Stwórz bezpieczne podstawy dla modelu Zero Trust dla sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja zmienia sposób działania i innowacji firm w erze pracy hybrydowej i zdalnej. Wiąże się to również z nowymi wyzwaniami i zagrożeniami, zwłaszcza jeśli chodzi o bezpieczeństwo i prywatność danych. Ponieważ firmy chcą wprowadzać innowacje i wspierać swoich pracowników z dowolnego miejsca, muszą również mieć możliwość ochrony swoich cennych informacji. Zero Trust to model zabezpieczeń, która dostosowuje się do nowoczesnego miejsca pracy, aby lepiej chronić pracowników i ich urządzenia. Zapewnia również ochronę technologii sztucznej inteligencji, które można zaimplementować na potrzeby zwiększenia bezpieczeństwa.

Dane zarządzane napędzają modele sztucznej inteligencji, które bazują na dużych ilościach informacji w celu uczenia się, analizowania i generowania szczegółowych informacji. Takie zapotrzebowanie na zabezpieczone dane sprawia, że jest to zasób podatny na zagrożenia, który musi być chroniony przed nieautoryzowanym dostępem, nieprawidłowym użyciem i kradzieżą. Każde naruszenie — punkt końcowy, tożsamość, aplikacja, infrastruktura, sieć — może mieć poważne konsekwencje dla firm, takie jak szkody reputacji, odpowiedzialność prawna i utrata zaufania.

Dzięki wdrożeniu zabezpieczeń modelu Zero Trust firmy mogą chronić swój dostęp, jednocześnie zapewniając pracownikom to, czego potrzebują do wykonywania swojej pracy. Model Zero Trust jest zgodny z trzema podstawowymi zasadami:

1.      Jawna weryfikacja. Model Zero Trust wymaga ciągłej weryfikacji tożsamości i uprawnień przed udzieleniem dostępu do danych i zasobów.
2.      Korzystanie z dostępu z najniższym poziomem uprawnień. Ogranicz dostęp użytkowników za pomocą zasad adaptacyjnych opartych na ryzyku Just-In-Time i Just-Enough-Access (JIT/JEA).
3.      Świadomość występowania naruszeń zabezpieczeń. Jeśli coś wydaje się nie tak, natychmiast zminimalizuj potencjalne zagrożenie poprzez segmentację dostępu, a następnie użyj analizy, aby zidentyfikować problem i wzmocnić zabezpieczenia.

Zabezpieczenia modelu Zero Trust zapewniają, że poufne informacje są zawsze chronione, niezależnie od tego, gdzie są przechowywane, przetwarzane i dostępne — dlatego mają kluczowe znaczenie dla wdrażania sztucznej inteligencji. W miarę jak organizacje wdrażają sztuczną inteligencję, posiadanie modelu zabezpieczeń na potrzeby ciągłej ochrony ich najbardziej wartościowych zasobów umożliwi im wprowadzanie innowacji i zwiększenie produktywności.

Oprócz solidniejszych środków zabezpieczających zasady modelu Zero Trust mogą być stosowane do implementacji sztucznej inteligencji:

Dokładne, kompletne i spójne informacje są niezbędne, ponieważ określają jakość danych wyjściowych sztucznej inteligencji. Jeśli ktoś manipuluje uprawnieniami aplikacji lub zarządzanymi danymi, mogą zostać uszkodzone, co spowoduje, że narzędzie AI będzie generować niedokładne, nierzetelne lub stronnicze wyniki. Model Zero Trust chroni integralność danych, blokując nieautoryzowany dostęp w całym cyklu życia tożsamości.

Mechanizmy kontroli dostępu mają kluczowe znaczenie dla zapobiegania nieautoryzowanemu i nieodpowiedniemu użyciu sztucznej inteligencji oraz danych, które są jej dostarczane. Strategia modelu Zero Trust wzmacnia te mechanizmy kontroli, wymuszając zasadę najniższych uprawnień, która uniemożliwia pracownikom uzyskiwanie dostępu do poufnych danych, aplikacji, punktu końcowego lub tożsamości przed potencjalnym użyciem sztucznej inteligencji do złośliwych celów.

