人工智能零信任從一開(kāi)始就建立安全

隨著人工智能(AI)繼續(xù)革命性的產(chǎn)業(yè),其在關(guān)鍵應(yīng)用中的作用繼續(xù)指數(shù)增長(zhǎng)。所有這些創(chuàng)新帶來(lái)了越來(lái)越多的關(guān)注--我們?nèi)绾伪３諥I系統(tǒng)的安全?與傳統(tǒng)應(yīng)用程序不同的是,人工智能處理的是高度敏感的數(shù)據(jù)、復(fù)雜的模型和不適合傳統(tǒng)安全措施墻內(nèi)的龐大網(wǎng)絡(luò)。建立在確定的網(wǎng)絡(luò)周界內(nèi)的信任基礎(chǔ)上的傳統(tǒng)安全模式,在保護(hù)人工智能工作流的高度分布、動(dòng)態(tài)和敏感性質(zhì)方面證明是不夠的。在人工智能的背景下,敏感數(shù)據(jù)、復(fù)雜模型和分布式系統(tǒng)相互交叉,零信任提供了一種前瞻性的整體安全方法。

本文從一開(kāi)始就探討了人工智能零信任的必要性、指導(dǎo)其應(yīng)用的基本原則以及保護(hù)人工智能系統(tǒng)的實(shí)用方法。

為什么人工智能需要零信任

大赦國(guó)際系統(tǒng)提出了獨(dú)特的安全挑戰(zhàn):

· 數(shù)據(jù)敏感性 *人工智能模型接受了關(guān)于龐大數(shù)據(jù)集的培訓(xùn),其中往往包括敏感或?qū)Ｓ行畔?。違約可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄漏或知識(shí)產(chǎn)權(quán)盜竊。

· 模型脆弱性 :人工智能模型可能易受各種風(fēng)險(xiǎn)的影響,如對(duì)抗性攻擊、模型中毒和推理攻擊。

· 分布式生態(tài)系統(tǒng) :人工智能工作流經(jīng)?？缭皆骗h(huán)境、邊緣設(shè)備和API,增加攻擊面。

· 動(dòng)態(tài)性質(zhì) :人工智能模型和依賴(lài)關(guān)系的不斷演變要求采取適應(yīng)性的安全措施。

鑒于這些挑戰(zhàn),實(shí)施零信任原則可確保對(duì)人工智能系統(tǒng)的安全采取積極主動(dòng)的做法。

人工智能系統(tǒng)獨(dú)特的安全需要

與此同時(shí), 零信托 --"從不信任,永遠(yuǎn)驗(yàn)證"--廣泛地應(yīng)用于各種應(yīng)用程序類(lèi)型,實(shí)現(xiàn)人工智能系統(tǒng)的零信任,與更傳統(tǒng)的應(yīng)用程序如微服務(wù)相比,提出了獨(dú)特的挑戰(zhàn)和要求。差異產(chǎn)生于人工智能工作流的獨(dú)特性、數(shù)據(jù)敏感性和操作動(dòng)態(tài)。以下是主要的區(qū)別:

· 數(shù)據(jù)敏感性和生命周期 : AI系統(tǒng)嚴(yán)重依賴(lài)敏感數(shù)據(jù)集進(jìn)行培訓(xùn)和參考。AI中的數(shù)據(jù)生命周期包括攝入、存儲(chǔ)、培訓(xùn)和部署,每個(gè)都需要細(xì)致的保護(hù)。

· 模型脆弱性 :人工智能模型容易受到模型中毒、對(duì)抗輸入和推理攻擊等攻擊的影響。要確保這些資產(chǎn)的安全,需要側(cè)重于典型的完整性和對(duì)抗防御。

· 分布式生態(tài)系統(tǒng) :人工智能工作流跨越云端、邊緣和內(nèi)部環(huán)境,使得執(zhí)行一致的零信任策略更加困難。

· 動(dòng)態(tài)工作流程 : AI系統(tǒng)具有高度的動(dòng)態(tài)性,模型經(jīng)常被重新訓(xùn)練、更新和重新部署。這就產(chǎn)生了一個(gè)不斷變化的攻擊面。

· 可審計(jì)性 : 對(duì)AI的監(jiān)管合規(guī)涉及跟蹤數(shù)據(jù)血統(tǒng)、模型決策和培訓(xùn)來(lái)源,為零信任添加了另一層安全和透明度要求。

