Οι κίνδυνοι ασφαλείας που περιβάλλουν τη generative AI (GenAI) αυξάνονται σε κρίσιμα επίπεδα, ωστόσο οι οργανισμοί εξακολουθούν να υστερούν στην εφαρμογή κατάλληλων διασφαλίσεων . Πρόσφατα ευρήματα αποκαλύπτουν ένα επικίνδυνο χάσμα μεταξύ των γνωστών τρωτών σημείων και των πραγματικών προσπαθειών αποκατάστασης, αφήνοντας πολλά συστήματα που υποστηρίζονται από AI εκτεθειμένα σε πιθανές παραβιάσεις .
Τα δεδομένα δοκιμών διείσδυσης σκιαγραφούν μια ανησυχητική εικόνα, τα large language models (LLM) εμφανίζουν σταθερά υψηλότερα ποσοστά σοβαρών ευπαθειών σε σύγκριση με άλλα συστήματα . Ακόμη χειρότερα, αυτά τα ελαττώματα είναι από τα λιγότερο πιθανό να διορθωθούν, δημιουργώντας μια αυξανόμενη συσσώρευση ανεπίλυτων απειλών . Ενώ ορισμένοι κλάδοι, όπως οι χρηματοοικονομικές υπηρεσίες και η τεχνολογία πληροφοριών, επιδεικνύουν ισχυρότερες στάσεις ασφαλείας, τομείς όπως η εκπαίδευση, η μεταποίηση και η φιλοξενία αγωνίζονται με σημαντικά υψηλότερους κινδύνους . Αυτές οι διαφορές πιθανότατα προέρχονται από διαφορές στην κανονιστική εποπτεία, την ωριμότητα της ασφάλειας και την πολυπλοκότητα του συστήματος .
Παρά την ευρεία αναγνώριση των απειλών της generative AI, συμπεριλαμβανομένων των διαρροών δεδομένων και της παραβίασης μοντέλων, μόνο το 66% των εταιρειών διεξάγουν τακτικούς ελέγχους ασφαλείας σε εφαρμογές που βασίζονται στην AI . Σχεδόν οι μισοί από τους επαγγελματίες ασφαλείας υποστηρίζουν μια προσωρινή διακοπή στην ανάπτυξη της AI για να επαναξιολογηθούν οι άμυνες, αλλά ο γρήγορος ρυθμός υιοθέτησης δεν δείχνει σημάδια επιβράδυνσης . «Οι εισβολείς δεν κάνουν παύση, οπότε ούτε και οι ομάδες ασφαλείας», προειδοποιεί ένας ειδικός του κλάδου . Η ανάγκη προσαρμογής είναι σαφής, ωστόσο πολλοί οργανισμοί παραμένουν απροετοίμαστοι για τις μοναδικές προκλήσεις που θέτει η AI .
Υπάρχει μια αξιοσημείωτη διαφορά μεταξύ της ηγεσίας και των ομάδων πρώτης γραμμής σχετικά με τον ρόλο της AI στην κυβερνοασφάλεια . Τα στελέχη είναι πιο διατεθειμένα να θεωρήσουν τη generative AI ως απειλή παρά ως εργαλείο, ενώ οι επαγγελματίες συνεχίζουν να προωθούν τις αναπτύξεις . Αυτή η αποσύνδεση μπορεί να προέρχεται από την υπερβολική αυτοπεποίθηση στα υπάρχοντα μέτρα ασφαλείας, παρά τα δεδομένα δοκιμών που αποκαλύπτουν επίμονες αδυναμίες . Είναι ενδιαφέρον ότι οι πραγματικές ευπάθειες συχνά διαφέρουν από τους αναμενόμενους κινδύνους . Ενώ οι ομάδες ασφαλείας δίνουν προτεραιότητα στην πρόληψη της έκθεσης δεδομένων, οι επιθέσεις prompt injection και άλλες απειλές παραμένουν σημαντικές ανησυχίες .
Οι οργανισμοί αντιμετωπίζουν πολλαπλούς κινδύνους από τη χρήση της GenAI, όπως παραβιάσεις της ιδιωτικότητας δεδομένων, διαρροή δεδομένων, επιθέσεις μοντέλων και μη συμμόρφωση με τους κανονισμούς . Η εξασφάλιση της ακεραιότητας των δεδομένων που χρησιμοποιούνται από τα συστήματα GenAI είναι ζωτικής σημασίας, καθώς τα κατεστραμμένα ή παραποιημένα δεδομένα μπορούν να οδηγήσουν σε εσφαλμένα ή επιβλαβή αποτελέσματα . Οι εταιρείες πρέπει να κατανοήσουν διεξοδικά αυτούς τους κινδύνους και να εφαρμόσουν προστατευτικά μέτρα πριν υιοθετήσουν αυτήν την τεχνολογία .
Η αντιμετώπιση των τρωτών σημείων της GenAI απαιτεί μια πολύπλευρη προσέγγιση. Οι βελτιωμένοι έλεγχοι πρόσβασης, τα ισχυρά πρωτόκολλα ελέγχου ταυτότητας και η ολοκληρωμένη επικύρωση εισόδου είναι απαραίτητα για την ασφάλεια των API GenAI και των στοιχείων του συστήματος . Η τακτική, δομημένη διενέργεια δοκιμών διείσδυσης βοηθά στην επικύρωση της αποτελεσματικότητας των αμυντικών ελέγχων σε πραγματικές συνθήκες . Επιπλέον, οι οργανισμοί θα πρέπει να διασφαλίζουν ότι τα συστήματα που βασίζονται στην GenAI ελέγχονται σωστά πριν από την ανάπτυξή τους στους χρήστες . Η αντιμετώπιση αυτών των κινδύνων είναι ζωτικής σημασίας για την αξιοποίηση των πλεονεκτημάτων της GenAI, ελαχιστοποιώντας παράλληλα τις πιθανές αρνητικές συνέπειες .