Wdrażanie sztucznej inteligencji szybko się rozwija, wprowadzając nowe wyzwania w zakresie bezpieczeństwa, zgodności i zarządzania. Niedawny raport AI Organizational Responsibilities: AI Tools and Applications, opublikowany przez Cloud Security Alliance, zapewnia ustrukturyzowane podejście do zarządzania sztuczną inteligencją, określając obowiązki, zagrożenia i strategie łagodzenia skutków, które organizacje powinny zintegrować ze swoimi ramami bezpieczeństwa IT i chmury.
Kluczowe spostrzeżenia
Zarządzanie sztuczną inteligencją
- Jasno zdefiniowane
Role i odpowiedzialność w zakresie bezpieczeństwa sztucznej inteligencji w CIO, CISO, Ryzyko, Zgodność i jednostki biznesowe.
- Ustanowienie rad ds. zarządzania sztuczną inteligencją w celu nadzorowania odpowiedzialnego wdrażania sztucznej inteligencji i dostosowania rozwoju sztucznej inteligencji do ram bezpieczeństwa i zgodności.
- Zapewnienie wielofunkcyjnej współpracy między zespołami ds. bezpieczeństwa, analitykami danych i zespołami prawnymi.
Bezpieczeństwo i zarządzanie ryzykiem
- Przeciwdziałanie zagrożeniom związanym ze sztuczną inteligencją.
- Wdrażanie uwierzytelniania, kontroli dostępu i monitorowania modeli AI.
- Ustanowienie podręczników reagowania na incydenty AI podobnych do tradycyjnych ram cyberbezpieczeństwa.
Zgodność z przepisami i etyka
Dostosowanie rozwoju i wdrażania sztucznej inteligencji do globalnych ram, takich jak:
- Ustawa o sztucznej inteligencji
- Ramy zarządzania ryzykiem sztucznej inteligencji NIST
- ISO42001
- RODO i inne przepisy i regulacje dotyczące prywatności.
- Wdrażanie zasad etyki AI w celu uwzględnienia stronniczości, uczciwości i przejrzystości w podejmowaniu decyzji przez AI.
Bezpieczeństwo modeli AI i kontrola dostępu
- Definiowanie, kto może uzyskiwać dostęp do modeli AI i modyfikować je, ograniczanie dostępu do danych w oparciu o zasady bezpieczeństwa oparte na rolach.
- Korzystanie z zasad ZeroTrust dla obciążeń AI, zapewniając, że tylko autoryzowani użytkownicy i aplikacje mogą wchodzić w interakcje z modelami AI.
- Kontrola i monitorowanie wersji modeli w celu wykrywania dryfów, nieautoryzowanych zmian lub złośliwego przekwalifikowania.
AI Responsibilities & Risk
AI adoption is expanding rapidly, introducing new security, compliance, and governance challenges. A recent report, AI Organizational Responsibilities: AI Tools and Applications, published by the Cloud Security Alliance, provides a structured approach to AI governance, outlining responsibilities, risks, and mitigation strategies that organizations should integrate into their IT and cloud security frameworks.
Key Insights
- Clearly defined
AI security roles and accountability across CIO, CISO, Risk, Compliance, and Business units.
- Establishing AI governance boards to oversee responsible AI adoption and align AI development with security and compliance frameworks.
- Ensuring cross-functional collaboration between security teams, data scientists, and legal teams.
Security & Risk Management
- Addressing AI-specific threats.
- Implementing authentication, access controls, and AI model monitoring.
- Establishing AI incident response playbooks similar to traditional cybersecurity frameworks.
Regulatory Compliance & Ethics
Aligning AI development and deployment with global frameworks such as:
- AI Act
- NIST AI Risk Management Framework
- ISO42001
- GDPR & other privacy laws and regulations.
- Implementing AI Ethics Policies to address bias, fairness, and transparency in AI decision-making.
AI Model Security & Access Controls
- Defining who can access and modify AI models, restricting data access based on role-based security policies.
- Using ZeroTrust principles for AI workloads, ensuring only authorized users and applications can interact with AI models.
- Model version control and monitoring to detect drifts, unauthorized changes, or malicious retraining.
AI
SupplyChain Risks
- Ensuring third-party model security and vendor accountability to prevent data poisoning and supply chain attacks.
- Assessing AI model integrity from external providers, ensuring transparency in training datasets and algorithms.
- Implementing contractual AI risk management policies for vendors, cloud AI services, and external AI APIs.
The risks and best practices outlined in this report align with traditional IT governance, software development, and cloud security. While AI introduces unique challenges—such as intellectual property risks, biased model outputs, and evolving regulatory landscapes—the core principles of IT security and compliance remain valid.
Building AI security should follow the same structured methodology as IT security—starting with strong architecture, governance frameworks, and risk management practices. AI security is not an isolated issue; it's an extension of enterprise security and compliance.
Autor: Sebastian Burgemejster
Comments