Die Auswirkungen der KI-Welle auf die Unternehmenssicherheit

In der digitalen Welt von heute ist dieKünstliche Intelligenz (KI)（Die rasante Entwicklung von (KI-)Technologien führt zu Innovation und Wachstum in Unternehmen. Insbesondere die Welle generativer KI-Produkte wie Systeme zur Erzeugung natürlicher Sprache (Natural Language Generation, NLG), Bildsynthese und Video-Compositing verändern die Geschäftsabläufe und das Nutzererlebnis in Unternehmen. Diese Welle bringt jedoch auch eine Reihe von Sicherheitsrisiken und Herausforderungen mit sich. Wir werden die Auswirkungen der generativen KI-Produktwelle auf die Unternehmenssicherheit untersuchen und Strategien für den Umgang mit ihr aufzeigen.

1. zunehmende Bedrohung durch Cyberangriffe

AI gesenktHacker (Informatik) (Lehnwort)Hacker können generative KI nutzen, um schnell verschiedene Cyberangriffsmethoden zu integrieren und sie leicht als Waffe einzusetzen. Hacker können generative KI nutzen, um verschiedene Cyberangriffe schnell zu integrieren, sie leicht "waffentauglich" zu machen und sie potenziell zu erneuern. PricewaterhouseCoopersNetzwerksicherheitDas Team hat in den letzten Monaten eine deutliche Zunahme von Social-Engineering-Angriffen wie Phishing-E-Mails beobachtet, die von Kunden empfangen wurden und mit der weit verbreiteten Nutzung von ChatGPT zusammenfielen; es wurde auch festgestellt, dass ChatGPT zur Massengenerierung von noch verwirrenderen Phishing-Websites verwendet wurde.

2. die Weitergabe sensibler Unternehmensdaten

SicherheitsexperteDie Datenschutzrichtlinie von OpenAI weist darauf hin, dass die Benutzereingaben bei der Verwendung von ChatGPT zum Trainieren der KI-Algorithmusmodelle verwendet werden. Außerdem wurde bekannt, dass ChatGPT aufgrund einer Schwachstelle in der Open-Source-Bibliothek schwerwiegende Sicherheitsprobleme hatte, da einige Nutzer die Titel der Gesprächsverläufe anderer Nutzer einsehen konnten. Mehrere Tech-Giganten wie Amazon und Microsoft haben nun ihre Mitarbeiter daran erinnert, keine sensiblen Daten mit ChatGPT zu teilen.

3. das Risiko einer AI-Vergiftung

Trainingsdaten, die Modelle vergiften, sind eine häufige Sicherheitsbedrohung für KI, und bösartige Daten können sich negativ auf die Ergebnisse von KI-Algorithmen auswirken. Wenn man sich im Betriebsmanagement stark auf KI verlässt, kann es zu Fehlentscheidungen in kritischen Fragen kommen. Andererseits gibt es bei generativer KI ein potenzielles "Bias"-Problem. Ähnlich wie bei der Kampagne "100 Flaschen Gift für KI", an der eine Reihe renommierter Experten und Wissenschaftler beteiligt waren, sollten Unternehmen bei der Entwicklung oder Anwendung von KI strategisch und proaktiv auf die Gefahr der Vergiftung durch KI reagieren.

4. zum Schutz der Privatsphäre

Die Vorübungsphase der KI erfordert eine umfangreiche Datenerfassung und -auswertung, die eine ganze Reihe privater Informationen von Kunden und Mitarbeitern enthalten kann. Wenn es der KI nicht gelingt, diese privaten Informationen ordnungsgemäß zu schützen und zu anonymisieren, kann dies zu einem Verlust der Privatsphäre führen, und diese privaten Informationen können sogar dazu missbraucht werden, das Nutzerverhalten zu analysieren und zu spekulieren. Der Markt für mobile Apps ist beispielsweise überschwemmt mit Software zur Bilderzeugung, die es den Nutzern ermöglicht, einfach mehrere Kopfbilder von sich selbst hochzuladen, und die Software kann dann zusammengesetzte Fotos von verschiedenen Szenen und Motiven erzeugen. Die Art und Weise, wie Softwareunternehmen diese von den Nutzern hochgeladenen Avatare nutzen, und ob sie Risiken für den Schutz der Privatsphäre und andere Sicherheitsrisiken mit sich bringen, verdient jedoch Aufmerksamkeit und Antworten.

