Ця стаття допоможе вам краще зрозуміти проблеми штучного інтелекту та безпеки даних, дізнаємося разом із INVIAI!

Штучний інтелект (ШІ) трансформує галузі та суспільство, але також викликає серйозні занепокоєння щодо безпеки даних. Сучасні системи ШІ працюють на основі величезних наборів даних, включно з конфіденційною особистою та організаційною інформацією. Якщо ці дані не будуть належним чином захищені, точність і надійність результатів ШІ можуть бути поставлені під загрозу.

Насправді кібербезпека вважається «необхідною передумовою безпеки, стійкості, конфіденційності, справедливості, ефективності та надійності систем ШІ». Це означає, що захист даних — це не просто ІТ-завдання, а фундаментальна умова для того, щоб ШІ приносив користь без шкоди.

Оскільки ШІ інтегрується у ключові операції по всьому світу, організації мають бути пильними щодо захисту даних, які живлять ці системи.

Важливість безпеки даних у розробці ШІ

Сила ШІ походить із даних. Моделі машинного навчання вивчають закономірності та приймають рішення на основі даних, на яких вони навчені. Тому безпека даних є першочерговою у розробці та впровадженні систем ШІ. Якщо зловмисник зможе змінити або викрасти дані, поведінка та результати ШІ можуть бути спотворені або недостовірні.

Успішні стратегії управління даними ШІ повинні гарантувати, що дані не були змінені або пошкоджені на жодному етапі, не містять шкідливого чи несанкціонованого контенту і не мають небажаних аномалій.

По суті, захист цілісності та конфіденційності даних на всіх етапах життєвого циклу ШІ — від проєктування та навчання до впровадження та обслуговування — є необхідним для надійності ШІ. Ігнорування кібербезпеки на будь-якому з цих етапів може підірвати безпеку всієї системи ШІ. Офіційні рекомендації міжнародних агентств з безпеки підкреслюють, що міцні базові заходи кібербезпеки мають застосовуватися до всіх наборів даних, які використовуються для проєктування, розробки, експлуатації та оновлення моделей ШІ.

Коротко кажучи, без надійного захисту даних ми не можемо довіряти системам ШІ щодо їх безпеки чи точності.

Проблеми конфіденційності даних в епоху ШІ

Однією з найбільших проблем на перетині ШІ та безпеки даних є конфіденційність. Алгоритми ШІ часто потребують величезних обсягів особистих або чутливих даних — від онлайн-поведінки та демографії до біометричних ідентифікаторів — для ефективної роботи. Це викликає занепокоєння щодо того, як ці дані збираються, використовуються та захищаються. Несанкціоноване використання даних і приховане їхнє збирання стають поширеними викликами: системи ШІ можуть отримувати доступ до особистої інформації без повного відома чи згоди користувачів.

Наприклад, деякі сервіси на базі ШІ збирають дані з інтернету — контроверсійним випадком стала компанія з розпізнавання облич, яка зібрала базу даних із понад 20 мільярдів зображень, вилучених із соціальних мереж і вебсайтів без згоди. Це призвело до регуляторної реакції, коли європейські органи наклали великі штрафи та заборони за порушення законів про конфіденційність. Такі інциденти підкреслюють, що інновації в ШІ можуть легко переступати етичні та правові межі, якщо не дотримуватися конфіденційності даних.

Регулятори у всьому світі реагують, впроваджуючи закони про захист даних у контексті ШІ. Рамки, як-от Загальний регламент захисту даних ЄС (GDPR), вже встановлюють суворі вимоги до обробки персональних даних, що впливає на проєкти ШІ у всьому світі. Також на горизонті з’являються нові спеціалізовані регуляції для ШІ — наприклад, Закон ЄС про ШІ (очікується до 2025 року), який вимагатиме від систем високого ризику впровадження заходів для забезпечення якості даних, точності та міцності кібербезпеки.

Міжнародні організації підтримують ці пріоритети: глобальна рекомендація ЮНЕСКО з етики ШІ чітко включає «Право на конфіденційність і захист даних», наполягаючи на захисті конфіденційності протягом усього життєвого циклу системи ШІ та наявності адекватних рамок захисту даних. Підсумовуючи, організації, що впроваджують ШІ, мають орієнтуватися у складному ландшафті питань конфіденційності та регуляцій, забезпечуючи прозоре та безпечне поводження з даними користувачів для збереження довіри громадськості.

