อคติในอัลกอริทึม AI เป็นภัยคุกคามต่อความปลอดภัยของระบบคลาวด์หรือไม่

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้ช่วยเหลือมนุษย์ในการปฏิบัติการด้านความปลอดภัยด้านไอทีมาตั้งแต่ปี 2010 โดยวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างรวดเร็วเพื่อตรวจจับสัญญาณของพฤติกรรมที่เป็นอันตราย ด้วยสภาพแวดล้อมคลาวด์ขององค์กรที่สร้างข้อมูลหลายเทราไบต์เพื่อวิเคราะห์ การตรวจจับภัยคุกคามในระดับคลาวด์จึงขึ้นอยู่กับ AI แต่ AI จะสามารถเชื่อถือได้หรือไม่? หรือจะ อคติที่ซ่อนอยู่ นำไปสู่การพลาดภัยคุกคามและการละเมิดข้อมูลหรือไม่

อคติในอัลกอริทึม AI ความปลอดภัยบนคลาวด์

อคติสามารถสร้างความเสี่ยงในระบบ AI ที่ใช้สำหรับ รักษาความปลอดภัยเมฆ. มีขั้นตอนต่างๆ ที่มนุษย์สามารถทำได้เพื่อบรรเทาภัยคุกคามที่ซ่อนอยู่นี้ แต่ก่อนอื่น การทำความเข้าใจว่ามีอคติประเภทใดบ้างและมาจากไหน

• อคติข้อมูลการฝึกอบรม: สมมติว่าข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอัลกอริธึม AI และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ไม่มีความหลากหลายหรือเป็นตัวแทนของภาพรวมภัยคุกคามทั้งหมด ในกรณีดังกล่าว AI อาจมองข้ามภัยคุกคามหรือระบุพฤติกรรมที่ไม่เป็นอันตรายว่าเป็นอันตราย ตัวอย่างเช่น โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่บิดเบือนไปยังภัยคุกคามจากภูมิภาคทางภูมิศาสตร์หนึ่งอาจไม่สามารถระบุภัยคุกคามที่มาจากภูมิภาคต่างๆ ได้
• อัลกอริธึมอคติ: อัลกอริธึม AI เองก็สามารถแนะนำรูปแบบของอคติได้ ตัวอย่างเช่น ระบบที่ใช้การจับคู่รูปแบบอาจเพิ่มผลบวกลวงเมื่อกิจกรรมที่ไม่เป็นอันตรายตรงกับรูปแบบหรือล้มเหลวในการตรวจจับการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในภัยคุกคามที่ทราบ นอกจากนี้ อัลกอริธึมยังสามารถปรับโดยไม่ได้ตั้งใจเพื่อให้สนับสนุนผลบวกลวง ซึ่งนำไปสู่การแจ้งเตือนเมื่อยล้า หรือสนับสนุนผลลบลวง ซึ่งทำให้ภัยคุกคามสามารถผ่านไปได้
• อคติทางปัญญา: ผู้คนได้รับอิทธิพลจากประสบการณ์ส่วนตัวและความชอบเมื่อประมวลผลข้อมูลและตัดสินใจ มันอยู่ที่ว่าจิตใจของเราทำงานอย่างไร อคติด้านความรู้ความเข้าใจอย่างหนึ่งคือสนับสนุนข้อมูลที่สนับสนุนความเชื่อของเราในปัจจุบัน เมื่อผู้คนสร้าง ฝึกอบรม และปรับแต่งโมเดล AI พวกเขาสามารถถ่ายโอนอคติการรับรู้นี้ไปยัง AI ได้ ส่งผลให้โมเดลมองข้ามภัยคุกคามใหม่ๆ หรือภัยคุกคามที่ไม่รู้จัก เช่น การใช้ประโยชน์จากซีโรเดย์

ภัยคุกคามต่อความปลอดภัยบนคลาวด์จาก AI Bias

เราเรียกความลำเอียงของ AI ว่าเป็นภัยคุกคามที่ซ่อนอยู่ต่อความปลอดภัยของระบบคลาวด์ เนื่องจากเรามักไม่ทราบว่ามีอคติเกิดขึ้น เว้นแต่เราจะมองหามันโดยเฉพาะ หรือจนกว่าจะสายเกินไปและมีการละเมิดข้อมูลเกิดขึ้น ต่อไปนี้คือบางสิ่งที่อาจผิดพลาดได้หากเราไม่สามารถแก้ไขอคติได้:

