מאמר זה יעזור לכם להבין טוב יותר את בעיות הבינה המלאכותית ואבטחת המידע, בואו נגלה יחד עם INVIAI עכשיו!

בינה מלאכותית (AI) משנה את פני התעשיות והחברה, אך גם מעלה חששות קריטיים בנוגע לאבטחת מידע. מערכות AI מודרניות מתבססות על מאגרי נתונים עצומים, הכוללים מידע אישי וארגוני רגיש. אם מידע זה לא מוגן כראוי, הדיוק והאמינות של תוצאות ה-AI עלולים להיפגע.

למעשה, אבטחת סייבר נחשבת “לתנאי הכרחי לבטיחות, עמידות, פרטיות, הוגנות, יעילות ואמינות של מערכות AI”. משמעות הדבר היא שהגנת המידע אינה רק עניין טכני – היא בסיסי להבטחת תועלות הבינה המלאכותית מבלי לגרום נזק.

ככל שה-AI משתלב בפעולות חיוניות ברחבי העולם, ארגונים חייבים להישאר ערניים ולהגן על המידע שמניע את המערכות הללו.

חשיבות אבטחת המידע בפיתוח בינה מלאכותית

כוחו של ה-AI נובע מהמידע. מודלים של למידת מכונה לומדים דפוסים ומקבלים החלטות על בסיס הנתונים שעליהם הם מאומנים. לכן, אבטחת המידע היא קריטית בפיתוח ובהטמעת מערכות AI. אם תוקף מצליח לשנות או לגנוב את הנתונים, התנהגות ה-AI ותוצאותיו עלולות להיות מעוותות או לא אמינות.

אסטרטגיות ניהול מידע מוצלחות חייבות להבטיח שהמידע לא עבר מניפולציה או זיהום בשום שלב, נקי מתוכן זדוני או בלתי מורשה, ואינו מכיל אנומליות בלתי מכוונות.

בעיקרון, הגנה על שלמות וסודיות המידע בכל שלבי מחזור החיים של ה-AI – מהעיצוב והאימון ועד לפריסה ותחזוקה – היא חיונית לאמינות המערכת. הזנחת אבטחת סייבר בכל שלב כזה עלולה לערער את ביטחון המערכת כולה. הנחיות רשמיות מסוכנויות ביטחון בינלאומיות מדגישות כי יש ליישם אמצעי אבטחה חזקים ויסודיים על כל מאגרי הנתונים המשמשים לעיצוב, פיתוח, הפעלה ועדכון מודלי AI.

בקיצור, ללא אבטחת מידע חזקה, לא ניתן לסמוך על מערכות AI שיהיו בטוחות ומדויקות.

אתגרי פרטיות בעידן הבינה המלאכותית

אחד הנושאים המרכזיים בצומת שבין AI לאבטחת מידע הוא הפרטיות. אלגוריתמים של AI דורשים לעיתים כמויות עצומות של מידע אישי או רגיש – מהתנהגות מקוונת ודמוגרפיה ועד לזיהוי ביומטרי – כדי לפעול ביעילות. זה מעלה חששות לגבי אופן איסוף, שימוש והגנת המידע. שימוש לא מורשה במידע ואיסוף סמוי של נתונים הפכו לאתגרים נפוצים: מערכות AI עלולות לנצל מידע אישי ללא ידיעת הפרט או הסכמתו המלאה.

לדוגמה, שירותים מבוססי AI מסוימים סורקים את האינטרנט לאיסוף מידע – מקרה שנוי במחלוקת כלל חברת זיהוי פנים שאספה מאגר של מעל 20 מיליארד תמונות שנלקחו מרשתות חברתיות ואתרים ללא הסכמה. אירוע זה הוביל לתגובות רגולטוריות, כאשר רשויות אירופה הטילו קנסות כבדים ואיסורים על הפרת חוקי פרטיות. מקרים כאלה מדגישים כיצד חידושים ב-AI עלולים לחצות גבולות אתיים וחוקיים אם לא מכבדים את פרטיות המידע.