Загрози цілісності даних та систем ШІ

Захист ШІ — це не лише охорона даних від крадіжки, а й забезпечення цілісності даних і моделей від складних атак. Зловмисники знайшли способи експлуатувати системи ШІ, націлюючись безпосередньо на ланцюжок постачання даних. Спільна кібербезпекова консультація 2025 року виділила три основні сфери ризиків безпеки даних, специфічних для ШІ: компрометація ланцюжків постачання даних, навмисно змінені («отруєні») дані та дрейф даних. Нижче розглянемо ці та інші ключові загрози:

• Атаки отруєння даних: Під час атаки отруєння зловмисник навмисно вводить хибні або оманливі дані у навчальний набір ШІ, спотворюючи поведінку моделі. Оскільки моделі ШІ «вчаться» на навчальних даних, отруєні дані можуть призвести до неправильних рішень або прогнозів.
  Наприклад, якщо кіберзлочинці зможуть вставити шкідливі зразки у навчальні дані спам-фільтра, ШІ може почати класифікувати небезпечні листи з шкідливим ПЗ як безпечні. Відомим прикладом є інцидент із чат-ботом Microsoft Tay у 2016 році — інтернет-тролі «отруїли» чат-бота, подаючи образливі повідомлення, через що Tay почав демонструвати токсичну поведінку. Це показало, як швидко система ШІ може бути зіпсована поганими даними без належного захисту.

  Отруєння може бути й більш тонким: зловмисники можуть змінити лише невелику частку набору даних так, що це важко виявити, але це впливає на результати моделі на їхню користь. Виявлення та запобігання отруєнню — це велика проблема; найкращі практики включають перевірку джерел даних і використання виявлення аномалій для виявлення підозрілих точок перед тим, як вони вплинуть на ШІ.

• Атаки з використанням супротивних вхідних даних (атаки ухилення): Навіть після навчання та впровадження моделі ШІ зловмисники можуть намагатися обдурити її, подаючи ретельно підготовлені вхідні дані. Під час атаки ухилення вхідні дані тонко змінюються, щоб змусити ШІ неправильно їх інтерпретувати. Ці зміни можуть бути непомітними для людини, але повністю змінюють результат моделі.
  Класичним прикладом є системи комп’ютерного зору: дослідники показали, що кілька маленьких наклейок або трохи фарби на знаку «Стоп» можуть обдурити ШІ автівки з автопілотом, змусивши його «побачити» знак обмеження швидкості. Зображення нижче ілюструє, як незначні зміни, які здаються людині неважливими, можуть повністю збити з пантелику модель ШІ. Зловмисники можуть використовувати подібні методи, щоб обійти системи розпізнавання облич або фільтри контенту, додаючи невидимі спотворення до зображень чи тексту. Такі супротивні приклади вказують на фундаментальну вразливість ШІ — його здатність розпізнавати шаблони можна експлуатувати способами, які люди не передбачають.防

Незначні зміни на знаку «Стоп» (наприклад, тонкі наклейки або позначки) можуть обдурити систему комп’ютерного зору ШІ, змусивши її неправильно його прочитати — в одному експерименті модифікований знак «Стоп» постійно інтерпретувався як знак обмеження швидкості. Це ілюструє, як атаки ухилення можуть обдурити ШІ, використовуючи особливості інтерпретації моделей.

• Ризики ланцюжка постачання даних: Розробники ШІ часто покладаються на зовнішні або сторонні джерела даних (наприклад, набори даних, зібрані з вебу, відкриті дані або агрегатори даних). Це створює вразливість ланцюжка постачання — якщо вихідні дані скомпрометовані або походять з ненадійного джерела, вони можуть містити приховані загрози.
  Наприклад, загальнодоступний набір даних може бути навмисно наповнений шкідливими записами або тонкими помилками, які пізніше підривають модель ШІ, що його використовує. Забезпечення походження даних (знання, звідки вони походять і що їх не було змінено) є критично важливим.