· 攻擊向量 : AI引入了獨(dú)特的攻擊向量,如在訓(xùn)練期間中毒數(shù)據(jù)集,操作輸入管道,以及竊取模型知識(shí)產(chǎn)權(quán)。

人工智能應(yīng)用零信任核心原則

人工智能應(yīng)用零信任建立在以下支柱之上:

1.在每個(gè)入口點(diǎn)核實(shí)身份

· 實(shí)現(xiàn)?多因素認(rèn)證 (MFA)用于訪(fǎng)問(wèn)AI資源的用戶(hù)和機(jī)器。

· 使用?基于角色的訪(fǎng)問(wèn)控制 基于屬性的訪(fǎng)問(wèn)控制,以限制對(duì)敏感數(shù)據(jù)集和模型的訪(fǎng)問(wèn)。

2. 最小權(quán)限訪(fǎng)問(wèn)

· 確保用戶(hù)、應(yīng)用程序和設(shè)備擁有履行其功能所需的最低訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限.

· 根據(jù)上下文動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)限,如時(shí)間、位置或行為異常.

3.持續(xù)監(jiān)測(cè)和驗(yàn)證

· 對(duì)數(shù)據(jù)流、API使用和模型交互進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。

· 利用行為分析來(lái)檢測(cè)異?；顒?dòng),比如?模型過(guò)濾嘗試 .

4.安全的整個(gè)生命周期

· 加密數(shù)據(jù)在靜止、傳輸和人工智能管道處理過(guò)程中.

· 在集成之前驗(yàn)證和保護(hù)第三方數(shù)據(jù)集和經(jīng)過(guò)培訓(xùn)的模型。

5. 微染色

· 隔離人工智能系統(tǒng)的組件(例如:,訓(xùn)練環(huán)境,推理引擎),以限制出現(xiàn)斷裂時(shí)的橫向運(yùn)動(dòng)。

人工智能應(yīng)用程序零信任的關(guān)鍵組件

1. 身份和訪(fǎng)問(wèn)管理

· 作用 :確保只有經(jīng)過(guò)認(rèn)證和授權(quán)的用戶(hù)、設(shè)備和服務(wù)才能訪(fǎng)問(wèn)AI資源。

· 主要特征 :

o Multi-factor authentication (MFA).

o 基于角色的訪(fǎng)問(wèn)控制或基于屬性的訪(fǎng)問(wèn)控制。

o 針對(duì)特定人工智能任務(wù)(例如:,訓(xùn)練、推論或監(jiān)控)。

2. 數(shù)據(jù)安全和加密

· 作用 :保護(hù)在培訓(xùn)和推斷中使用的敏感數(shù)據(jù)不受未經(jīng)授權(quán)的訪(fǎng)問(wèn)和篡改。

· 主要特征 :

o 在靜止、運(yùn)輸和處理過(guò)程中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密(例如:,?同態(tài)加密 用于計(jì)算)。

o 為敏感數(shù)據(jù)集安全數(shù)據(jù)掩蔽和匿名化。

o 數(shù)據(jù)血統(tǒng)跟蹤和來(lái)源的安全存儲(chǔ)解決方案。

3.模型保護(hù)

· 作用 *保護(hù)人工智能模式免遭盜竊、操縱和對(duì)抗攻擊。

· 主要特征 :

o 模型加密和數(shù)字簽名來(lái)驗(yàn)證完整性.

o 對(duì)抗訓(xùn)練,使模型對(duì)精心設(shè)計(jì)的投入有彈性。

o 模型端點(diǎn)的訪(fǎng)問(wèn)控件,以防止未經(jīng)授權(quán)的使用。

4. 端點(diǎn)和API安全

· 作用 :確保人工智能系統(tǒng)與其用戶(hù)或依賴(lài)關(guān)系之間的安全通信。

· 主要特征 :

o API認(rèn)證(例如:,Oauth2.0,jwt)和授權(quán)。

o 防止濫用的API比率限制和節(jié)流。

o 使用TLS對(duì)API通信進(jìn)行加密。

5. 無(wú)信托網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) (ZTNA)

· 作用 :實(shí)現(xiàn)微掃描和嚴(yán)格的網(wǎng)絡(luò)訪(fǎng)問(wèn)控制,以最小化攻擊表面。

· 主要特征 :

o 隔離人工智能環(huán)境(例如:,訓(xùn)練,發(fā)展,推論)防止側(cè)向運(yùn)動(dòng)。

o 連續(xù)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)流量異常.

