληψία, αντιπροσωπεύουν σενάρια πραγματικού νέφους και καλύπτουν ένα ευρύ φάσμα απειλών στον κυβερνοχώρο και κακόβουλων συμπεριφορών.
• Λάβετε υπόψη τις ιδιαιτερότητες της υποδομής cloud: Τα δεδομένα και οι αλγόριθμοι εκπαίδευσης πρέπει να καλύπτουν ευπάθειες για το δημόσιο cloud, συμπεριλαμβανομένων εσφαλμένων διαμορφώσεων, κινδύνων πολλαπλών μισθώσεων, αδειών, δραστηριότητας API, δραστηριότητας δικτύου και τυπικής και ανώμαλης συμπεριφοράς ανθρώπων και μη.
• Κρατήστε τους ανθρώπους «στη μέση» αξιοποιώντας παράλληλα την τεχνητή νοημοσύνη για την καταπολέμηση της προκατάληψης: Αφιερώστε μια ανθρώπινη ομάδα για να παρακολουθεί και να αξιολογεί το έργο των αναλυτών και των αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης για πιθανή μεροληψία για να βεβαιωθείτε ότι τα συστήματα είναι αμερόληπτα και δίκαια. Ταυτόχρονα, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε εξειδικευμένα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για τον εντοπισμό προκατάληψης σε δεδομένα εκπαίδευσης και αλγόριθμους.
• Επενδύστε στη συνεχή παρακολούθηση και ενημέρωση: Οι κυβερνοαπειλές και οι παράγοντες απειλών εξελίσσονται γρήγορα. Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να μαθαίνουν συνεχώς και τα μοντέλα θα πρέπει να ενημερώνονται τακτικά για τον εντοπισμό νέων και αναδυόμενων απειλών.
• Χρησιμοποιήστε πολλαπλά επίπεδα AI: Μπορείτε να ελαχιστοποιήσετε τον αντίκτυπο της προκατάληψης κατανέμοντας τον κίνδυνο σε πολλαπλά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης.
• Προσπαθήστε για επεξήγηση και διαφάνεια: Όσο πιο περίπλοκοι είναι οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης σας, τόσο πιο δύσκολο είναι να κατανοήσετε πώς παίρνουν αποφάσεις ή προβλέψεις. Υιοθετήστε εξηγήσιμες τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης για να δώσετε ορατότητα στη συλλογιστική πίσω από τα αποτελέσματα της τεχνητής νοημοσύνης.
• Παραμείνετε στην κορυφή των αναδυόμενων τεχνικών για τον μετριασμό της μεροληψίας AI: Καθώς προχωράμε στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, γινόμαστε μάρτυρες αύξησης των τεχνικών εντοπισμού, ποσοτικοποίησης και αντιμετώπισης της μεροληψίας. Καινοτόμες μέθοδοι όπως η αντιπαλότητα και η αντιφατική δικαιοσύνη κερδίζουν δυναμική. Η παρακολούθηση αυτών των πιο πρόσφατων τεχνικών είναι πρωταρχικής σημασίας για την ανάπτυξη δίκαιων και αποτελεσματικών συστημάτων AI για την ασφάλεια στο cloud.
• Ρωτήστε τον πάροχο διαχειριζόμενων υπηρεσιών ασφάλειας cloud σχετικά με την προκατάληψη: Η κατασκευή, η εκπαίδευση και η συντήρηση συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης για τον εντοπισμό και την απόκριση απειλών είναι δύσκολη, δαπανηρή και χρονοβόρα. Πολλές επιχειρήσεις στρέφονται σε παρόχους υπηρεσιών για να αυξήσουν τις λειτουργίες SOC τους. Χρησιμοποιήστε αυτά τα κριτήρια για να αξιολογήσετε πόσο καλά ένας πάροχος υπηρεσιών αντιμετωπίζει την προκατάληψη στο AI.

Η Takeaway

Δεδομένης της κλίμακας και της πολυπλοκότητας των εταιρικών περιβαλλόντων cloud, η χρήση τεχνητής νοημοσύνης για τον εντοπισμό και την απόκριση απειλών είναι απαραίτητη, είτε εσωτερικές είτε εξωτερικές υπηρεσίες. Ωστόσο, δεν μπορείτε ποτέ να αντικαταστήσετε την ανθρώπινη νοημοσύνη, την τεχνογνωσία και τη διαίσθηση με AI. Για να αποφύγετε την προκατάληψη της τεχνητής νοημοσύνης και να προστατέψετε τα περιβάλλοντα σας στο cloud, εξοπλίστε εξειδικευμένους επαγγελματίες στον τομέα της κυβερνοασφάλειας με ισχυρά, επεκτάσιμα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης που διέπονται από ισχυρές πολιτικές και ανθρώπινη εποπτεία.