• การตรวจจับภัยคุกคามที่ไม่ถูกต้องและภัยคุกคามที่ไม่ได้รับ: เมื่อข้อมูลการฝึกอบรมไม่ครอบคลุม หลากหลาย และเป็นปัจจุบัน ระบบ AI สามารถจัดลำดับความสำคัญของภัยคุกคามบางอย่างมากเกินไปในขณะที่ตรวจจับน้อยเกินไปหรือหายไป
• แจ้งเตือนความเมื่อยล้า: การผลิตผลบวกลวงมากเกินไปอาจทำให้ทีมรักษาความปลอดภัยล้นหลาม และอาจทำให้พวกเขามองข้ามภัยคุกคามของแท้ที่สูญหายไปในปริมาณการแจ้งเตือน
• ช่องโหว่ต่อภัยคุกคามใหม่: ระบบ AI นั้นมีอคติโดยธรรมชาติ เนื่องจากสามารถเห็นได้เฉพาะสิ่งที่พวกเขาได้รับการฝึกฝนให้มองเห็นเท่านั้น ระบบที่ไม่อัปเดตอย่างต่อเนื่องและมีความสามารถในการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจะไม่ปกป้องสภาพแวดล้อมคลาวด์จากภัยคุกคามที่เพิ่งเกิดขึ้นใหม่
• การพังทลายของความไว้วางใจ: ความไม่ถูกต้องซ้ำแล้วซ้ำเล่าในการตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามเนื่องจากอคติของ AI สามารถบ่อนทำลายความไว้วางใจของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและศูนย์ปฏิบัติการรักษาความปลอดภัย (SOC) ในระบบ AI ซึ่งส่งผลต่อสถานะการรักษาความปลอดภัยของคลาวด์และชื่อเสียงในระยะยาว
• ความเสี่ยงทางกฎหมายและกฎระเบียบ: ระบบ AI อาจละเมิดข้อกำหนดทางกฎหมายหรือข้อบังคับเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว ความเป็นธรรม หรือการเลือกปฏิบัติ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับลักษณะของอคติ ซึ่งส่งผลให้เกิดค่าปรับและความเสียหายต่อชื่อเสียง

บรรเทาอคติและเสริมสร้างความปลอดภัยบนคลาวด์

แม้ว่ามนุษย์จะเป็นต้นตอของอคติในเครื่องมือรักษาความปลอดภัยของ AI ความเชี่ยวชาญของมนุษย์ก็มีความสำคัญต่อการสร้าง AI ที่สามารถเชื่อถือได้ในการรักษาความปลอดภัยบนคลาวด์ ต่อไปนี้เป็นขั้นตอนที่ผู้นำด้านความปลอดภัย ทีม SOC และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถทำได้เพื่อลดอคติ ส่งเสริมความไว้วางใจ และตระหนักถึงการตรวจจับภัยคุกคามที่ได้รับการปรับปรุงและการตอบสนองที่รวดเร็วที่ AI นำเสนอ