5. das Risiko der Einhaltung der Unternehmenssicherheit

Bevor es keine wirksamen Verwaltungsmaßnahmen gibt, kann die massive Einführung von KI-Produkten zu Problemen bei der Einhaltung von Sicherheitsvorschriften führen, was zweifellos eine große Herausforderung für die Sicherheitsverantwortlichen in Unternehmen darstellt. Die vom Büro des Internet-Informationsbüros erwogene und angenommene und von sechs Abteilungen, darunter die Nationale Entwicklungs- und Reformkommission und das Bildungsministerium, vereinbartegenerative künstliche Intelligenz (AI)Die Interim Measures on Service Management, die am 15. August 2023 in Kraft traten12 , legen die grundlegenden Anforderungen in Bezug auf Technologieentwicklung und -steuerung, Dienstleistungsspezifikation, Überwachung und Kontrolle sowie rechtliche Verantwortung fest und schaffen damit einen grundlegenden Rahmen für die Einführung generativer KI.

AI-Bedrohungsszenarien für die Sicherheit

Nach dem Verständnis der durch generative KI verursachten Sicherheitsrisiken wird im folgenden Abschnitt analysiert, wie das Problem in spezifischeren Sicherheitsbedrohungsszenarien entstanden ist, und es wird untersucht, welche subtilen Auswirkungen generative KI auf die Unternehmenssicherheit hat.

1) Social-Engineering-Angriffe

Der weltbekannte Hacker Kevin Mitnick sagte einmal: "Das schwächste Glied in der Sicherheitskette ist der Faktor Personal". Der übliche Trick von Social-Engineering-Hackern besteht darin, Unternehmensmitarbeiter mit rhetorischen Mitteln zu ködern, und das Aufkommen generativer KI hat Social-Engineering-Angriffe erheblich angeheizt. Generative KI kann äußerst realistische gefälschte Inhalte erzeugen, darunter gefälschte Nachrichten, gefälschte Beiträge in sozialen Medien, betrügerische E-Mails und vieles mehr. Diese gefälschten Inhalte können Benutzer in die Irre führen, falsche Informationen verbreiten oder Unternehmensmitarbeiter zu falschen Entscheidungen verleiten. Generative KI kann sogar dazu verwendet werden, Ton oder Video so zu synthetisieren, dass sie echt erscheinen, was zum Betrug oder zur Fälschung von Beweisen genutzt werden könnte. Das Büro für die Untersuchung von Verbrechen im Telekommunikationsnetz des städtischen Büros für öffentliche Sicherheit in Baotou veröffentlichte einen Fall von Telekommunikationsbetrug mit intelligenter KI-Technologie, bei dem Kriminelle innerhalb von 10 Minuten 4,3 Millionen Yuan durch KI-Gesichtstausch ergaunerten.

2. unbewusste Verstöße von Mitarbeitern

Viele Technologieanbieter haben begonnen, den Weg der generativen KI aktiv zu beschreiten, indem sie eine Vielzahl von generativen KI-Funktionen in ihre Produkte und Dienstleistungen integrieren. Mitarbeiter lesen möglicherweise die Nutzungsbedingungen vor der Nutzung nicht sorgfältig durch und verwenden versehentlich generative KI-Produkte. Bei der Verwendung von generativer KI geben Mitarbeiter des Unternehmens möglicherweise Inhalte ein, die sensible Informationen enthalten, wie Finanzdaten, Projektinformationen, Betriebsgeheimnisse usw., was zum Durchsickern sensibler Unternehmensinformationen führen kann. Um den Verlust sensibler Unternehmensdaten durch generative KI zu verhindern, müssen Unternehmen umfassende Sicherheitsmaßnahmen ergreifen: Dazu gehören die Verbesserung der Technologie zum Schutz vor Datenlecks und die Einschränkung des Online-Verhaltens der Mitarbeiter; gleichzeitig müssen sie Sicherheitsschulungen für die Mitarbeiter durchführen, um dieDatensicherheitWachsamkeit in Bezug auf Vertraulichkeit usw. Sobald ein Verstoß durch einen Mitarbeiter aufgedeckt wird, muss die Organisation die Auswirkungen bewerten und sich rechtzeitig darum kümmern.