  Спільні рекомендації агентств з безпеки закликають впроваджувати заходи, такі як цифрові підписи та перевірки цілісності, щоб підтверджувати автентичність даних під час їх проходження через ланцюжок ШІ. Без таких заходів зловмисник може захопити ланцюжок постачання ШІ, змінюючи дані на ранніх етапах (наприклад, маніпулюючи навчальними даними моделі, завантаженими з публічного репозиторію).

• Дрейф даних і деградація моделі: Не всі загрози є навмисними — деякі виникають природно з часом. Дрейф даних означає, що статистичні властивості даних поступово змінюються, і дані, з якими система ШІ стикається в експлуатації, більше не відповідають тим, на яких вона навчалася. Це може призвести до зниження точності або непередбачуваної поведінки.
  Хоча дрейф даних сам по собі не є атакою, він стає проблемою безпеки, коли погана робота моделі може бути використана зловмисниками. Наприклад, система виявлення шахрайства, навчена на минулорічних транзакціях, може почати пропускати нові схеми шахрайства, особливо якщо злочинці адаптуються, щоб обійти стару модель.

  Зловмисники можуть навіть навмисно вводити нові патерни (форма концептуального дрейфу), щоб збити з пантелику моделі. Регулярне перенавчання моделей на оновлених даних і моніторинг їхньої продуктивності є необхідними для пом’якшення дрейфу. Підтримка моделей у актуальному стані та постійна перевірка їхніх результатів забезпечує їхню стійкість як до змін середовища, так і до спроб експлуатації застарілих знань.

• Традиційні кібер-атаки на інфраструктуру ШІ: Варто пам’ятати, що системи ШІ працюють на стандартних програмних та апаратних платформах, які залишаються вразливими до звичних кіберзагроз. Зловмисники можуть націлюватися на сервери, хмарні сховища або бази даних, де зберігаються навчальні дані та моделі ШІ.
  Порушення безпеки таких систем може призвести до витоку конфіденційних даних або маніпуляцій із системою ШІ. Наприклад, вже були випадки витоків даних компаній, що займаються розпізнаванням облич — у одному випадку внутрішній список клієнтів був викрадений, що виявило понад 2200 організацій, які користувалися їхніми послугами.

  Ці інциденти підкреслюють, що організації, що працюють із ШІ, мають дотримуватися суворих заходів безпеки (шифрування, контроль доступу, мережевий захист), як і будь-які ІТ-компанії. Крім того, крадіжка або екстракція моделей — це нова загроза: зловмисники можуть викрасти власні моделі ШІ (через злом або шляхом запитів до публічного сервісу ШІ для зворотного інжинірингу). Викрадені моделі можуть бути використані зловмисно або проаналізовані для виявлення додаткових вразливостей. Тому захист моделей ШІ (наприклад, шифруванням у стані спокою та контролем доступу) так само важливий, як і захист даних.

Підсумовуючи, системи ШІ стикаються зі змішаними унікальними атаками, орієнтованими на дані (отруєння, ухилення, втручання в ланцюжок постачання), а також традиційними кіберзагрозами (злом, несанкціонований доступ). Це вимагає комплексного підходу до безпеки, що охоплює цілісність, конфіденційність і доступність даних та моделей ШІ на кожному етапі.

Як зазначають Національний центр кібербезпеки Великої Британії та його партнери, системи ШІ мають «нові вразливості безпеки», і безпека має бути основною вимогою протягом усього життєвого циклу ШІ, а не післядумкою.

ШІ: двосічний меч для безпеки

Хоча ШІ створює нові ризики безпеки, він також є потужним інструментом для посилення захисту даних за умови етичного використання. Важливо усвідомлювати цю подвійність. З одного боку, кіберзлочинці використовують ШІ для посилення своїх атак; з іншого — захисники застосовують ШІ для зміцнення кібербезпеки.

