As organizações se vêem navegando em um ambiente em que a inteligência artificial pode ser um mecanismo de crescimento fenomenal, ao mesmo tempo em que introduz riscos sem precedentes. Isso deixa as equipes de liderança executiva lutando com duas questões críticas: primeiro, onde deve começar um processo de risco cibernético da IA e terminar para as organizações que criam e consumem a IA? Segundo, quais processos de governança, treinamento e segurança devem ser implementados para proteger pessoas, dados e ativos contra vulnerabilidades expostas por erro humano, viés do sistema de IA e maus atores?
As respostas estão na adoção de uma abordagem abrangente do ciclo de vida do gerenciamento de riscos de IA – um que equipa As equipes de desenvolvimento C-suite, TI, IA e líderes de segurança com as ferramentas para navegar em um cenário de ameaças em constante evolução.
Compreendendo os rostos do risco cibernético da IA
Desenvolvimento de IA confiável
As organizações que desenvolvem modelos de IA ou aplicativos de IA-é, seja a criação de modelos proprietários de aprendizado de máquina ou integração de recursos de IA nos produtos existentes-, deve abordar o processo com uma mentalidade de segurança. Se os riscos cibernéticos e os riscos mais amplos de segurança não forem considerados adequados no início, uma organização é desnecessariamente exposta a vários perigos:
- Falta de segurança por design: Os modelos desenvolvidos sem protocolos formais de supervisão ou segurança são mais suscetíveis à manipulação de dados e entradas adversárias.
- Lacunas regulatórias: Com diretrizes emergentes como a Lei da UE AI, a estrutura de gerenciamento de riscos da AI do NIST e a ISO 42001, não consegue cumprir convida o escrutínio legal e os danos de reputação.
- Dados tendenciosos ou corrompidos: A má qualidade de dados pode produzir saídas não confiáveis, enquanto atores maliciosos podem alimentar intencionalmente dados incorretos para distorcer os resultados.
Uso de IA responsável
As organizações que não desenvolvem ativamente a IA ainda são consumidores da tecnologia – geralmente em escala e sem sequer perceber. Numerosas plataformas de software como serviço (SaaS) incorporam recursos de IA para processar dados confidenciais. Os funcionários também podem experimentar ferramentas generativas de IA, inserindo informações confidenciais ou regulamentadas que deixam os limites organizacionais.
Quando o uso da IA não é regulamentado ou pouco compreendido, as organizações enfrentam vários riscos que podem levar a sérias lacunas de segurança, problemas de conformidade e preocupações de responsabilidade, incluindo:
- Shadow AI Tools: Indivíduos ou departamentos podem comprar, testar e usar aplicativos habilitados para AI no radar, ignorando as políticas de TI e criando pontos cegos de segurança.
- Lacunas de políticas: Muitas empresas carecem de uma política de uso aceitável (AUP) dedicada que governa como os funcionários interagem com as ferramentas de IA, expondo -as potencialmente a vazamentos de dados, privacidade e questões regulatórias.
- Leis e regulamentos regionais: Muitas jurisdições estão desenvolvendo suas próprias regras específicas relacionadas à IA, como a Lei de Viés da cidade de Nova York ou as diretrizes de governança da IA do Colorado. O uso indevido na contratação, decisões financeiras ou outras áreas sensíveis pode desencadear responsabilidade.
Defendendo contra o uso malicioso da IA
Por mais que a IA possa transformar práticas comerciais legítimas, também amplia as capacidades dos criminosos cibernéticos que devem ser defendidos. Os principais riscos que as organizações enfrentam de maus atores incluem:
- Ataques hiper-personalizados: Os modelos de IA podem analisar conjuntos de dados maciços em metas, personalizando e -mails ou telefonemas para maximizar a credibilidade.
- Fakes DeepFakes cada vez mais sofisticados: Vídeo e voz DeepFakes tornaram -se tão convincentes que os funcionários com acesso a contas financeiras corporativas e dados confidenciais foram levados a pagar milhões a fraudadores.
- Executivo e conscientização do conselho: Os líderes seniores são alvos principais para tentativas de baleias (ataques cibernéticos de phishing de lança que têm como alvo executivos de alto nível ou indivíduos com autoridade significativa) que alavancam as técnicas avançadas de falsificação.
Uma abordagem do ciclo de vida para gerenciar o risco de IA
As organizações obtêm uma vantagem estratégica com uma abordagem do ciclo de vida do risco cibernético de IA que reconhece que as tecnologias de IA evoluem rapidamente, assim como as ameaças e regulamentos associados a elas.
Uma abordagem verdadeira do ciclo de vida combina governança estratégica, ferramentas avançadas, engajamento da força de trabalho e melhoria iterativa. Este modelo não é linear; Ele forma um loop que se adapta continuamente às ameaças e mudanças em evolução nos recursos de IA. Aqui está como cada estágio contribui.