3. notwendige Diskriminierung und Vorurteile

Das Potenzial für Diskriminierung und Voreingenommenheit in der KI ist weitgehend auf die Merkmale der Trainingsdaten und des Modelldesigns zurückzuführen. Trainingsdaten aus dem Internet spiegeln Vorurteile der realen Welt in Bezug auf Rasse, Geschlecht, Kultur, Religion und sozialen Status wider. Während der Verarbeitung der Trainingsdaten gibt es möglicherweise keine ausreichenden Screening- und Bereinigungsmaßnahmen, um voreingenommene Daten auszuschließen. Auch bei der Entwicklung von Modellen und der Auswahl von Algorithmen für die generative KI wird möglicherweise nicht ausreichend auf die Reduzierung von Vorurteilen geachtet. Algorithmische Modelle erfassen Verzerrungen in den Trainingsdaten während des Lernprozesses, was zu generiertem Text mit ähnlichen Verzerrungen führt. Auch wenn die Beseitigung von Verzerrungen und Diskriminierung in der generativen KI eine komplexe Herausforderung ist, gibt es Schritte, die Organisationen unternehmen können, um diese Diskriminierungen und Verzerrungen zu verringern3.

4. kompromisse beim Schutz der Privatsphäre

Bei der Nutzung von KI-Produkten können Unternehmen und Einzelpersonen in ihrem Streben nach effizienter Automatisierung und personalisierten Diensten gewisse Kompromisse beim Schutz der Privatsphäre eingehen und der KI erlauben, einige ihrer privaten Daten zu sammeln. Nicht nur, dass die Nutzer ihre privaten Inhalte während der Nutzung der KI preisgeben, die KI kann auch die Eingaben der Nutzer analysieren, um mithilfe von Algorithmen auf persönliche Informationen, Vorlieben oder Verhaltensweisen zu schließen, wodurch die Privatsphäre der Nutzer weiter verletzt wird. Die Desensibilisierung und Anonymisierung von Daten ist eine gängige Maßnahme zum Schutz der Privatsphäre, kann jedoch zum Verlust einiger Dateninformationen führen, wodurch die Genauigkeit des generierten Modells verringert wird, und es muss ein Gleichgewicht zwischen dem Schutz der Privatsphäre und der Qualität der generierten Inhalte gefunden werden. Als KI-Anbieter sollte man den Nutzern eine transparente Datenschutzerklärung zur Verfügung stellen, die sie über die Erhebung, Verwendung und Weitergabe von Daten informiert, damit sie fundierte Entscheidungen treffen können.

5. die Megatrends bei der Einhaltung von Vorschriften

Gegenwärtig bestehen die Risiken für die Einhaltung von Rechtsvorschriften durch KI vor allem in "Verstößen gegen Inhalte" und "Verletzungen des geistigen Eigentums". Ohne Regulierung kann KI illegale oder unangemessene Inhalte generieren, die Beleidigungen, Verleumdungen, Pornografie, Gewalt und andere illegale oder unerlaubte Elemente enthalten können. Andererseits kann generative KI auf der Grundlage bestehender urheberrechtlich geschützter Inhalte lernen, was zu Verletzungen des geistigen Eigentums führen kann. Unternehmen, die generative KI einsetzen, müssen eine Compliance-Prüfung durchführen, um sicherzustellen, dass ihre Anwendungen den einschlägigen Vorschriften und Normen entsprechen und unnötige rechtliche Risiken vermeiden. Unternehmen sollten zunächst prüfen, ob das von ihnen verwendete Produkt den Bestimmungen der Vorläufigen Maßnahmen für die Verwaltung generativer KI-Dienste entspricht, und sie müssen Aktualisierungen und Änderungen der einschlägigen Vorschriften aufmerksam verfolgen und rechtzeitig Anpassungen vornehmen, um die Einhaltung der Vorschriften sicherzustellen. Wenn Unternehmen generative KI mit Lieferanten oder Partnern nutzen, müssen sie die Rechte und Pflichten jeder Partei klären und die entsprechenden Verpflichtungen und Einschränkungen im Vertrag festlegen.