רגולטורים ברחבי העולם מגיבים באכיפת חוקי הגנת מידע בהקשר של AI. מסגרות כמו תקנות הגנת המידע הכלליות של האיחוד האירופי (GDPR) כבר מטילות דרישות מחמירות על עיבוד מידע אישי, ומשפיעות על פרויקטים של AI ברחבי העולם. בנוסף, קיימת רגולציה ספציפית ל-AI באופק – למשל, חוק ה-AI של האיחוד האירופי (צפוי להיכנס לתוקף ב-2025) יחייב מערכות AI בסיכון גבוה ליישם אמצעים להבטחת איכות, דיוק ועמידות אבטחתית של המידע.

ארגונים בינלאומיים משקפים עדיפויות אלו: המלצת האתיקה העולמית של אונסק"ו כוללת במפורש את “הזכות לפרטיות והגנת מידע”, ומדגישה שיש להגן על פרטיות לאורך כל מחזור חיי מערכת ה-AI וליישם מסגרות הגנת מידע הולמות. לסיכום, ארגונים המפעילים AI חייבים לנווט בנוף מורכב של חששות פרטיות ורגולציות, ולהבטיח שהמידע האישי מטופל בשקיפות ובבטחה כדי לשמור על אמון הציבור.

איומים על שלמות המידע ומערכות AI

אבטחת AI אינה רק הגנה מפני גניבת מידע – היא גם הבטחת שלמות המידע והמודלים מפני התקפות מתוחכמות. גורמים זדוניים מצאו דרכים לנצל מערכות AI על ידי פגיעה ישירה בשרשרת אספקת המידע. ייעוץ משותף בתחום אבטחת הסייבר משנת 2025 הדגיש שלושה תחומים עיקריים של סיכוני אבטחת מידע ספציפיים ל-AI: שרשראות אספקת מידע פגומות, מידע שהוזרם בכוונה זדונית (“הרעלה”), וסטייה בנתונים. להלן פירוט האיומים המרכזיים:

• התקפות הרעלת מידע: בהתקפת הרעלה, תוקף מוזם מכניס מידע שגוי או מטעה למאגר האימון של מערכת AI, ומזיק להתנהגות המודל. מכיוון שמודלים לומדים מהנתונים, מידע מורעל עלול לגרום לקבלת החלטות או תחזיות שגויות.
  לדוגמה, אם פושעי סייבר מצליחים להכניס דוגמאות זדוניות למאגר אימון של מסנן דואר זבל, ה-AI עלול להתחיל לסווג מיילים מזיקים כבטוחים. דוגמה מפורסמת מהעולם האמיתי היא מקרה הצ'אטבוט Tay של מיקרוסופט ב-2016 – טרולים ברשת “הרעילו” את הצ'אטבוט על ידי הזנת תוכן פוגעני, מה שגרם לו ללמוד התנהגויות רעילות. מקרה זה הראה כמה מהר מערכת AI עלולה להתקלקל עקב מידע רע אם לא קיימות הגנות.

  הרעלה יכולה להיות גם עדינה יותר: תוקפים עשויים לשנות אחוז קטן מהנתונים בצורה שקשה לזהות אך שמטיה את תוצאות המודל לטובתם. זיהוי ומניעת הרעלה הוא אתגר משמעותי; שיטות מומלצות כוללות בדיקת מקורות המידע ושימוש בגילוי אנומליות לזיהוי נקודות חשודות לפני שהן משפיעות על ה-AI.

• קלטים עוינים (התקפות התחמקות): גם לאחר שהמודל אומן ופורסם, תוקפים יכולים לנסות להטעות אותו על ידי אספקת קלטים מעוצבים בקפידה. בהתקפת התחמקות, הנתונים המוזנים למערכת משתנים בעדינות כדי לגרום ל-AI לפרש אותם בצורה שגויה. שינויים אלה עשויים להיות בלתי נראים לעין אנושית אך לשנות לחלוטין את פלט המודל.
  דוגמה קלאסית כוללת מערכות ראייה ממוחשבת: מחקרים הראו כי הוספת מדבקות קטנות או צבע על שלט עצור יכולה להטעות את ה-AI של רכב אוטונומי ולגרום לו “לראות” את השלט כשלט הגבלת מהירות. התמונה למטה ממחישה כיצד שינויים זניחים, שנראים חסרי משמעות לאדם, יכולים לבלבל לחלוטין מודל AI. תוקפים יכולים להשתמש בטכניקות דומות לעקיפת מערכות זיהוי פנים או סינון תוכן על ידי הוספת הפרעות בלתי נראות לתמונות או טקסט. דוגמאות עוינות כאלה מדגישות פגיעות יסודית ב-AI – זיהוי דפוסים שניתן לנצל בדרכים שאדם לא היה מצפה להן.防

שינויים קלים בשלט עצור (כגון מדבקות או סימונים עדינים) יכולים להטעות מערכת ראייה של AI ולגרום לפרשנות שגויה – בניסוי אחד, שלט עצור ששונה באופן זה זוהה בעקביות כשלט הגבלת מהירות. זה ממחיש כיצד התקפות עוינות יכולות להטעות AI על ידי ניצול תכונות ייחודיות של פרשנות המודל.