Avaliação e governança de risco
- Mapeando o risco de IA: Realize um inventário de uso da IA para identificar e categorizar ferramentas e fluxos de dados existentes. Esse mapeamento abrangente vai além da mera varredura de código; Ele avalia como as ferramentas de IA internas e de terceiros remodelam sua postura de segurança, impactando processos organizacionais, fluxos de dados e contextos regulatórios.
- Implementação de estruturas formais: Para demonstrar a devida diligência e otimizar as auditorias, alinhar -se com padrões reconhecidos como a Lei da AI da UE, a estrutura de gerenciamento de riscos do NIST AI e a ISO 42001. Em conjunto, desenvolver e aplicar uma política de uso aceitável explícita (AUP) que descreve os procedimentos adequados de manuseio de dados.
- Executivo e engajamento do conselho: Envolva os líderes -chave, incluindo o CFO, o Conselho Geral e o Conselho, para garantir que compreendam as implicações financeiras, legais e de governança da IA. Esse envolvimento proativo garante o financiamento e a supervisão necessários para gerenciar o risco de IA de maneira eficaz.
Tecnologia e ferramentas
- Detecção e resposta avançadas: As defesas habilitadas para AI, incluindo detecção avançada de ameaças e análise comportamental contínua, são críticas no ambiente atual. Ao analisar conjuntos de dados maciços em escala, essas ferramentas monitoram a atividade em tempo real para anomalias sutis-como padrões incomuns de tráfego ou solicitações de acesso improvável-que podem sinalizar um ataque habilitado para AI.
- Zero confiança: A arquitetura Zero Trust verifica continuamente a identidade de todos os usuários e dispositivos em vários pontos de verificação, adotando princípios de menor privilégio e monitorando de perto as interações de rede. Esse controle granular limita o movimento lateral, dificultando o acesso aos sistemas adicionais, mesmo que violem um ponto de entrada.
- Mecanismos de defesa escaláveis: Construa sistemas flexíveis capazes de atualizações rápidas para combater novas ameaças orientadas pela IA. Ao adaptar e ajustar as defesas proativamente, as organizações podem permanecer à frente dos riscos cibernéticos emergentes.
Treinamento e consciência
- Educação da força de trabalho: Ransomware, DeepFakes e ameaças de engenharia social geralmente são bem -sucedidas porque os funcionários não estão preparados para questionar mensagens ou solicitações inesperadas. Para reforçar a prontidão para a defesa, ofereça treinamento direcionado, incluindo exercícios simulados de phishing.
- Envolvimento executivo e do conselho: Os líderes seniores devem entender como a IA pode ampliar as apostas de uma violação de dados. CFOs, CISOs e CROs devem colaborar para avaliar os riscos financeiros, operacionais, legais e reputacionais exclusivos da IA.
- Cultura de vigilância: Incentive os funcionários a relatar atividades suspeitas sem medo de represálias e promover um ambiente onde a segurança é responsabilidade de todos.
Resposta e recuperação
- Simulações de ataque a IA: Os exercícios tradicionais de mesa assumem a nova urgência em uma época em que as ameaças se materializam mais rapidamente do que os socorristas humanos podem acompanhar o ritmo. O planejamento do cenário deve incorporar possíveis chamadas de DeepFake ao CFO, ransomware baseado em IA ou roubo de dados em larga escala.
- Melhoria contínua: Após qualquer incidente, colete lições aprendidas. Os tempos de detecção foram razoáveis? Os funcionários seguiram o plano de resposta a incidentes corretamente? Atualizar estruturas de governança, pilhas de tecnologia e processos de acordo, garantindo que cada incidente impulsione o gerenciamento de riscos mais inteligente.
Avaliação em andamento
- Monitoramento regulatório e de ameaças: Acompanhe atualizações legais e novos vetores de ataque. A IA evolui rapidamente, portanto, permanecer estático não é uma opção.
- Métricas e feedback contínuo: Meça os tempos de resposta a incidentes, a eficácia do controle de segurança e os resultados do treinamento. Use esses dados para refinar políticas e realocar recursos conforme necessário.
- Adaptação e crescimento: Para acompanhar o ritmo da mudança do cenário de IA, evoluir seus investimentos em tecnologia, protocolos de treinamento e estruturas de governança.
Uma abordagem proativa e integrada não apenas protege seus sistemas, mas também gera melhorias contínuas ao longo do ciclo de vida da IA.
À medida que o desenvolvimento da IA se intensifica – abordado pela concorrência feroz do mercado e a promessa de insights transformadores – os líderes devem ir além do questionamento se adotar a IA e focar em vez como para fazer isso com responsabilidade. Embora as ameaças orientadas pela IA estejam se tornando mais complexas, uma abordagem do ciclo de vida permite que as organizações mantenham sua vantagem competitiva enquanto protege a confiança e cumprem as obrigações de conformidade.
John Verry é o diretor administrativo da CBIZ Pivot Point Security, a equipe de segurança cibernética da CBIZ, na Divisão Nacional de Serviços de Risco e Consultoria.
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