• ШІ в руках зловмисників: Поширення генеративного ШІ та передових методів машинного навчання знизило бар’єри для проведення складних кібератак. Зловмисники можуть використовувати ШІ для автоматизації фішингових та соціальних інженерних кампаній, роблячи шахрайства більш переконливими та важчими для виявлення.
  Наприклад, генеративний ШІ може створювати дуже персоналізовані фішингові листи або фальшиві повідомлення, що імітують стиль письма конкретної особи, підвищуючи ймовірність обману жертви. Чат-боти на базі ШІ можуть вести реальні розмови з цілями, видаючи себе за службу підтримки або колег, намагаючись виманити паролі чи фінансову інформацію.

  Ще одна загроза — deepfake — синтетичні відео або аудіо, створені ШІ. Зловмисники використовували deepfake-аудіо, щоб імітувати голоси керівників або інших посадовців для авторизації шахрайських банківських переказів, відомих як «голосовий фішинг». Аналогічно, deepfake-відео можуть використовуватися для поширення дезінформації або шантажу. Масштабність ШІ означає, що такі атаки можуть проводитися у великих обсягах і з високою правдоподібністю, що раніше було неможливо.

  Експерти з безпеки відзначають, що ШІ став зброєю в арсеналі кіберзлочинців, яку використовують для пошуку вразливостей у програмному забезпеченні та автоматизації створення шкідливого ПЗ. Ця тенденція вимагає від організацій посилювати захист і навчати користувачів, адже «людський фактор» (наприклад, довіра до фішингового листа) часто є найслабшим місцем.

• ШІ для захисту та виявлення: На щастя, ті ж можливості ШІ можуть суттєво покращити кібербезпеку на захисному боці. Інструменти безпеки на базі ШІ можуть аналізувати величезні обсяги мережевого трафіку та системних журналів, щоб виявляти аномалії, які можуть свідчити про кібератаки.
  Вивчаючи, як виглядає «нормальна» поведінка в системі, моделі машинного навчання можуть у реальному часі позначати незвичні патерни — потенційно виявляючи хакерів під час атаки або фіксуючи витік даних у момент його виникнення. Виявлення аномалій особливо корисне для виявлення нових, прихованих загроз, які можуть пропустити традиційні системи на основі сигнатур.

  Наприклад, системи ШІ можуть відстежувати патерни входу користувачів або доступу до даних у компанії та повідомляти команди безпеки про підозрілі спроби доступу або завантаження надзвичайно великих обсягів даних (що може свідчити про внутрішню загрозу або використання викрадених облікових даних). ШІ також застосовується для фільтрації спаму та шкідливого контенту, навчаючись розпізнавати фішингові листи або шкідливе ПЗ за їхніми характеристиками.

  У сфері виявлення шахрайства банки та фінансові установи використовують ШІ для миттєвої оцінки транзакцій на відповідність типовій поведінці клієнта та блокування підозрілих операцій, запобігаючи шахрайству в реальному часі. Ще одна оборонна сфера — управління вразливостями — машинне навчання допомагає пріоритезувати найкритичніші вразливості програмного забезпечення, прогнозуючи, які з них найімовірніше будуть використані, допомагаючи організаціям оперативно виправляти системи до атаки.

  Важливо, що ШІ не замінює експертів із безпеки, а доповнює їх, виконуючи складну обробку даних і розпізнавання патернів, щоб аналітики могли зосередитися на розслідуванні та реагуванні. Ця синергія між інструментами ШІ та людським досвідом стає основою сучасної стратегії кібербезпеки.

Отже, ШІ одночасно розширює ландшафт загроз і пропонує нові способи посилення захисту. Ця гонка озброєнь вимагає від організацій бути в курсі розвитку ШІ з обох боків. На щастя, багато постачальників кібербезпеки вже інтегрують ШІ у свої продукти, а уряди фінансують дослідження у сфері кіберзахисту на базі ШІ.

Однак варто бути обережними: як і будь-який інструмент безпеки, системи захисту на базі ШІ потребують ретельної перевірки, щоб переконатися, що їх не обдурять зловмисники (наприклад, атакуючий може спробувати подати оманливі дані захисному ШІ, щоб зробити його «сліпим» до поточної атаки — форма отруєння, спрямована на системи безпеки). Тому впровадження ШІ для кібербезпеки має супроводжуватися суворою валідацією та контролем.