Wie man die Risiken und Herausforderungen der KI angeht

Nutzer oder Unternehmensmitarbeiter müssen sich darüber im Klaren sein, dass sie zwar die verschiedenen Annehmlichkeiten der KI genießen, aber dennoch ihre Privatsphäre und andere sensible Daten besser schützen müssen.

1. die Vermeidung der Offenlegung der persönlichen Privatsphäre

Vor der Nutzung eines KI-Produkts sollten sich die Mitarbeiter vergewissern, dass der Dienstanbieter die Privatsphäre und die Sicherheit seiner Nutzer angemessen schützt, die Datenschutzrichtlinien und Nutzungsbedingungen sorgfältig lesen und nach Möglichkeit einen zuverlässigen Anbieter wählen, der öffentlich überprüft wurde. Vermeiden Sie die Eingabe persönlicher Daten während der Nutzung, verwenden Sie virtuelle Identitäten oder anonymisierte Informationen in Szenarien, in denen keine echten Identitätsinformationen erforderlich sind, und alle potenziell sensiblen Daten müssen vor der Eingabe verschleiert werden. Im Internet, insbesondere in sozialen Medien und öffentlichen Foren, sollten die Mitarbeiter es vermeiden, zu viele persönliche Informationen wie Namen, Adressen, Telefonnummern usw. preiszugeben, und Informationen nicht einfach auf öffentlich zugänglichen Websites und Inhalten preisgeben.

2. vermeiden Sie die Erstellung irreführender Inhalte

Aufgrund der begrenzten technischen Grundlagen der KI ist der Inhalt ihrer Ergebnisse unweigerlich irreführend oder voreingenommen, und Branchenexperten suchen ständig nach Möglichkeiten, das Risiko einer Datenvergiftung zu vermeiden. Bei wichtigen Informationen sollten die Mitarbeiter diese anhand mehrerer unabhängiger und glaubwürdiger Quellen überprüfen, und wenn dieselbe Information nur an einer Stelle auftaucht, sind möglicherweise weitere Nachforschungen erforderlich, um ihren Wahrheitsgehalt zu bestätigen. Suchen Sie nach Belegen, die die in den Ergebnissen angegebenen Informationen untermauern, und wenn es an einer substanziellen Grundlage mangelt, müssen die Informationen möglicherweise mit Skepsis behandelt werden. Um Fehlinformationen und Voreingenommenheit in der KI zu erkennen, müssen die Nutzer kritisch denken, ihre digitale Kompetenz kontinuierlich verbessern und wissen, wie sie ihre Produkte und Dienste sicher nutzen können.

Die Einführung von KI ist für Unternehmen sowohl eine Chance als auch eine Herausforderung, im Gegensatz zur Offenheit der einzelnen Nutzer, die immer noch eine abwartende Haltung einnehmen. Die Unternehmen müssen die Gesamtrisiken abwägen und im Voraus strategische Pläne erstellen, wie im Folgenden vorgeschlagen:

1. unternehmungenNetzwerksicherheitBewertung oder Verbesserung der Verteidigungsfähigkeiten

Die größte Herausforderung für Unternehmen ist nach wie vor die Abwehr von Cyberangriffen der nächsten Generation, die durch KI ausgelöst werden. Die Unternehmen müssen unbedingt den aktuellen Stand der Cybersicherheit bewerten, feststellen, ob sie über ausreichende Sicherheitserkennungs- und -abwehrkapazitäten verfügen, um diese Angriffe zu bewältigen, potenzielle Schwachstellen in der Cybersicherheitsabwehr ermitteln und geeignete Verstärkungsmaßnahmen ergreifen, um proaktiv darauf zu reagieren. Um die oben genannten Ziele zu erreichen, wird empfohlen, dass Unternehmen Angriffs- und Verteidigungskonfrontationsübungen auf der Grundlage dieser realen Bedrohungsszenarien für Netzangriffe durchführen, d. h. eine "rote und blaue Konfrontation" der Netzsicherheit. Anhand der verschiedenen Angriffsszenarien können wir die möglichen Schwachstellen der Netzwerksicherheitsabwehr im Voraus erkennen und die Abwehrmängel umfassend und systematisch beheben, um die IT-Ressourcen und die Datensicherheit des Unternehmens zu schützen.