• סיכוני שרשרת אספקת מידע: מפתחי AI מסתמכים לעיתים על מקורות מידע חיצוניים או צד שלישי (כגון מאגרי נתונים שנאספו מהרשת, מידע פתוח או אוספי מידע). זה יוצר פגיעות בשרשרת האספקה – אם מקור המידע פגום או לא מהימן, הוא עלול להכיל איומים נסתרים.
  לדוגמה, מאגר מידע זמין לציבור יכול להיות מושתל בכוונה עם רשומות זדוניות או שגיאות עדינות שמאוחר יותר יפגעו במודל ה-AI המשתמש בו. הבטחת מקוריות המידע (לדעת מהיכן הגיע המידע ושהוא לא שונה) היא קריטית.

  ההנחיות המשותפות של סוכנויות הביטחון ממליצות ליישם אמצעים כמו חתימות דיגיטליות ובדיקות שלמות כדי לאמת את אמיתות המידע ככל שהוא עובר בשרשרת ה-AI. ללא אמצעים כאלה, תוקף עלול להשתלט על שרשרת האספקה של ה-AI על ידי שינוי מידע במקור (למשל, מניפולציה של מאגר אימון שהורד ממאגר ציבורי).

• סטייה בנתונים וירידת ביצועי המודל: לא כל האיומים הם זדוניים – חלקם מתרחשים באופן טבעי עם הזמן. סטייה בנתונים מתייחסת לתופעה שבה התכונות הסטטיסטיות של המידע משתנות בהדרגה, כך שהנתונים שהמערכת פוגשת בפעולה אינם תואמים עוד את הנתונים שעליהם אומנה. זה עלול להוביל לירידה בדיוק או להתנהגות בלתי צפויה.
  למרות שסטייה בנתונים אינה התקפה בפני עצמה, היא הופכת לבעיה אבטחתית כאשר מודל שמבצע גרוע עלול להיות מנוצל על ידי תוקפים. לדוגמה, מערכת לזיהוי הונאות שמאומנת על דפוסי עסקאות משנה שעברה עלולה להתחיל לפספס טקטיקות הונאה חדשות השנה, במיוחד אם עבריינים מסתגלים כדי לעקוף את המודל הישן.

  תוקפים עשויים אף להכניס בכוונה דפוסים חדשים (צורה של סטיית מושג) כדי לבלבל את המודלים. אימון מחדש סדיר של המודלים עם נתונים מעודכנים ומעקב אחר ביצועיהם חיוניים להפחתת הסטייה. שמירה על עדכניות המודלים ואימות מתמשך של תוצאותיהם מבטיחים עמידות הן בפני שינויים סביבתיים והן בפני ניסיונות לנצל ידע מיושן.

• התקפות סייבר מסורתיות על תשתיות AI: חשוב לזכור שמערכות AI פועלות על תשתיות תוכנה וחומרה סטנדרטיות, הפגיעות לאיומי סייבר קונבנציונליים. תוקפים עלולים לכוון לשרתים, אחסון ענן או מסדי נתונים המכילים את נתוני האימון והמודלים.
  פריצה כזו עלולה לחשוף מידע רגיש או לאפשר מניפולציה של מערכת ה-AI. לדוגמה, כבר אירעו דליפות מידע מחברות AI – במקרה אחד, דלף רשימת לקוחות פנימית של חברת זיהוי פנים לאחר שתוקפים חדרו למערכת, וחשפו כי מעל 2,200 ארגונים השתמשו בשירותיה.

