Khi trí tuệ nhân tạo chuyển từ các dự án thử nghiệm sang cốt lõi của công nghệ doanh nghiệp, bề mặt tấn công cho các tổ chức hiện đại đang mở rộng nhanh chóng. Các khối lượng công việc AI đưa ra những rủi ro độc đáo - từ các hệ thống "tác nhân" có thể tự động gửi mã đến các mô hình không xác định dễ bị tấn công tiêm mã.
Để giúp các nhóm bảo mật theo kịp, Datadog đã phác thảo một khung toàn diện cho bảo mật AI. Dưới đây là những thực tiễn tốt nhất cần thiết để bảo vệ AI từ phát triển đến sản xuất.
1. Triển khai khả năng nhìn thấy trong thời gian thực
Các công cụ quét bảo mật truyền thống thường không đáp ứng được trong môi trường AI vì chúng không thể tính đến hành vi "trực tiếp" của các tác nhân tự động. An ninh hiệu quả đòi hỏi phải có khả năng nhìn thấy liên tục trong thời gian thực. Điều này cho phép các nhóm phát hiện khi một dịch vụ AI bắt đầu thực hiện các cuộc gọi API trái phép hoặc tạo ra bí mật mà không có sự can thiệp của con người. Bằng cách giám sát việc thực thi thực tế của các khối lượng công việc AI, các tổ chức có thể phát hiện các vi phạm dây chuyền trước khi chúng lan rộng ra toàn bộ hệ thống.
2. Tăng cường chống lại việc tiêm lệnh và độc hại
Không giống như phần mềm truyền thống, các mô hình AI dễ bị tấn công "hành vi".
Tiêm lệnh: Các đầu vào độc hại được thiết kế để vượt qua các bộ lọc an toàn hoặc trích xuất dữ liệu nhạy cảm.
Kiểm tra độc hại: Giám sát liên tục cả các lệnh và phản hồi để đảm bảo AI không tạo ra nội dung có hại, thiên lệch hoặc không tuân thủ.
Sử dụng các công cụ như Datadog LLM Observability, các nhóm có thể thực hiện kiểm tra tính toàn vẹn theo thời gian thực để đảm bảo các mô hình vẫn nằm trong giới hạn hoạt động dự kiến.
3. Ngăn chặn rò rỉ dữ liệu với quét nâng cao
Các mô hình AI chỉ tốt như dữ liệu mà chúng được đào tạo, nhưng dữ liệu đó thường chứa thông tin nhạy cảm. Thông tin cá nhân nhận dạng (PII) hoặc bí mật sở hữu có thể vô tình rò rỉ vào các tập huấn luyện LLM hoặc nhật ký suy diễn.
Thực hành tốt nhất: Sử dụng Máy quét dữ liệu nhạy cảm (SDS) để tự động phát hiện và xóa thông tin nhạy cảm trong quá trình truyền. Điều này đặc biệt quan trọng đối với dữ liệu được lưu trữ trong các bucket đám mây (như AWS S3) hoặc các cơ sở dữ liệu quan hệ được sử dụng cho các quy trình RAG (Tăng cường truy xuất).
4. Thông qua quản lý lỗ hổng dựa trên AI
Khối lượng mã được tạo ra hoặc quản lý bởi AI có thể làm quá tải các nhóm bảo mật truyền thống. Để tránh "mệt mỏi cảnh báo", các tổ chức nên chuyển sang khắc phục dựa trên AI:
Xác thực tự động: Sử dụng AI để lọc bỏ các tín hiệu dương giả từ các công cụ phân tích tĩnh, cho phép các nhà phát triển tập trung vào các lỗ hổng có nguy cơ cao, có thể tiếp cận.
Khắc phục theo lô: Tận dụng các tác nhân AI để tạo ra các bản vá mã đề xuất. Điều này cho phép các nhà phát triển xem xét và áp dụng các sửa chữa theo lô, giảm đáng kể thời gian trung bình để sửa chữa (MTTR).
5. Đồng bộ với các tiêu chuẩn toàn cầu
Bảo mật AI không nên đồng nghĩa với việc phát minh lại bánh xe. Các khung như Khung Quản lý Rủi ro AI NIST cung cấp một cách có cấu trúc để đánh giá bảo mật AI. Các nền tảng bảo mật hiện đại hiện cung cấp bản đồ sẵn có đến các tiêu chuẩn này, giúp các tổ chức đảm bảo cơ sở hạ tầng AI của họ đáp ứng các yêu cầu tuân thủ đối với các cấu hình sai, lỗ hổng chưa được vá và truy cập trái phép.
Kết luận
Sự chuyển đổi sang "AI tác động" có nghĩa là một sai lầm duy nhất trong một dịch vụ vi mô có thể có hậu quả xa rộng. Bằng cách kết hợp khả năng quan sát truyền thống với các kiểm soát bảo mật AI chuyên biệt, các tổ chức có thể đổi mới một cách tự tin, đảm bảo rằng các chuyển đổi AI của họ được an toàn như chúng mạnh mẽ.