Внедрение систем искусственного интеллекта (ИИ) требует новых подходов к безопасности. Для защиты ИИ-конвейеров, чувствительных данных и всей экосистемы ИИ организации обращаются к инструментам категории AI-SPM (AI Security Posture Management — Управление состоянием безопасности ИИ). Эти решения помогают выявлять риски, контролировать политики и защищать критически важные данные и алгоритмы. Однако не все платформы AI-SPM обладают одинаковыми возможностями.
Ключевой функцией эффективного решения является обеспечение полной прозрачности и контроля над всеми моделями ИИ, наборами данных и связанной с ними инфраструктурой. Широкое использование моделей в организации затрудняет их отслеживание, что создает риски несоблюдения нормативных требований, несанкционированного доступа и утечки данных. Платформа должна обеспечивать бесшовное автоматическое обнаружение всех используемых моделей ИИ, создавать единый централизованный реестр развернутых моделей и связанных с ними ресурсов, а также предоставлять инструменты для проактивного мониторинга использования моделей для предотвращения уязвимостей до их эксплуатации.
Системы ИИ подвержены уникальным угрозам, которые традиционные средства IT-безопасности не могут устранить. К таким рискам относятся состязательные атаки, утечка данных через недостаточно анонимизированные наборы для обучения, а также нарушение целостности моделей, ведущее к предвзятости или подмене результатов. Решение AI-SPM должно обеспечивать защиту обучающих данных в рабочих процессах машинного обучения (ML), гарантировать соответствие наборов данных нормам конфиденциальности, выявлять аномалии или вредоносную активность, а также защищать каждый этап жизненного цикла ИИ — от сбора данных до развертывания.
Соответствие нормативным требованиям — критически важный аспект безопасности ИИ, поскольку эти системы обрабатывают огромные объемы конфиденциальной информации. Платформа AI-SPM должна помогать организациям ориентироваться в сложных и постоянно меняющихся законах о защите данных, таких как GDPR (Общий регламент по защите данных), фреймворк NIST AI и HIPAA (Закон о преемственности и подотчетности медицинского страхования). Для этого необходимы функции автоматического сопоставления данных и рабочих процессов ИИ с правилами управления и соответствия, обнаружение несовместимых данных и надежная отчетность для готовности к аудиту. Также важны автоматизированное применение политик безопасности и мониторинг нарушений в реальном времени.
Современные ИИ-решения развертываются в динамичных, облачных и мультиоблачных средах, включая платформы AWS, Azure и Google Cloud. Решение для безопасности ИИ должно быть спроектировано для масштабирования и поддержания согласованных политик в распределенных инфраструктурах. Платформа должна адаптироваться к постоянным изменениям в ИИ-конвейерах и управлять безопасностью в условиях постоянно меняющихся рабочих нагрузок, обеспечивая при этом централизованный контроль над политиками, применяемыми во всех средах.
Для предотвращения операционных сбоев и пробелов в безопасности решение AI-SPM должно беспрепятственно интегрироваться с существующим технологическим стеком организации. Недостаточная интеграция приводит к возникновению изолированных данных, операционным трудностям и неполному охвату безопасности. Платформа должна эффективно взаимодействовать с инструментами безопасности данных, такими как DSPM (Управление состоянием безопасности данных) и DLP (Предотвращение утечек данных), платформами управления идентификацией, а также с цепочками инструментов DevOps. Важна совместимость с платформами ИИ/ML, включая Amazon Bedrock и Azure AI, для обеспечения слаженной работы команд безопасности, DevOps и специалистов по ИИ.
Безопасность ИИ должна быть проактивной, а не реактивной. Компания Zscaler (NASDAQ: ZS) помогает организациям ускорить цифровую трансформацию. Платформа Zscaler Zero Trust Exchange™, основанная на концепции Security Service Edge (SSE), является крупнейшей в мире облачной платформой для встроенной безопасности. Она защищает тысячи клиентов от кибератак и потери данных, безопасно соединяя пользователей, устройства и приложения в любом месте. Платформа распределена по более чем 150 центрам обработки данных по всему миру. Дополнительная информация доступна на сайтах и .