  מקרים כאלה מדגישים כי ארגוני AI חייבים לאמץ נהלי אבטחה חזקים (הצפנה, בקרות גישה, אבטחת רשת) בדומה לכל חברת תוכנה. בנוסף, גניבת מודלים או הפקתם מחדש היא סוגיה מתפתחת: תוקפים עלולים לגנוב מודלים קנייניים (באמצעות פריצה או שאילתות לשירות AI ציבורי כדי לפענח את המודל). מודלים גנובים עלולים לשמש לרעה או לניתוח לזיהוי פגיעויות נוספות. לכן, הגנה על מודלי ה-AI (למשל, באמצעות הצפנה במנוחה ובקרת גישה) חשובה לא פחות מהגנת המידע.

לסיכום, מערכות AI מתמודדות עם שילוב של התקפות ייחודיות המתמקדות במידע (הרעלה, התחמקות עוינת, פגיעה בשרשרת האספקה) וסיכוני סייבר מסורתיים (פריצה, גישה בלתי מורשית). זה מחייב גישה הוליסטית לאבטחה המתמקדת בשלמות, סודיות וזמינות של המידע והמודלים בכל שלב.

כפי שמציין המרכז הלאומי לאבטחת סייבר בבריטניה ושותפיו, מערכות AI מביאות “פגיעויות אבטחה חדשות” ואבטחה חייבת להיות דרישה מרכזית בכל מחזור חיי ה-AI, ולא רק מחשבה מאוחרת.

בינה מלאכותית: חרב פיפיות לאבטחה

בעוד ש-AI מציבה סיכוני אבטחה חדשים, היא גם כלי עוצמתי לשיפור אבטחת המידע כאשר משתמשים בה באופן אתי. חשוב להכיר בטבע הכפול הזה. מצד אחד, פושעי סייבר מנצלים AI להעצמת התקפותיהם; מצד שני, מגינים משתמשים ב-AI לחיזוק אבטחת הסייבר.

• AI בידי התוקפים: עליית ה-AI הגנרטיבי ולמידת המכונה המתקדמת הורידה את המחסום לביצוע התקפות סייבר מתוחכמות. גורמים זדוניים יכולים להשתמש ב-AI לאוטומציה של קמפיינים לפישינג והנדסה חברתית, מה שהופך את ההונאות לאמינות וקשות לזיהוי.
  לדוגמה, AI גנרטיבי יכול ליצור מיילי פישינג מותאמים אישית מאוד או הודעות מזויפות המדמות את סגנון הכתיבה של אדם מסוים, ומשפר את הסיכוי שהקורבן יוטעה. צ'אטבוטים מבוססי AI יכולים אף לנהל שיחות בזמן אמת עם מטרות תוך התחזות לתמיכה טכנית או עמיתים, בניסיון להוציא סיסמאות או מידע פיננסי.

  איום נוסף הוא דיפפייקים – סרטונים או קטעי אודיו סינתטיים שנוצרו ב-AI. תוקפים השתמשו בדיפפייק אודיו לחיקוי קולות של מנכ"לים או פקידים לאישור העברות בנקאיות מזויפות במה שמכונה “פישינג קולי”. באופן דומה, סרטוני דיפפייק יכולים לשמש להפצת דיסאינפורמציה או סחיטה. היקף ה-AI מאפשר לבצע התקפות אלה בקנה מידה ובאמינות שלא היו אפשריים בעבר.

  מומחי אבטחה מציינים כי AI הפך לנשק בארסנל של פושעי סייבר, המשמש לזיהוי פגיעויות תוכנה ואוטומציה של יצירת תוכנות זדוניות. מגמה זו מחייבת ארגונים לחזק את ההגנות ולהכשיר משתמשים, שכן “הגורם האנושי” (כגון נפילה למייל פישינג) הוא לעיתים הקשר החלש ביותר.

• AI להגנה וזיהוי: למרבה המזל, אותן יכולות AI יכולות לשפר משמעותית את אבטחת הסייבר בצד ההגנה. כלי אבטחה מבוססי AI יכולים לנתח כמויות עצומות של תעבורת רשת ויומני מערכת כדי לזהות אנומליות שעשויות להעיד על חדירה סייברית.
  על ידי למידת התנהגות “נורמלית” במערכת, מודלים של למידת מכונה יכולים לסמן דפוסים חריגים בזמן אמת – ולתפוס האקרים בפעולה או לזהות דליפת מידע בזמן אמת. גילוי אנומליות זה שימושי במיוחד לזיהוי איומים חדשים ונסתרים שגלאי חתימות עלולים לפספס.