Найкращі практики для захисту даних ШІ

Враховуючи різноманіття загроз, що можуть виникнути, що можуть зробити організації для захисту ШІ та даних, які його живлять? Експерти рекомендують багаторівневий підхід, який інтегрує безпеку на кожному етапі життєвого циклу системи ШІ. Ось деякі найкращі практики, узагальнені з рекомендацій авторитетних кібербезпекових агентств і дослідників:

• Управління даними та контроль доступу: Починайте зі строгого контролю, хто може отримувати доступ до навчальних даних ШІ, моделей і конфіденційних результатів. Використовуйте надійну автентифікацію та авторизацію, щоб гарантувати, що лише довірені співробітники або системи можуть змінювати дані. Всі дані (як у стані спокою, так і під час передачі) мають бути зашифровані, щоб запобігти перехопленню або крадіжці.
  Ведення журналів і аудит доступу до даних важливі для підзвітності — у разі проблем логи допоможуть відстежити джерело. Також впроваджуйте принцип мінімальних привілеїв: кожен користувач або компонент повинен мати доступ лише до мінімально необхідних даних для виконання своїх функцій.

• Перевірка даних і походження: Перед використанням будь-якого набору даних для навчання або подачі в ШІ перевіряйте його цілісність. Техніки, як-от цифрові підписи та контрольні суми, можуть гарантувати, що дані не були змінені з моменту збору. Ведення чіткої історії походження даних допомагає будувати довіру — наприклад, віддавайте перевагу даним із надійних, перевірених джерел або офіційних партнерів.
  Якщо використовуєте краудсорсингові або зібрані з вебу дані, розгляньте можливість їх перевірки за кількома джерелами (підхід «консенсусу») для виявлення аномалій. Деякі організації застосовують ізоляцію нових даних — аналізують їх окремо на предмет червоних прапорців (шкідливий код або явні відхилення) перед включенням у навчання.

• Безпечні практики розробки ШІ: Дотримуйтеся безпечного кодування та практик розгортання, адаптованих до ШІ. Це означає враховувати не лише типові вразливості програмного забезпечення, а й специфічні для ШІ. Наприклад, впроваджуйте принципи «конфіденційність за замовчуванням» та «безпека за замовчуванням»: будьте впевнені, що ваша модель ШІ та ланцюжок даних мають захист із самого початку, а не додаються пізніше.
  Керівництва Великої Британії та США з безпечної розробки ШІ рекомендують використовувати моделювання загроз на етапі проєктування, щоб передбачити можливі атаки на систему. Під час розробки моделей застосовуйте методи зменшення впливу отруєних даних — один із підходів — виявлення викидів у навчальному наборі, щоб, якщо 5% даних містять дивні або шкідливі сигнали, їх виявити до навчання.

  Інший підхід — стійке навчання моделей: існують алгоритми, які роблять моделі менш чутливими до викидів або супротивного шуму (наприклад, шляхом доповнення навчальних даних невеликими спотвореннями, щоб модель навчилася бути стійкою). Регулярні рев’ю коду та тестування безпеки (включно з ред-командними вправами, де тестувальники активно намагаються зламати систему ШІ) є настільки ж важливими для ШІ, як і для будь-якого критичного програмного забезпечення.

• Моніторинг і виявлення аномалій: Після впровадження постійно відстежуйте вхідні та вихідні дані системи ШІ на ознаки маніпуляцій або дрейфу. Налаштуйте сповіщення про незвичні патерни — наприклад, якщо раптово з’являється потік схожих незвичних запитів до вашої моделі ШІ (що може свідчити про спробу отруєння або атаки на вилучення даних), або якщо модель починає видавати явно дивні результати. Системи виявлення аномалій можуть працювати у фоновому режимі, щоб позначати такі події.
  Моніторинг має також охоплювати метрики якості даних; якщо точність моделі на нових даних починає несподівано падати, це може бути ознакою дрейфу даних або прихованої атаки отруєння, що потребує розслідування. Рекомендується періодично перенавчати або оновлювати моделі свіжими даними, щоб пом’якшувати природний дрейф і застосовувати патчі у разі виявлення нових вразливостей алгоритму ШІ.

