人工智能零信任从一开始就建立安全

随着人工智能(AI)继续革命性的产业,其在关键应用中的作用继续指数增长。所有这些创新带来了越来越多的关注--我们如何保持AI系统的安全?与传统应用程序不同的是,人工智能处理的是高度敏感的数据、复杂的模型和不适合传统安全措施墙内的庞大网络。建立在确定的网络周界内的信任基础上的传统安全模式,在保护人工智能工作流的高度分布、动态和敏感性质方面证明是不够的。在人工智能的背景下,敏感数据、复杂模型和分布式系统相互交叉,零信任提供了一种前瞻性的整体安全方法。

本文从一开始就探讨了人工智能零信任的必要性、指导其应用的基本原则以及保护人工智能系统的实用方法。

为什么人工智能需要零信任

大赦国际系统提出了独特的安全挑战:

· 数据敏感性 *人工智能模型接受了关于庞大数据集的培训,其中往往包括敏感或专有信息。违约可能导致数据泄漏或知识产权盗窃。

· 模型脆弱性 :人工智能模型可能易受各种风险的影响,如对抗性攻击、模型中毒和推理攻击。

· 分布式生态系统 :人工智能工作流经常跨越云环境、边缘设备和API,增加攻击面。

· 动态性质 :人工智能模型和依赖关系的不断演变要求采取适应性的安全措施。

鉴于这些挑战,实施零信任原则可确保对人工智能系统的安全采取积极主动的做法。

人工智能系统独特的安全需要

与此同时, 零信托 --"从不信任,永远验证"--广泛地应用于各种应用程序类型,实现人工智能系统的零信任,与更传统的应用程序如微服务相比,提出了独特的挑战和要求。差异产生于人工智能工作流的独特性、数据敏感性和操作动态。以下是主要的区别:

· 数据敏感性和生命周期 : AI系统严重依赖敏感数据集进行培训和参考。AI中的数据生命周期包括摄入、存储、培训和部署,每个都需要细致的保护。

· 模型脆弱性 :人工智能模型容易受到模型中毒、对抗输入和推理攻击等攻击的影响。要确保这些资产的安全,需要侧重于典型的完整性和对抗防御。

· 分布式生态系统 :人工智能工作流跨越云端、边缘和内部环境,使得执行一致的零信任策略更加困难。

· 动态工作流程 : AI系统具有高度的动态性,模型经常被重新训练、更新和重新部署。这就产生了一个不断变化的攻击面。

· 可审计性 : 对AI的监管合规涉及跟踪数据血统、模型决策和培训来源,为零信任添加了另一层安全和透明度要求。

· 攻击向量 : AI引入了独特的攻击向量,如在训练期间中毒数据集,操作输入管道,以及窃取模型知识产权。

人工智能应用零信任核心原则

人工智能应用零信任建立在以下支柱之上:

1.在每个入口点核实身份

· 实现 多因素认证 (MFA)用于访问AI资源的用户和机器。

· 使用 基于角色的访问控制 基于属性的访问控制,以限制对敏感数据集和模型的访问。

2. 最小权限访问

· 确保用户、应用程序和设备拥有履行其功能所需的最低访问权限.

· 根据上下文动态调整权限,如时间、位置或行为异常.

3.持续监测和验证

· 对数据流、API使用和模型交互进行实时监控。

· 利用行为分析来检测异常活动,比如 模型过滤尝试 .

4.安全的整个生命周期

· 加密数据在静止、传输和人工智能管道处理过程中.

· 在集成之前验证和保护第三方数据集和经过培训的模型。

5. 微染色

· 隔离人工智能系统的组件(例如:,训练环境,推理引擎),以限制出现断裂时的横向运动。

人工智能应用程序零信任的关键组件

1. 身份和访问管理

· 作用 :确保只有经过认证和授权的用户、设备和服务才能访问AI资源。

· 主要特征 :

o Multi-factor authentication (MFA).

o 基于角色的访问控制或基于属性的访问控制。

o 针对特定人工智能任务(例如:,训练、推论或监控)。

2. 数据安全和加密

· 作用 :保护在培训和推断中使用的敏感数据不受未经授权的访问和篡改。

· 主要特征 :

o 在静止、运输和处理过程中对数据进行加密(例如:, 同态加密 用于计算)。

o 为敏感数据集安全数据掩蔽和匿名化。

o 数据血统跟踪和来源的安全存储解决方案。

3.模型保护

· 作用 *保护人工智能模式免遭盗窃、操纵和对抗攻击。

· 主要特征 :

o 模型加密和数字签名来验证完整性.

o 对抗训练,使模型对精心设计的投入有弹性。

o 模型端点的访问控件,以防止未经授权的使用。

4. 端点和API安全

· 作用 :确保人工智能系统与其用户或依赖关系之间的安全通信。

· 主要特征 :

o API认证(例如:,Oauth2.0,jwt)和授权。

o 防止滥用的API比率限制和节流。

o 使用TLS对API通信进行加密。

5. 无信托网络架构 (ZTNA)

· 作用 :实现微扫描和严格的网络访问控制,以最小化攻击表面。

· 主要特征 :

o 隔离人工智能环境(例如:,训练,发展,推论)防止侧向运动。

o 连续监控网络流量异常.