  לדוגמה, מערכות AI יכולות לנטר דפוסי כניסה למערכת או גישה למידע בחברה ולהתריע לצוותי אבטחה אם מזהות ניסיון גישה חשוד או הורדת כמות מידע חריגה (מה שעשוי להעיד על איום פנימי או שימוש בפרטי גישה גנובים). AI משמש גם לסינון דואר זבל ותוכן זדוני, כאשר הוא לומד לזהות מיילי פישינג או תוכנות זדוניות לפי מאפייניהן.

  בתחום זיהוי הונאות, בנקים ומוסדות פיננסיים משתמשים ב-AI להערכת עסקאות באופן מיידי מול התנהגות טיפוסית של הלקוח ולחסימת עסקאות חשודות, ובכך מונעים הונאות בזמן אמת. יישום הגנתי נוסף הוא ניהול פגיעויות – למידת מכונה יכולה לתעדף את הפגיעויות הקריטיות ביותר לתיקון על ידי חיזוי אלו סביר שינוצלו, ועוזרת לארגונים לתקן מערכות לפני התקפה.

  חשוב לציין, AI אינו מחליף מומחי אבטחה אנושיים אלא משלים אותם, מטפל בכמויות גדולות של נתונים וזיהוי דפוסים כדי לאפשר לאנליסטים להתמקד בחקירה ותגובה. הסינרגיה בין כלי AI למומחיות אנושית הופכת לאבן יסוד באסטרטגיית אבטחת הסייבר המודרנית.

בעיקרו של דבר, AI מגדיל את נוף האיומים ומציע דרכים חדשות לחיזוק ההגנות. מירוץ החימוש הזה מחייב ארגונים להתעדכן בהתפתחויות AI משני הצדדים. למרבה העידוד, ספקי אבטחת סייבר רבים משלבים כיום AI במוצריהם, וממשלות מממנות מחקר בתחום ההגנה הסייברית המונעת על ידי AI.

עם זאת, יש לנקוט זהירות: כפי שבודקים כל כלי אבטחה, מערכות הגנת AI דורשות הערכה קפדנית כדי לוודא שהן עצמן אינן מוטעות על ידי תוקפים (למשל, תוקף עשוי לנסות להזין מידע מטעה ל-AI הגנתי כדי להפוך אותו ל”עיוור” להתקפה מתמשכת – צורה של הרעלה המכוונת למערכות אבטחה). לכן, פריסת AI לאבטחת סייבר חייבת להיות מלווה באימות ובפיקוח חזקים.

שיטות מומלצות לאבטחת נתוני AI

לאור מגוון האיומים, מה יכולים ארגונים לעשות כדי לאבטח את ה-AI והמידע שמאחוריו? מומחים ממליצים על גישה רב-שכבתית שמשלבת אבטחה בכל שלב במחזור החיים של מערכת AI. להלן כמה שיטות מומלצות שנגזרו מסוכנויות אבטחת סייבר ומחקרים מהימנים:

• ממשל מידע ובקרת גישה: התחילו בשליטה קפדנית על מי יכול לגשת לנתוני אימון AI, למודלים ולפלטים רגישים. השתמשו באימות והרשאות חזקים כדי להבטיח שרק צוותים או מערכות מהימנות יוכלו לשנות את הנתונים. כל המידע (במנוחה או בתנועה) צריך להיות מוצפן כדי למנוע יירוט או גניבה.
  רישום וביקורת גישה למידע חשובים לאחריות – במקרה של תקלה, יומנים יכולים לסייע במעקב אחר המקור. בנוסף, יש ליישם את עקרון הזכויות המינימליות: כל משתמש או רכיב יקבל גישה רק למידע המינימלי הדרוש לתפקידו.

• אימות מידע ומקוריות: לפני שימוש בכל מאגר נתונים לאימון או הזנה ל-AI, יש לוודא את שלמותו. טכניקות כמו חתימות דיגיטליות ובדיקות סכום ביקורת יכולות להבטיח שהמידע לא שונה מאז שנאסף. שמירה על מקוריות ברורה (רישום מקור) תורמת לאמון – למשל, העדיפו מידע ממקורות אמינים, מאומתים או שותפים רשמיים.
  אם משתמשים במידע שנאסף מהקהל או מהרשת, שקלו להשוות אותו מול מקורות מרובים (גישה של “קונצנזוס”) לזיהוי אנומליות. חלק מהארגונים מיישמים סביבות מבודדות לניתוח מידע חדש – המידע נבדק בנפרד לאיתור דגלים אדומים (כגון קוד זדוני או חריגים בולטים) לפני שילובו באימון.