Изображение носит иллюстративный характер
Ключевой функцией эффективного решения является обеспечение полной прозрачности и контроля над всеми моделями ИИ, наборами данных и связанной с ними инфраструктурой. Широкое использование моделей в организации затрудняет их отслеживание, что создает риски несоблюдения нормативных требований, несанкционированного доступа и утечки данных. Платформа должна обеспечивать бесшовное автоматическое обнаружение всех используемых моделей ИИ, создавать единый централизованный реестр развернутых моделей и связанных с ними ресурсов, а также предоставлять инструменты для проактивного мониторинга использования моделей для предотвращения уязвимостей до их эксплуатации.
Системы ИИ подвержены уникальным угрозам, которые традиционные средства IT-безопасности не могут устранить. К таким рискам относятся состязательные атаки, утечка данных через недостаточно анонимизированные наборы для обучения, а также нарушение целостности моделей, ведущее к предвзятости или подмене результатов. Решение AI-SPM должно обеспечивать защиту обучающих данных в рабочих процессах машинного обучения (ML), гарантировать соответствие наборов данных нормам конфиденциальности, выявлять аномалии или вредоносную активность, а также защищать каждый этап жизненного цикла ИИ — от сбора данных до развертывания.
Соответствие нормативным требованиям — критически важный аспект безопасности ИИ, поскольку эти системы обрабатывают огромные объемы конфиденциальной информации. Платформа AI-SPM должна помогать организациям ориентироваться в сложных и постоянно меняющихся законах о защите данных, таких как GDPR (Общий регламент по защите данных), фреймворк NIST AI и HIPAA (Закон о преемственности и подотчетности медицинского страхования). Для этого необходимы функции автоматического сопоставления данных и рабочих процессов ИИ с правилами управления и соответствия, обнаружение несовместимых данных и надежная отчетность для готовности к аудиту. Также важны автоматизированное применение политик безопасности и мониторинг нарушений в реальном времени.
Современные ИИ-решения развертываются в динамичных, облачных и мультиоблачных средах, включая платформы AWS, Azure и Google Cloud. Решение для безопасности ИИ должно быть спроектировано для масштабирования и поддержания согласованных политик в распределенных инфраструктурах. Платформа должна адаптироваться к постоянным изменениям в ИИ-конвейерах и управлять безопасностью в условиях постоянно меняющихся рабочих нагрузок, обеспечивая при этом централизованный контроль над политиками, применяемыми во всех средах.
Для предотвращения операционных сбоев и пробелов в безопасности решение AI-SPM должно беспрепятственно интегрироваться с существующим технологическим стеком организации. Недостаточная интеграция приводит к возникновению изолированных данных, операционным трудностям и неполному охвату безопасности. Платформа должна эффективно взаимодействовать с инструментами безопасности данных, такими как DSPM (Управление состоянием безопасности данных) и DLP (Предотвращение утечек данных), платформами управления идентификацией, а также с цепочками инструментов DevOps. Важна совместимость с платформами ИИ/ML, включая Amazon Bedrock и Azure AI, для обеспечения слаженной работы команд безопасности, DevOps и специалистов по ИИ.
Безопасность ИИ должна быть проактивной, а не реактивной. Компания Zscaler (NASDAQ: ZS) помогает организациям ускорить цифровую трансформацию. Платформа Zscaler Zero Trust Exchange™, основанная на концепции Security Service Edge (SSE), является крупнейшей в мире облачной платформой для встроенной безопасности. Она защищает тысячи клиентов от кибератак и потери данных, безопасно соединяя пользователей, устройства и приложения в любом месте. Платформа распределена по более чем 150 центрам обработки данных по всему миру. Дополнительная информация доступна на сайтах и .