• Плани реагування на інциденти та відновлення: Незважаючи на всі зусилля, порушення безпеки або збої можуть траплятися. Організації мають мати чіткий план реагування на інциденти, спеціально розроблений для систем ШІ. Якщо стався витік даних, як ви його локалізуєте та повідомите постраждалих?
  Якщо ви виявите, що навчальні дані були отруєні, чи маєте ви резервні набори даних або попередні версії моделей для відновлення? Планування найгірших сценаріїв гарантує, що атака на ШІ не паралізує вашу діяльність надовго. Регулярно створюйте резервні копії критичних даних і навіть версій моделей — так, якщо модель у виробництві буде скомпрометована, ви зможете повернутися до перевіреного стану.

  У сферах із високими ставками деякі організації підтримують резервні моделі ШІ або ансамблі; якщо одна модель починає поводитися підозріло, допоміжна модель може перевірити результати або взяти на себе обробку, поки проблема не буде вирішена (аналог механізмів безвідмовної роботи).

• Навчання співробітників і підвищення обізнаності: Безпека ШІ — це не лише технічне питання; велика роль належить людям. Переконайтеся, що ваші команди з науки про дані та розробки навчені безпечним практикам. Вони мають знати про загрози, як-от супротивні атаки, і не припускати, що дані, які вони подають у ШІ, завжди безпечні.
  Заохочуйте культуру скептицизму, де незвичні тренди в даних ставляться під сумнів, а не ігноруються. Також навчайте всіх співробітників ризикам соціальної інженерії на базі ШІ (наприклад, як розпізнавати голоси deepfake або фішингові листи, які зростають із розвитком ШІ). Людська пильність може помітити те, що пропускають автоматизовані системи.

Впровадження цих практик може суттєво знизити ризики інцидентів, пов’язаних із ШІ та безпекою даних. Насправді міжнародні агентства, як-от Агентство кібербезпеки та інфраструктури США (CISA) та партнери, рекомендують саме такі кроки — від впровадження надійних заходів захисту даних і проактивного управління ризиками до посилення моніторингу та можливостей виявлення загроз для систем ШІ.

У нещодавній спільній консультації влада закликала організації «захищати конфіденційні, власницькі та критично важливі дані в системах із ШІ», використовуючи такі заходи, як шифрування, відстеження походження даних і ретельне тестування. Вкрай важливо, щоб безпека була безперервним процесом: постійна оцінка ризиків потрібна для того, щоб не відставати від еволюції загроз.

Оскільки зловмисники постійно розробляють нові стратегії (особливо з допомогою самого ШІ), організації мають постійно оновлювати та вдосконалювати свої засоби захисту.

Глобальні зусилля та регуляторні реакції

Уряди та міжнародні організації по всьому світу активно працюють над вирішенням питань безпеки даних, пов’язаних із ШІ, щоб встановити довіру до технологій ШІ. Ми вже згадували майбутній Закон ЄС про ШІ, який встановить вимоги щодо прозорості, управління ризиками та кібербезпеки для систем високого ризику. Європа також розглядає оновлення законів про відповідальність, щоб притягати постачальників ШІ до відповідальності за збої в безпеці.

У Сполучених Штатах Національний інститут стандартів і технологій (NIST) створив Рамки управління ризиками ШІ, щоб допомогти організаціям оцінювати та зменшувати ризики ШІ, включно з ризиками безпеки та конфіденційності. Рамки NIST, опубліковані у 2023 році, наголошують на створенні надійних систем ШІ, враховуючи такі аспекти, як стійкість, пояснюваність і безпека вже на етапі проєктування.

Уряд США також співпрацює з провідними компаніями ШІ над добровільними зобов’язаннями щодо кібербезпеки — наприклад, забезпечення тестування моделей незалежними експертами (ред-командами) на вразливості перед випуском і інвестиції у методи підвищення безпеки результатів ШІ.

Міжнародна співпраця у сфері безпеки ШІ є особливо сильною. Важливою подією 2023 року стала спільна ініціатива NCSC Великої Британії, CISA, ФБР та агентств із понад 20 країн, які опублікували керівництво з безпечної розробки ШІ. Ця безпрецедентна глобальна консультація підкреслила, що безпека ШІ — це спільний виклик і надала найкращі практики (узгоджені з принципами безпеки за замовчуванням), які мають дотримуватися організації у всьому світі.