Podobnie jak w przypadku każdej nowoczesnej technologii sztuczna inteligencja jest podatna na naruszenia i cyberataki — szczególnie w przypadku urządzeń zdalnych. Zagrożenia bezpieczeństwa mogą naruszać poufność i dostępność zarządzanych danych, punktów końcowych i sieci, co może mieć istotny wpływ na prywatność i bezpieczeństwo pracowników i klientów. Model Zero Trust zwiększa bezpieczeństwo za pomocą uwierzytelniania wieloskładnikowego i synchronizacji identyfikacji na każdym urządzeniu używanym przez ich pracowników.

Zabezpieczenia modelu Zero Trust nie są konkretnym produktem ani rozwiązaniem. Jest to zestaw zasad, rozwiązań i technologii, które współpracują ze sobą na potrzeby osiągnięcia wysokiego poziomu zabezpieczeń w celu ochrony każdej aplikacji, źródła danych, punktu końcowego, infrastruktury i dowolnego typu środowiska, niezależnie od tego, czy Twoja organizacja prowadzi działalność w oparciu o chmurę, lokalnie, czy hybrydowo.

Aby zbudować i utrzymać solidną podstawę w modelu Zero Trust, firmy powinny obejmować następujące ważne funkcje i możliwości zabezpieczeń:

Pierwsza zasada zabezpieczeń modelu Zero Trust wymaga jawnej weryfikacji wszystkich tożsamości i urządzeń przed udzieleniem dostępu. Zaufanie nigdy nie jest domniemane ani gwarantowane trwale, co sprawia, że jest dynamiczne i kontekstowe, co oznacza, że może się zmieniać w zależności od sytuacji, lokalizacji, czasu lub urządzenia.

Najmniejsze uprawnienie przyznaje tylko minimalny poziom dostępu wymagany dla określonego zadania lub roli. Ta zasada pomaga ograniczyć obszar ataków i wszelkie potencjalne uszkodzenia naruszenia, ograniczając narażenie danych, infrastruktury, zasobów sieciowych, aplikacji lub punktów końcowych tylko do tych, którzy ich potrzebują. Wymusza również rozdzielenie obowiązków i informacji jako potrzebę wiedzy, co uniemożliwia niektórym pracownikom uzyskiwanie dostępu do wysoce poufnych informacji.

Zabezpieczenia modelu Zero Trust dzielą sieci i infrastrukturę na mniejsze strefy lub segmenty na podstawie poufności danych, aplikacji, ról i funkcji biznesowych. Ten środek izoluje i chroni wszystko przed nieautoryzowanym lub złośliwym dostępem oraz będzie blokować i ograniczać rozprzestrzenianie się naruszeń, ograniczając przenoszenie i komunikację między segmentami. Mikrosegmentacja pomaga również zwiększyć wydajność i widoczność sieci, ponieważ zmniejsza przeciążenie i umożliwia szersze monitorowanie i kontrolę.

Ta funkcja umożliwia zespołom ds. zabezpieczeń monitorowanie sieci i infrastruktury pod kątem wszelkich anomalii lub podejrzanych zachowań oraz podejmowanie natychmiastowych działań w celu odizolowania lub ograniczenia ryzyka. Wykrywanie zagrożeń w czasie rzeczywistym i reagowanie na nie zmniejsza wpływ naruszenia przy jednoczesnym identyfikowaniu i rozwiązywaniu głównej przyczyny. Pomaga również poprawić stan zabezpieczeń organizacji za pomocą praktycznych informacji zwrotnych, które zachęcają do ciągłej adaptacji i odporności.

Tworzenie bezpiecznych podstaw w modelu Zero Trust nie jest jednorazowym projektem, ale ciągłą podróżą wymagającą strategicznej wizji, holistycznego podejścia i zmiany kulturowej.

Te kroki zapewniają organizacjom szeroką ścieżkę do oceny, gdzie obecnie się znajdują, gdzie chcą być i jak mogą osiągnąć swoje cele w zakresie zabezpieczeń:

Pierwszym krokiem jest ocena istniejących środków zabezpieczających, zidentyfikowanie mocnych i słabych stron oraz określenie wszelkich luk i potencjalnych zagrożeń. Inspekcja pomoże Ci zrozumieć bieżący stan zabezpieczeń i określić priorytety akcji na potrzeby odpowiedniego przydzielenia zasobów.

Zidentyfikuj wszystkie punkty końcowe, aplikacje, infrastrukturę, sieci, dane i zasoby dla operacji biznesowych, które mogą spowodować znaczne szkody w przypadku utraty lub naruszenia zabezpieczeń. Klasyfikuj każdy zasób na podstawie wartości, poufności i wpływu. Zidentyfikowanie krytycznych zasobów umożliwi skoncentrowanie wysiłków na ochronie tego, co najważniejsze.