o 網(wǎng)絡(luò)加密和安全隧道的混合或多云設(shè)置。

6.持續(xù)監(jiān)測(cè)和分析

· 作用 實(shí)時(shí)檢測(cè)和應(yīng)對(duì)潛在威脅或異常行為。

· 主要特征 :

o 由ii驅(qū)動(dòng)的威脅檢測(cè)系統(tǒng)分析行為模式。

o 記錄和審核法醫(yī)分析的所有訪(fǎng)問(wèn)和活動(dòng)。

o 異常檢測(cè)以識(shí)別異常數(shù)據(jù)流或模型交互。

7.自動(dòng)化和編排

· 作用 *簡(jiǎn)化安保執(zhí)法和事件應(yīng)對(duì)。

· 主要特征 :

o 檢測(cè)到的威脅的自動(dòng)補(bǔ)救工作流程。

o 根據(jù)不斷變化的情況(例如:,時(shí)間,地點(diǎn),或行為。

o 與…融合?安全性編排、自動(dòng)化和響應(yīng) (高飛)平臺(tái)。

8.治理和合規(guī)

· 作用 *確保遵守監(jiān)管要求和組織政策。

· 主要特征 :

o 詳細(xì)的數(shù)據(jù)使用、模型培訓(xùn)和推理過(guò)程的審計(jì)線(xiàn)索。

o 對(duì)專(zhuān)門(mén)針對(duì)原子能機(jī)構(gòu)的條例(如?GdPR ,?CCPA 或大赦國(guó)際道德準(zhǔn)則。

o 確認(rèn)大赦國(guó)際決定的透明度機(jī)制(例如:,?可解釋性 tools).

9. 設(shè)計(jì)人員 融合

· 作用 :將安全性嵌入人工智能開(kāi)發(fā)和部署生命周期。

· 鍵 特點(diǎn) :

o 確保人工智能工作流的CI/CD管道安全,確保及早發(fā)現(xiàn)漏洞。

o 對(duì)第三方數(shù)據(jù)集、訓(xùn)練前模型和人工智能庫(kù)的脆弱性?huà)呙琛?/p>

o 部署期間人工智能模型及其API的安全測(cè)試。

10.邊緣安全(如適用)

· 作用 :保護(hù)部署在邊緣設(shè)備或遠(yuǎn)程操作系統(tǒng)上的人工智能模型。

· 主要特征 :

o 設(shè)備認(rèn)證和安全配置。

o 邊緣設(shè)備和中央系統(tǒng)之間的端到端加密。

o 資源受限邊緣環(huán)境的輕量級(jí)異常檢測(cè)。

零信任的工具和框架

人工智能應(yīng)用程序的動(dòng)態(tài)性、分布性和敏感性帶來(lái)了獨(dú)特的安全挑戰(zhàn)。由于以下原因,專(zhuān)門(mén)為零信任而設(shè)計(jì)的工具和框架是必不可少的:

· 保護(hù)敏感數(shù)據(jù) : AI應(yīng)用程序處理大量的敏感數(shù)據(jù),包括個(gè)人和專(zhuān)有信息。加密和訪(fǎng)問(wèn)控制工具幫助保護(hù)數(shù)據(jù)不被破壞和濫用。

· 確保打擊威脅的模式 : AI模型容易受到對(duì)抗攻擊、模型盜竊和數(shù)據(jù)中毒的影響。專(zhuān)門(mén)的工具可以檢測(cè)漏洞,強(qiáng)化模型,并在訓(xùn)練和推理過(guò)程中確保其完整性。

· 管理復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng) :人工智能工作流跨越云、邊緣和混合環(huán)境,涉及多個(gè)利益攸關(guān)方和系統(tǒng)。身份和訪(fǎng)問(wèn)管理、網(wǎng)絡(luò)分割和監(jiān)控框架確保了整個(gè)分布式生態(tài)系統(tǒng)的安全互動(dòng)。

· 合規(guī)和透明度 ::對(duì)大赦國(guó)際有嚴(yán)格的監(jiān)管要求(例如:這些工具通過(guò)執(zhí)行人工智能系統(tǒng)中的審計(jì)線(xiàn)索、加密和解釋來(lái)幫助確保遵守。

· 提高復(fù)原力 : 這些工具通過(guò)自動(dòng)化的威脅檢測(cè)、持續(xù)監(jiān)測(cè)和事件反應(yīng),使人工智能系統(tǒng)更能抵御復(fù)雜的攻擊。