• שיטות פיתוח AI מאובטח: יש לעקוב אחר שיטות קידוד ופריסה מאובטחות המותאמות ל-AI. משמעות הדבר היא התייחסות לא רק לפגיעויות תוכנה טיפוסיות, אלא גם לאלו הייחודיות ל-AI. למשל, יש לשלב עקרונות “פרטיות כברירת מחדל” ו-“אבטחה כברירת מחדל”: לבנות את מודל ה-AI ושרשרת המידע עם הגנות מההתחלה, ולא להוסיף אותן מאוחר יותר.
  הנחיות בריטניה וארה"ב לפיתוח AI מאובטח ממליצות להשתמש במידול איומים בשלב העיצוב כדי לצפות כיצד מישהו עלול לתקוף את מערכת ה-AI. במהלך פיתוח המודל, יש להשתמש בטכניקות להפחתת השפעת מידע מורעל – גישה אחת היא גילוי חריגים במאגר האימון, כך שאם 5% מהמידע מעביר למודל מסרים מוזרים או מזיקים, ניתן לזהות זאת לפני האימון.

  גישה נוספת היא אימון מודל חזק: קיימים אלגוריתמים שיכולים להפוך מודלים לפחות רגישים לחריגים או לרעשים עוינים (למשל, על ידי הגדלת מאגר האימון עם הפרעות קלות כך שהמודל ילמד להיות עמיד). סקירות קוד סדירות ובדיקות אבטחה (כולל תרגילי צוות אדום שבהם בודקים מנסים לפרוץ את מערכת ה-AI) הן חיוניות לא פחות מאשר בתוכנה קריטית כלשהי.

• ניטור וזיהוי אנומליות: לאחר הפריסה, יש לנטר באופן רציף את קלטי ופלטי מערכת ה-AI לאיתור סימני מניפולציה או סטייה. יש להגדיר התראות לדפוסים חריגים – למשל, אם פתאום מגיע גל של שאילתות חריגות דומות למודל ה-AI (מה שעשוי להעיד על ניסיון הרעלה או התקפת הפקה), או אם המודל מתחיל להנפיק תוצאות מוזרות באופן ברור. מערכות זיהוי אנומליות יכולות לפעול ברקע כדי לסמן אירועים אלו.
  הניטור צריך לכלול גם מדדי איכות מידע; אם דיוק המודל על מידע חדש מתחיל לרדת באופן בלתי צפוי, זה עשוי להעיד על סטייה בנתונים או התקפת הרעלה שקטה, ויש לחקור זאת. מומלץ לאמן מחדש או לעדכן מודלים תקופתית עם מידע טרי כדי להפחית סטייה טבעית וליישם תיקונים אם מתגלות פגיעויות חדשות באלגוריתם ה-AI.

• תוכניות תגובה והתאוששות מאירועים: למרות המאמצים, עלולות להתרחש פריצות או כשלים. ארגונים צריכים להחזיק בתוכנית תגובה ברורה לאירועים המיועדת במיוחד למערכות AI. אם מתרחשת דליפת מידע, כיצד תכילו זאת ותודיעו לנפגעים?
  אם תגלו שמאגר האימון שלכם הורעל, האם יש לכם גיבויים של מאגרים או גרסאות קודמות של מודלים לשחזור? תכנון תרחישים גרועים מבטיח שהתקפה על AI לא תשבית את הפעילות לזמן ממושך. בארגונים עם יישומים קריטיים, ישנם מודלים מיותרים או אנסמבלים; אם מודל אחד מתחיל להתנהג חשוד, מודל משני יכול לבדוק את התוצאות או לקחת על עצמו את העיבוד עד שהבעיה תיפתר (בדומה למנגנוני כשל בטוח).