2. die Einrichtung einer internen KI-Testumgebung

Um die technischen Grundlagen der KI zu verstehen und die von KI-Modellen erzeugten Ergebnisse besser zu kontrollieren, können Unternehmen die Einrichtung einer eigenen KI-Sandbox-Testumgebung in Erwägung ziehen, die potenzielle Bedrohungen für Unternehmensdaten durch unkontrollierbare generative KI-Produkte verhindern kann. Durch das Testen in einer isolierten Umgebung können Unternehmen sicherstellen, dass genaue und unvoreingenommene Daten für die KI-Entwicklung verwendet werden können, und sie können die Leistung von Modellen sicherer erforschen und bewerten, ohne dass die Gefahr besteht, dass sensible Daten nach außen dringen. Isolierte Testumgebungen können auch Data Poisoning und andere externe Angriffe auf KI verhindern und so die Stabilität der KI-Modelle aufrechterhalten.

3. die Einführung von KI-spezifischen Risikomanagementstrategien

Unternehmen sollten KI so früh wie möglich in den Zielbereich des Risikomanagements einbeziehen und den Rahmen und die Strategie des Risikomanagements ergänzen und anpassen. Führen Sie eine Risikobewertung von Geschäftsszenarien durch, in denen KI zum Einsatz kommt, identifizieren Sie potenzielle Risiken und Sicherheitslücken, formulieren Sie eine entsprechende Risikoplanung und legen Sie Gegenmaßnahmen sowie die Zuweisung von Verantwortlichkeiten fest. Einrichtung eines strengen Zugriffsmanagementsystems, um sicherzustellen, dass nur autorisiertes Personal auf KI-Produkte zugreifen und diese nutzen kann, die vom Unternehmen genehmigt wurden. Gleichzeitig sollte es das Verhalten der Nutzer regeln und den Mitarbeitern Schulungen zum KI-Risikomanagement anbieten, um ihr Sicherheitsbewusstsein und ihre Reaktionsfähigkeit zu verbessern. Unternehmer sollten bei der Entwicklung von KI-Anwendungen auch einen "Privacy by Design"-Ansatz verfolgen, damit den Endnutzern klar ist, wie die von ihnen bereitgestellten Daten verwendet und welche Daten gespeichert werden.

4. die Bildung einer speziellen Arbeitsgruppe für KI-Forschung

Unternehmen können Fachwissen und Fähigkeiten innerhalb ihrer Organisationen bündeln, um gemeinsam die potenziellen Chancen und Risiken von KI-Technologien zu erforschen, indem sie Mitglieder, die sich in den relevanten Bereichen auskennen, zur Teilnahme an der Arbeitsgruppe einladen, darunter Experten für Data Governance, KI-Modellierungsexperten, Experten für Geschäftsbereiche, Experten für die Einhaltung rechtlicher Vorschriften usw. Die Unternehmensleitung sollte sicherstellen, dass die Mitglieder der Arbeitsgruppe Zugang zu den Daten und Ressourcen haben, die sie für die Erkundung und Erprobung benötigen, und sie ermutigen, in einer Testumgebung zu experimentieren und zu validieren, um die potenziellen Chancen und geschäftlichen Anwendungsszenarien der KI besser zu verstehen, damit sie die Vorteile der Anwendung fortschrittlicher Technologien nutzen und gleichzeitig die Risiken abwägen können.

Schlussbemerkungen

Die Entwicklung und Anwendung von KI hat große Auswirkungen auf die Technologie, die eine neue Produktivitätsrevolution auslösen könnte. KI ist eine leistungsstarke Technologie, die Fortschritte in Bereichen wie Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache und Big Data kombiniert, um Computersysteme in die Lage zu versetzen, Inhalte in menschlicher Sprache zu erzeugen. Unternehmen und Arbeitnehmer sollten die Kontrolle über diese leistungsstarke Technologie übernehmen, um sicherzustellen, dass ihre Entwicklung und Anwendung innerhalb eines rechtlichen, ethischen und sozial verantwortlichen Rahmens erfolgt, was in der kommenden Zeit ein wichtiges Thema sein wird.