Twórz i dokumentuj określone reguły i zasady, aby zarządzać obszarami obrony. Te zasady powinny opierać się na trzech kluczowych zasadach modelu Zero Trust: jawnej weryfikacji, najniższych uprawnieniach i świadomości występowania naruszeń zabezpieczeń. Zasady te nie zostaną ustalone na stałe, ale będą stanowić podstawę na przyszłość.

Wdrażaj technologie, które wdrażają i wspierają zasady modelu Zero Trust, takie jak zarządzanie tożsamością i dostępem, szyfrowanie i haszowanie danych, segmentacja i izolacja sieci, wykrywanie i reagowanie na zagrożenia oraz analiza i inteligencja bezpieczeństwa. Te rozwiązania powinny być zintegrowane i dostosowane do procesów biznesowych, systemów, operacji i celów.

Gdy technologie zostaną wdrożone, poinformuj pracowników o znaczeniu i zaletach zabezpieczeń modelu Zero Trust, a także o ich rolach i obowiązkach w zakresie ich wdrażania i utrzymywania. Szkolenia i świadomość pracowników mogą pomóc w rozwijaniu kultury zwiększonych zabezpieczeń i zaufania oraz zwiększyć ich zaangażowanie i wspierać pracę w zgodności z zasadami. To szkolenie może również pomóc w zapobieganiu błędom ludzkim, które są częstą przyczyną naruszeń zabezpieczeń, lub zmniejszyć ich liczbę.

Teraz, gdy wszystko jest uruchomione, zaplanuj czas na ocenę wydajności zabezpieczeń, zidentyfikowanie wszelkich problemów i znalezienie możliwości poprawy. Ciągłe monitorowanie pomoże Ci utrzymać i poprawić stan zabezpieczeń oraz zwiększyć odporność w miarę rozwoju środowiska zagrożeń wraz z upływem czasu.

Wdrożenie podstaw modelu Zero Trust może również zapewnić kluczowe korzyści dla sztucznej inteligencji i Twojej firmy:

Zabezpieczenia modelu Zero Trust zapewniają, że wszystkie elementy — sieć, tożsamości, punkty końcowe, aplikacje, dane, narzędzia sztucznej inteligencji — są chronione, weryfikowane i monitorowane przez cały czas. Bezpieczna sztuczna inteligencja zapewnia klientom i partnerom zaufanie i wiarygodność dzięki odpowiedzialnemu korzystaniu z technologii.

Model Zero Trust pomaga spełniać wymagania i standardy prawne dotyczące bezpieczeństwa i prywatności danych oraz wykraczać poza nie, takie jak Ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO), Ustawa o ochronie prywatności konsumentów w Kalifornii (CCPA) lub Ustawa o przenośności i odpowiedzialności w zakresie ubezpieczeń zdrowotnych (HIPAA). Pomaga również przygotować się na nowe i ewoluujące przepisy dotyczące etyki i zarządzania w zakresie sztucznej inteligencji oraz reagować na nie, takie jak rozporządzenie unijne AI Act przygotowane przez Komisję Europejską lub Zasady dotyczące AI przygotowane przez OECD.

Stosując zasadę "nigdy nie ufaj, zawsze weryfikuj" do swoich danych, możesz zwiększyć prywatność danych na potrzeby sztucznej inteligencji, udostępniając je tylko autoryzowanym pracownikom w uzasadnionych celach. Ułatwia on również przestrzeganie i ochronę praw i preferencji podmiotów danych, takich jak klienci, pracownicy lub partnerzy, ponieważ zapewnia przejrzystość, kontrolę i zgodę na ich dane.

Ta funkcja umożliwia zespołom ds. zabezpieczeń monitorowanie sieci i infrastruktury pod kątem wszelkich anomalii lub podejrzanych zachowań oraz podejmowanie natychmiastowych działań w celu odizolowania lub ograniczenia ryzyka. Wykrywanie zagrożeń w czasie rzeczywistym i reagowanie na nie zmniejsza wpływ naruszenia przy jednoczesnym identyfikowaniu i rozwiązywaniu głównej przyczyny. Pomaga również poprawić stan zabezpieczeń organizacji za pomocą praktycznych informacji zwrotnych, które zachęcają do ciągłej adaptacji i odporności.