• הכשרת עובדים ומודעות: אבטחת AI אינה רק עניין טכני; לאנשים יש תפקיד משמעותי. ודאו שצוותי מדעי הנתונים והפיתוח שלכם מאומנים בשיטות מאובטחות. הם צריכים להיות מודעים לאיומים כמו התקפות עוינות ולא להניח שהמידע שהם מזינים ל-AI תמיד נקי.
  עודדו תרבות של ספקנות שבה מגמות מידע חריגות נשאלות ולא מתעלמים מהן. בנוסף, חנכו את כל העובדים לגבי סיכוני הנדסה חברתית מונעת AI (למשל, כיצד לזהות קולות דיפפייק או מיילי פישינג, שכן אלו נמצאים בעלייה עם התפתחות ה-AI). ערנות אנושית יכולה לתפוס דברים שמערכות אוטומטיות עלולות לפספס.

יישום שיטות אלו יכול להפחית משמעותית את הסיכון לתקריות אבטחה ב-AI ובמידע. אכן, סוכנויות בינלאומיות כמו סוכנות אבטחת הסייבר והתשתיות של ארה"ב (CISA) ושותפיה ממליצות על צעדים אלו – מאימוץ אמצעי הגנת מידע חזקים וניהול סיכונים פרואקטיבי, ועד לחיזוק ניטור וזיהוי איומים במערכות AI.

בהודעה משותפת אחרונה, הרשויות קראו לארגונים “להגן על מידע רגיש, קנייני וקריטי למשימה במערכות מבוססות AI” באמצעות אמצעים כמו הצפנה, מעקב מקוריות מידע ובדיקות קפדניות. חשוב שהאבטחה תהיה תהליך מתמשך: הערכות סיכונים רציפות נדרשות כדי לעמוד בקצב האיומים המשתנים.

כפי שתוקפים תמיד מפתחים אסטרטגיות חדשות (במיוחד בעזרת AI עצמו), ארגונים חייבים לעדכן ולשפר את ההגנות שלהם ללא הפסקה.

מאמצים גלובליים ותגובות רגולטוריות

ממשלות וגופים בינלאומיים ברחבי העולם מתמודדים באופן פעיל עם סוגיות אבטחת מידע הקשורות ל-AI במטרה לבסס אמון בטכנולוגיות AI. כבר הזכרנו את חוק ה-AI הקרוב של האיחוד האירופי, שיאכוף דרישות לשקיפות, ניהול סיכונים ואבטחת סייבר למערכות AI בסיכון גבוה. אירופה גם בוחנת עדכונים לחוקי אחריות כדי להעמיד ספקי AI באחריות על כשלים באבטחה.

בארצות הברית, המכון הלאומי לתקנים וטכנולוגיה (NIST) יצר מסגרת לניהול סיכוני AI להנחות ארגונים בהערכת והפחתת סיכוני AI, כולל סיכוני אבטחה ופרטיות. המסגרת של NIST, שפורסמה ב-2023, מדגישה בניית מערכות AI אמינות תוך התייחסות לנושאים כמו עמידות, הסבריות ובטיחות משלב העיצוב.

הממשלה האמריקאית גם שיתפה פעולה עם חברות AI מובילות על התחייבויות וולונטריות לאבטחת סייבר – למשל, הבטחת בדיקות מודלים על ידי מומחים עצמאיים (צוותי אדום) לזיהוי פגיעויות לפני השחרור, והשקעה בטכניקות להבטחת פלט AI בטוח יותר.

שיתוף פעולה בינלאומי חזק במיוחד בתחום אבטחת AI. בשנת 2023, המרכז הלאומי לאבטחת סייבר בבריטניה (NCSC), CISA, ה-FBI וסוכנויות מ-20+ מדינות פרסמו יחד הנחיות לפיתוח AI מאובטח. ייעוץ עולמי חסר תקדים זה הדגיש כי אבטחת AI היא אתגר משותף וסיפק שיטות מומלצות (בהתאם לעקרונות אבטחה כברירת מחדל) לארגונים ברחבי העולם.

ההנחיות הדגישו כי “אבטחה חייבת להיות דרישה מרכזית... לאורך כל מחזור החיים” של ה-AI ולא רק מחשבה מאוחרת. מאמצים משותפים כאלה משקפים הכרה בכך שאיומי AI אינם מכבדים גבולות, ופגיעות במערכת AI נפוצה במדינה אחת עלולה לגרום להשפעות גלובליות.