o 网络加密和安全隧道的混合或多云设置。

6.持续监测和分析

· 作用 实时检测和应对潜在威胁或异常行为。

· 主要特征 :

o 由ii驱动的威胁检测系统分析行为模式。

o 记录和审核法医分析的所有访问和活动。

o 异常检测以识别异常数据流或模型交互。

7.自动化和编排

· 作用 *简化安保执法和事件应对。

· 主要特征 :

o 检测到的威胁的自动补救工作流程。

o 根据不断变化的情况(例如:,时间,地点,或行为。

o 与…融合 安全性编排、自动化和响应 (高飞)平台。

8.治理和合规

· 作用 *确保遵守监管要求和组织政策。

· 主要特征 :

o 详细的数据使用、模型培训和推理过程的审计线索。

o 对专门针对原子能机构的条例(如 GdPR , CCPA 或大赦国际道德准则。

o 确认大赦国际决定的透明度机制(例如:, 可解释性 tools).

9. 设计人员 融合

· 作用 :将安全性嵌入人工智能开发和部署生命周期。

· 键 特点 :

o 确保人工智能工作流的CI/CD管道安全,确保及早发现漏洞。

o 对第三方数据集、训练前模型和人工智能库的脆弱性扫描。

o 部署期间人工智能模型及其API的安全测试。

10.边缘安全(如适用)

· 作用 :保护部署在边缘设备或远程操作系统上的人工智能模型。

· 主要特征 :

o 设备认证和安全配置。

o 边缘设备和中央系统之间的端到端加密。

o 资源受限边缘环境的轻量级异常检测。

零信任的工具和框架

人工智能应用程序的动态性、分布性和敏感性带来了独特的安全挑战。由于以下原因,专门为零信任而设计的工具和框架是必不可少的:

· 保护敏感数据 : AI应用程序处理大量的敏感数据,包括个人和专有信息。加密和访问控制工具帮助保护数据不被破坏和滥用。

· 确保打击威胁的模式 : AI模型容易受到对抗攻击、模型盗窃和数据中毒的影响。专门的工具可以检测漏洞,强化模型,并在训练和推理过程中确保其完整性。

· 管理复杂的生态系统 :人工智能工作流跨越云、边缘和混合环境,涉及多个利益攸关方和系统。身份和访问管理、网络分割和监控框架确保了整个分布式生态系统的安全互动。

· 合规和透明度 ::对大赦国际有严格的监管要求(例如:这些工具通过执行人工智能系统中的审计线索、加密和解释来帮助确保遵守。

· 提高复原力 : 这些工具通过自动化的威胁检测、持续监测和事件反应,使人工智能系统更能抵御复杂的攻击。

零信任最佳做法

实现人工智能应用程序的零信任需要一个前瞻性和全面的方法来保护人工智能生命周期的每个阶段。

以下是基于主要安全原则的最佳做法:

及早整合安全性

· 从开发阶段到部署和维护阶段采取安全措施。

· 使用 威胁建模 和 安全第一设计原则 识别人工智能工作流中的潜在风险。

连续认证

· 为访问AI系统的用户和服务强制执行多因素认证(MFA)。

· 实施基于上下文调整安全性的自适应认证方法(例如:,装置,地点,或行为。

适用最小特权原则

· 限制用户和服务执行任务所需的最低访问级别。

· 定期审查和更新访问控制,以限制潜在的攻击表面.

对所有地方的数据进行加密

· 确保数据加密在休息、传输和处理期间,以保护敏感的人工智能训练和推理数据。

· 使用先进的技术,如同态加密和安全飞地敏感的计算。

监测和审计

· 部署先进的监控工具来跟踪人工智能模型中的异常行为和数据访问模式。

· 对数据使用、模型交互和API活动进行全面的审计跟踪,以发现和应对可疑活动。

执行保安政策

· 使用诸如开放策略代理(OPA)的策略引擎来执行跨微服务、数据管道和AI组件的一致安全策略。

· 定义并自动化政策执行,以确保环境之间的一致性.

定期更新和修补

· 持续更新和补丁所有软件组件,包括AI库、模型和依赖关系,以减轻漏洞。

· 自动补丁管理 CI/CD管道 以简化程序。

采用"防治荒漠化行动"做法

· 整合安全测试,例如 静态应用安全测试 和动态应用安全测试,进入CI/CD管道。

· 使用自动化的漏洞扫描工具在开发过程的早期发现和解决问题。

教育和培训队

· 对开发人员、数据科学家和操作团队进行关于零信任原则和人工智能系统安全重要性的定期培训。

· 在整个组织培养一种分担安全责任的文化。

通过遵循这些实践,组织可以建立一个强有力的零信任框架,确保AI应用程序不受不断变化的威胁,减少风险,并确保遵守监管标准。

结论

随着人工智能继续塑造我们的世界,为关键应用程序提供动力,推动创新,它也带来了不可忽视的独特安全挑战。敏感数据,分布式工作流,以及保护模型完整性的必要性,都要求采取一种前瞻性和全面的方法--这就是零信任的来源。零信任通过关注连续认证、最小权限访问和实时监控等原则,为保护AI系统提供了坚实的基础。当与工具、最佳实践以及诸如加密管道和模型保护等组件相结合时,它可以帮助组织保持在威胁之前。