• ให้ความรู้แก่ทีมรักษาความปลอดภัยและพนักงานเกี่ยวกับความหลากหลาย: โมเดล AI เรียนรู้จากการจำแนกประเภทและการตัดสินใจที่นักวิเคราะห์ทำในการประเมินภัยคุกคาม การทำความเข้าใจอคติของเราและวิธีที่พวกมันมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจของเราสามารถช่วยให้นักวิเคราะห์หลีกเลี่ยงการจำแนกประเภทที่มีอคติได้ ผู้นำด้านความปลอดภัยยังสามารถมั่นใจได้ว่าทีม SOC เป็นตัวแทนของประสบการณ์ที่หลากหลายเพื่อป้องกันจุดบอดที่เป็นผลมาจากอคติ
• กล่าวถึงคุณภาพและความสมบูรณ์ของข้อมูลการฝึกอบรม: ใช้แนวทางปฏิบัติในการรวบรวมข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและการประมวลผลล่วงหน้าเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลการฝึกอบรมปราศจากอคติ แสดงถึงสถานการณ์ระบบคลาวด์ในโลกแห่งความเป็นจริง และครอบคลุมภัยคุกคามทางไซเบอร์และพฤติกรรมที่เป็นอันตรายอย่างครอบคลุม
• คำนึงถึงลักษณะเฉพาะของโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์: ข้อมูลและอัลกอริธึมการฝึกอบรมจะต้องรองรับช่องโหว่เฉพาะบนคลาวด์สาธารณะ รวมถึงการกำหนดค่าที่ไม่ถูกต้อง ความเสี่ยงจากการเช่าหลายรายการ สิทธิ์ กิจกรรม API กิจกรรมเครือข่าย และพฤติกรรมทั่วไปและผิดปกติของมนุษย์และไม่ใช่มนุษย์
• ให้มนุษย์ “อยู่ตรงกลาง” ในขณะที่ใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อต่อสู้กับอคติ: ทุ่มเททีมงานมนุษย์เพื่อติดตามและประเมินผลการทำงานของนักวิเคราะห์และอัลกอริธึม AI เพื่อหาอคติที่อาจเกิดขึ้น เพื่อให้แน่ใจว่าระบบมีความเป็นกลางและยุติธรรม ในเวลาเดียวกัน คุณสามารถใช้โมเดล AI พิเศษเพื่อระบุอคติในข้อมูลการฝึกอบรมและอัลกอริธึมได้
• ลงทุนในการติดตามและอัปเดตอย่างต่อเนื่อง: ภัยคุกคามทางไซเบอร์และผู้ก่อภัยคุกคามมีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว ระบบ AI จะต้องเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง และควรอัปเดตโมเดลอย่างสม่ำเสมอเพื่อตรวจจับภัยคุกคามใหม่และที่กำลังเกิดขึ้น
• ใช้ AI หลายชั้น: คุณสามารถลดผลกระทบของอคติได้โดยกระจายความเสี่ยงไปยังระบบ AI ต่างๆ
• มุ่งมั่นในการอธิบายและความโปร่งใส: ยิ่งอัลกอริธึม AI ของคุณซับซ้อนมากเท่าไร การเข้าใจวิธีการตัดสินใจหรือการคาดการณ์ก็จะยิ่งยากมากขึ้นเท่านั้น ใช้เทคนิค AI ที่อธิบายได้เพื่อให้มองเห็นเหตุผลที่อยู่เบื้องหลังผลลัพธ์ของ AI
• ติดตามเทคนิคใหม่ๆ ในการบรรเทาอคติของ AI: ขณะที่เราก้าวหน้าในโดเมน AI เรากำลังพบเห็นเทคนิคมากมายในการระบุ ปริมาณ และจัดการกับอคติ วิธีการที่เป็นนวัตกรรมใหม่ เช่น การลดอคติของฝ่ายตรงข้ามและความเป็นธรรมที่ขัดแย้งกับข้อเท็จจริงกำลังได้รับแรงผลักดัน การตามทันเทคนิคล่าสุดเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญยิ่งในการพัฒนาระบบ AI ที่ยุติธรรมและมีประสิทธิภาพสำหรับการรักษาความปลอดภัยบนคลาวด์
• สอบถามผู้ให้บริการรักษาความปลอดภัยระบบคลาวด์ที่ได้รับการจัดการของคุณเกี่ยวกับอคติ: การสร้าง การฝึกอบรม และการบำรุงรักษาระบบ AI สำหรับการตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามนั้นยาก มีราคาแพง และใช้เวลานาน องค์กรหลายแห่งหันไปหาผู้ให้บริการเพื่อเพิ่มการดำเนินงาน SOC ของตน ใช้เกณฑ์เหล่านี้เพื่อช่วยประเมินว่าผู้ให้บริการจัดการกับอคติใน AI ได้ดีเพียงใด

Takeaway

เมื่อพิจารณาถึงขนาดและความซับซ้อนของสภาพแวดล้อมคลาวด์ขององค์กร การใช้ AI เพื่อตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามจึงถือเป็นสิ่งสำคัญ ไม่ว่าจะเป็นบริการภายในหรือภายนอก อย่างไรก็ตาม คุณไม่สามารถแทนที่ความฉลาด ความเชี่ยวชาญ และสัญชาตญาณของมนุษย์ด้วย AI ได้ เพื่อหลีกเลี่ยงอคติด้าน AI และปกป้องสภาพแวดล้อมคลาวด์ของคุณ ให้จัดเตรียมเครื่องมือ AI ที่ทรงพลังและปรับขนาดได้ให้กับผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่มีทักษะ ซึ่งอยู่ภายใต้นโยบายที่เข้มงวดและการกำกับดูแลของมนุษย์