יתרה מזאת, ארגונים כמו אונסק"ו קידמו את תחום האתיקה של AI על ידי יצירת התקן העולמי הראשון (2021), הכולל נקודות חזקות בנושאי אבטחה ופרטיות. המלצת אונסק"ו קוראת למדינות החברות ולחברות להבטיח “מניעת נזקים בלתי רצויים (סיכוני בטיחות) וכן פגיעויות להתקפה (סיכוני אבטחה) על ידי שחקני AI”. היא גם מחזקת את הצורך לשמור על הגנת מידע וזכויות אדם בהקשר של AI.

נושאים דומים מופיעים בעקרונות ה-AI של ה-OECD ובהצהרות ה-G7: כולם מדגישים אבטחה, אחריות ופרטיות המשתמש כעמודי תווך לאמינות AI.

במגזר הפרטי, מתפתח אקוסיסטם הולך וגדל המתמקד באבטחת AI. קואליציות תעשייתיות משתפות מחקרים על למידה עוינת, וכנסים כוללים מסלולים ייעודיים ל-“AI Red Teaming” ואבטחת למידת מכונה. כלים ומסגרות חדשים עולים כדי לסייע בבדיקת מודלי AI לפגיעויות לפני פריסה. גם גופי תקינה מעורבים – דווח כי ה-ISO עובד על תקני אבטחת AI שיכולים להשלים תקני אבטחת סייבר קיימים.

לארגונים ולמקצוענים, התאמה להנחיות ותקנים גלובליים אלה הופכת לחלק מהתהליך של בדיקת נאותות. זה לא רק מפחית סיכונים לתקריות, אלא גם מכין את הארגונים לעמידה בחוקים ובונה אמון עם משתמשים ולקוחות. בתחומים כמו בריאות ופיננסים, הוכחת אבטחת וציות ה-AI יכולה להיות יתרון תחרותי.

>>> ייתכן שיעניין אותך:

הסיכונים בשימוש בבינה מלאכותית

יתרונות הבינה המלאכותית לפרטים ולעסקים

הפוטנציאל המהפכני של AI מגיע עם אתגרים משמעותיים באבטחת מידע. הבטחת אבטחה ושלמות המידע במערכות AI היא לא אופציונלית – היא בסיסית להצלחת וקבלת פתרונות AI. מהגנה על פרטיות מידע אישי ועד להגנה על מודלי AI מפני מניפולציות וניצול עוין, נדרשת גישה מקיפה הממוקדת באבטחה.

הנושאים נוגעים לטכנולוגיה, מדיניות וגורמים אנושיים: מאגרי מידע גדולים חייבים להיות מטופלים באחריות תחת חוקי פרטיות; מודלי AI זקוקים להגנה מפני טכניקות התקפה חדשות; ומשתמשים ומפתחים חייבים להישאר ערניים בעידן איומי סייבר מונעי AI.

החדשות הטובות הן שהמודעות לבעיות AI ואבטחת מידע גבוהה מתמיד. ממשלות, גופים בינלאומיים ומובילי תעשייה מפתחים מסגרות ורגולציות להנחיית פיתוח AI בטוח. במקביל, מחקר מתקדם ממשיך לשפר את עמידות ה-AI – מאלגוריתמים העמידים לדוגמאות עוינות ועד לשיטות AI לשמירת פרטיות (כגון למידה מבוזרת ופרטיות דיפרנציאלית) המאפשרות תובנות שימושיות מבלי לחשוף מידע גולמי.

על ידי יישום שיטות מומלצות – הצפנה חזקה, אימות מידע, ניטור רציף ועוד – ארגונים יכולים להפחית משמעותית את הסיכונים.

בסופו של דבר, יש לפתח ולהטמיע AI עם גישת “אבטחה בראש ובראשונה”. כפי שמומחים מציינים, אבטחת סייבר היא תנאי מוקדם למימוש מלא של יתרונות ה-AI. כאשר מערכות AI מאובטחות, ניתן ליהנות מיעילותן וחדשנותן בביטחון.

אך אם נתעלם מהאזהרות, דליפות מידע, מניפולציות זדוניות והפרות פרטיות עלולות לערער את אמון הציבור ולגרום לנזקים ממשיים. בתחום המתפתח במהירות זה, שמירה על יוזמה ועדכון מתמידים היא המפתח. AI ואבטחת מידע הם שני צדדים של אותו מטבע – ורק בהתמודדות משולבת ניתן לממש את הבטחת ה-AI בצורה בטוחה ואחראית לכולם.