Вона наголосила, що «безпека має бути основною вимогою… протягом усього життєвого циклу» ШІ, а не просто післядумкою. Такі спільні зусилля свідчать про усвідомлення того, що загрози ШІ не визнають кордонів, і вразливість у широко використовуваній системі однієї країни може мати каскадний ефект у глобальному масштабі.

Крім того, такі організації, як ЮНЕСКО, зробили крок уперед, створивши перший глобальний стандарт етики ШІ (2021), який, хоч і має ширший спектр, містить сильні положення щодо безпеки та конфіденційності. Рекомендація ЮНЕСКО закликає держави-члени та компанії забезпечувати «уникнення небажаних шкод (ризиків безпеки) та вразливостей до атак (ризиків безпеки) з боку учасників ШІ». Вона також підкреслює необхідність дотримання захисту даних і прав людини у контексті ШІ.

Подібні теми присутні у принципах ШІ ОЕСР та заявах G7: усі вони підкреслюють безпеку, підзвітність і конфіденційність користувачів як ключові стовпи надійного ШІ.

У приватному секторі зростає екосистема, орієнтована на безпеку ШІ. Галузеві коаліції обмінюються дослідженнями з питань супротивного машинного навчання, а конференції регулярно включають секції з «ред-командної роботи з ШІ» та безпеки машинного навчання. З’являються інструменти та рамки для тестування моделей ШІ на вразливості перед впровадженням. Навіть стандартизуючі органи залучені — ISO, за повідомленнями, працює над стандартами безпеки ШІ, які можуть доповнити існуючі стандарти кібербезпеки.

Для організацій і практиків дотримання цих глобальних рекомендацій і стандартів стає частиною належної обачності. Це не лише знижує ризик інцидентів, а й готує організації до відповідності законам і формує довіру користувачів і клієнтів. У таких сферах, як охорона здоров’я та фінанси, демонстрація безпеки та відповідності ШІ може стати конкурентною перевагою.

>>> Це може бути вам корисно:

Ризики використання штучного інтелекту

Переваги штучного інтелекту для фізичних осіб та бізнесу

Трансформаційний потенціал ШІ супроводжується не менш значними викликами безпеки даних. Забезпечення безпеки та цілісності даних у системах ШІ є обов’язковим — це основа успіху та прийняття рішень на базі ШІ. Від захисту конфіденційності особистих даних до охорони моделей ШІ від маніпуляцій і супротивних атак потрібен комплексний підхід із фокусом на безпеку.

Проблеми охоплюють технології, політику та людський фактор: великі набори даних мають оброблятися відповідально відповідно до законів про конфіденційність; моделі ШІ потребують захисту від нових методів атак; користувачі та розробники мають залишатися пильними в епоху кіберзагроз на базі ШІ.

Доброю новиною є те, що обізнаність про проблеми ШІ та безпеки даних ніколи не була вищою. Уряди, міжнародні організації та лідери галузі активно розробляють рамки та регуляції для безпечної розробки ШІ. Тим часом передові дослідження продовжують підвищувати стійкість ШІ — від алгоритмів, що протистоять супротивним прикладам, до нових методів збереження конфіденційності (як-от федеративне навчання та диференційна приватність), які дозволяють отримувати корисні висновки без розкриття сирих даних.

Впроваджуючи найкращі практики — надійне шифрування, перевірку даних, постійний моніторинг та інше — організації можуть суттєво знизити ризики.

Зрештою, ШІ має розроблятися та впроваджуватися з менталітетом «безпека перш за все». Як зазначають експерти, кібербезпека — це передумова для повного розкриття переваг ШІ. Коли системи ШІ безпечні, ми можемо з упевненістю користуватися їхньою ефективністю та інноваціями.

Але якщо ігнорувати попередження, витоки даних, шкідливі маніпуляції та порушення конфіденційності можуть підірвати довіру громадськості і завдати реальної шкоди. У цій швидко змінній сфері ключовим є проактивність і постійне оновлення знань. ШІ та безпека даних — дві сторони однієї медалі, і лише комплексний підхід дозволить розкрити потенціал ШІ безпечно та відповідально для всіх.