零信任最佳做法

實(shí)現(xiàn)人工智能應(yīng)用程序的零信任需要一個(gè)前瞻性和全面的方法來(lái)保護(hù)人工智能生命周期的每個(gè)階段。

以下是基于主要安全原則的最佳做法:

及早整合安全性

· 從開(kāi)發(fā)階段到部署和維護(hù)階段采取安全措施。

· 使用 威脅建模 和 安全第一設(shè)計(jì)原則 識(shí)別人工智能工作流中的潛在風(fēng)險(xiǎn)。

連續(xù)認(rèn)證

· 為訪(fǎng)問(wèn)AI系統(tǒng)的用戶(hù)和服務(wù)強(qiáng)制執(zhí)行多因素認(rèn)證(MFA)。

· 實(shí)施基于上下文調(diào)整安全性的自適應(yīng)認(rèn)證方法(例如:,裝置,地點(diǎn),或行為。

適用最小特權(quán)原則

· 限制用戶(hù)和服務(wù)執(zhí)行任務(wù)所需的最低訪(fǎng)問(wèn)級(jí)別。

· 定期審查和更新訪(fǎng)問(wèn)控制,以限制潛在的攻擊表面.

對(duì)所有地方的數(shù)據(jù)進(jìn)行加密

· 確保數(shù)據(jù)加密在休息、傳輸和處理期間,以保護(hù)敏感的人工智能訓(xùn)練和推理數(shù)據(jù)。

· 使用先進(jìn)的技術(shù),如同態(tài)加密和安全飛地敏感的計(jì)算。

監(jiān)測(cè)和審計(jì)

· 部署先進(jìn)的監(jiān)控工具來(lái)跟蹤人工智能模型中的異常行為和數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)模式。

· 對(duì)數(shù)據(jù)使用、模型交互和API活動(dòng)進(jìn)行全面的審計(jì)跟蹤,以發(fā)現(xiàn)和應(yīng)對(duì)可疑活動(dòng)。

執(zhí)行保安政策

· 使用諸如開(kāi)放策略代理(OPA)的策略引擎來(lái)執(zhí)行跨微服務(wù)、數(shù)據(jù)管道和AI組件的一致安全策略。

· 定義并自動(dòng)化政策執(zhí)行,以確保環(huán)境之間的一致性.

定期更新和修補(bǔ)

· 持續(xù)更新和補(bǔ)丁所有軟件組件,包括AI庫(kù)、模型和依賴(lài)關(guān)系,以減輕漏洞。

· 自動(dòng)補(bǔ)丁管理?CI/CD管道 以簡(jiǎn)化程序。

采用"防治荒漠化行動(dòng)"做法

· 整合安全測(cè)試,例如?靜態(tài)應(yīng)用安全測(cè)試 和動(dòng)態(tài)應(yīng)用安全測(cè)試,進(jìn)入CI/CD管道。

· 使用自動(dòng)化的漏洞掃描工具在開(kāi)發(fā)過(guò)程的早期發(fā)現(xiàn)和解決問(wèn)題。

教育和培訓(xùn)隊(duì)

· 對(duì)開(kāi)發(fā)人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家和操作團(tuán)隊(duì)進(jìn)行關(guān)于零信任原則和人工智能系統(tǒng)安全重要性的定期培訓(xùn)。

· 在整個(gè)組織培養(yǎng)一種分擔(dān)安全責(zé)任的文化。

通過(guò)遵循這些實(shí)踐,組織可以建立一個(gè)強(qiáng)有力的零信任框架,確保AI應(yīng)用程序不受不斷變化的威脅,減少風(fēng)險(xiǎn),并確保遵守監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)。

結(jié)論

隨著人工智能繼續(xù)塑造我們的世界,為關(guān)鍵應(yīng)用程序提供動(dòng)力,推動(dòng)創(chuàng)新,它也帶來(lái)了不可忽視的獨(dú)特安全挑戰(zhàn)。敏感數(shù)據(jù),分布式工作流,以及保護(hù)模型完整性的必要性,都要求采取一種前瞻性和全面的方法--這就是零信任的來(lái)源。零信任通過(guò)關(guān)注連續(xù)認(rèn)證、最小權(quán)限訪(fǎng)問(wèn)和實(shí)時(shí)監(jiān)控等原則,為保護(hù)AI系統(tǒng)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。當(dāng)與工具、最佳實(shí)踐以及諸如加密管道和模型保護(hù)等組件相結(jié)合時(shí),它可以幫助組織保持在威脅之前。