Zapoznaj się z praktycznymi przypadkami użycia, w jaki sposób posiadanie solidnych podstaw modelu Zero Trust pomaga w integracji i bezpieczeństwie sztucznej inteligencji

Model Zero Trust może pomóc chronić zastrzeżone algorytmy sztucznej inteligencji, wytrenowane modele sztucznej inteligencji i własność intelektualną sztucznej inteligencji. Może również zapobiegać nieautoryzowanemu lub złośliwemu dostępowi, modyfikacji lub kradzieży, co pozwala na zachowanie integralności i autentyczności. 

• Scenariusz: ochrona algorytmów sztucznej inteligencji w badaniach i programowaniu przez utworzenie skrótu kodu sztucznej inteligencji, wyizolowanie unikatowych środowisk sztucznej inteligencji i upewnienie się, że deweloperzy sztucznej inteligencji mają tylko odpowiedni dostęp.

Potoki danych sztucznej inteligencji obejmują procesy i systemy, które umożliwiają przepływ danych z kolekcji do analizy. Model Zero Trust zapewnia ochronę, weryfikację i monitorowanie danych w całym cyklu życia oraz zapewnia zachowanie ich jakości i dokładności. 

• Scenariusz: zabezpiecz przepływ danych z urządzeń IoT do swojej platformy w chmurze, śledząc i weryfikując każde urządzenie IoT, szyfrując przesyłane i magazynowane dane oraz segmentując strefy sieciowe na potrzeby ograniczania komunikacji dwukierunkowej.

Zarządzanie sztuczną inteligencją określa ramy prawne i procedury na potrzeby zapewnienia, że użycie sztucznej inteligencji jest etyczne, odpowiedzialne. Zabezpieczenia modelu Zero Trust mogą ułatwić monitorowanie i inspekcję dostępu do sztucznej inteligencji oraz działań w celu zachowania zgodności z zasadami i przepisami firmy.

• Scenariusz: Monitoruj wydajność i zachowanie sztucznej inteligencji, stale weryfikując osoby korzystające ze sztucznej inteligencji i jej urządzeń, szyfrując i tworząc skróty danych wyjściowych i dzienników sztucznej inteligencji oraz implementując wykrywanie zagrożeń i reagowanie w czasie rzeczywistym.

Tworzenie podstaw modelu Zero Trust z myślą o sztucznej inteligencji tworzy model, który skutecznie dostosowuje się do złożoności nowoczesnego środowiska, obejmuje pracę hybrydową i zdalną oraz lepiej chroni pracowników, ich urządzenia, aplikacje i dane — niezależnie od tego, gdzie się znajdują. Dzięki temu firmy mogą bez obaw korzystać z technologii sztucznej inteligencji, tworzyć nowe wartości i umożliwiać im wprowadzanie innowacji i zabezpieczyć przyszłość.

Model Zero Trust i sztuczna inteligencja uzupełniają się wzajemnie. W miarę jak organizacje nadal wdrażają sztuczną inteligencję i zapoznają się z nią, potrzebują zasad modelu Zero Trust, aby zabezpieczyć i chronić swoje inwestycje. Podobnie, gdy ich stan zabezpieczeń staje się bardziej złożony i dynamiczny, wdrożenie sztucznej inteligencji na potrzeby zautomatyzowania niektórych funkcji zmniejszy obciążenie zespołów IT, aby mogły skoncentrować się na ważniejszych zadaniach.

Utworzenie bezpiecznych podstaw modelu Zero Trust dla sztucznej inteligencji ma kluczowe znaczenie dla wydajnego i bezpiecznego środowiska sztucznej inteligencji. Pomaga firmom chronić swoje sieci, punkty końcowe, aplikacje, tożsamości, dane i infrastrukturę, zwiększać wydajność sztucznej inteligencji i ograniczać ryzyko związane ze sztuczną inteligencją. Model Zero Trust pomaga również firmom budować zaufanie do swoich systemów sztucznej inteligencji, poprawiać zgodność z przepisami i zwiększać prywatność danych.

Odwiedź Centrum wskazówek dotyczących modelu Zero Trust firmy Microsoft, aby dowiedzieć się więcej o sposobie tworzenia bezpiecznych podstaw modelu Zero Trust dla sztucznej inteligencji.