데이터 유출과의 격렬한 전쟁은 전 세계 의료 기관에 점점 더 많은 어려움을 겪고 있습니다. 현재 통계에 따라 데이터 위반의 평균 비용은 이제 $ 4.45 백만 전 세계적으로, 미국 내 환자에게 서비스를 제공하는 의료 서비스 제공 업체의 경우 940 만 달러 이상으로 두 배가 넘는 수치입니다. 이 이미 어려운 문제에 추가하는 것은 조직 내 및 조직 내 데이터 확산의 현대 현상이 있습니다. 에 관한 공개 된 위반의 40% 여러 환경에 걸쳐 정보가 전파되어 공격 표면을 크게 확장하고 공격자에게 많은 수단을 제공합니다.
생성 AI의 증가하는 자율성은 급진적 인 변화의 시대를 가져옵니다. 따라서 이러한 고급 지능 에이전트가 보건 부문과 같은 여러 영역의 배치로 이론을 벗어나면서 추가 보안 위험의 시급한 조수가 발생합니다. 이러한 새로운 위협을 이해하고 완화하는 것은 악의적 인 소프트웨어 위협, 데이터 위반 또는 잘 정립 된 공급망 공격으로 인해 AI가 책임감있게 AI를 상환하고 조직의 사이버 공격에 대한 조직의 탄력성을 향상시키는 데 중요합니다.
설계 및 구현 단계에서의 탄력성
조직은 AI, 특히 억제 관리로 인한 보안 위험이 증가하는 보안 위험을 해결하기 위해 포괄적이고 진화적인 사전 방어 전략을 채택해야합니다. 여기서 스테이크에는 환자의 복지와 규제 조치 준수가 포함됩니다.
이를 위해서는 AI 시스템 개발 및 설계부터 시작하여 이러한 시스템을 대규모로 배포하는 체계적이고 정교한 접근 방식이 필요합니다.
- 조직이 수행 해야하는 첫 번째이자 가장 중요한 단계는 데이터 수집에서 모델 교육, 검증, 배포 및 추론에 이르기까지 전체 AI 파이프 라인을 차트 및 위협하는 것입니다. 이 단계는 영향과 가능성에 기초한 위험 세분성에 대한 모든 잠재적 노출 지점과 취약성의 정확한 식별을 용이하게한다.
- 둘째, LLMS (Large Model)를 사용하는 시스템 및 애플리케이션을 배치 할 수있는 안전한 아키텍처를 만드는 것이 중요합니다. 에이전트 AI 기능. 여기에는 컨테이너 보안, 보안 API 설계 및 민감한 교육 데이터 세트의 안전한 처리와 같은 다양한 측정을 세 심하게 고려해야합니다.
- 셋째, 조직은 다양한 표준/ 프레임 워크의 권장 사항을 이해하고 구현해야합니다. 예를 들어, 지침을 준수합니다 Nist ‘s 포괄적 인 위험 식별 및 완화를위한 AI 위험 관리 프레임 워크. 그들은 또한 고려할 수 있습니다 Owasp의 조언 프롬프트 주입 및 불안한 출력 처리와 같은 LLM 애플리케이션에서 도입 한 고유 한 취약점.
- 또한, 고전적인 위협 모델링 기술은 또한 모델 무결성을 위협하는 교활한 데이터 중독 공격과 AI 출력에서 민감한, 편향 또는 부적절하게 생성 된 컨텐츠를 생성 할 수있는 교활한 데이터 중독 공격을 포함하여 Gen AI가 생성 한 독특하고 복잡한 공격을 효과적으로 관리하기 위해 진화해야합니다.
- 마지막으로, 배치 후에도 조직은 AI 시스템의 취약성을 지속적으로 발견하고 완화하기 위해 편견, 견고성 및 명확성과 같은 소스를 구체적으로 대상으로하는 정기적이고 엄격한 빨간 팀 조작 및 전문화 된 AI 보안 감사를 연습함으로써 경계를 유지해야합니다.
특히, 의료에서 강력한 AI 시스템을 만드는 기초는 새로운 위협에 대한 명확한 이해와 확립 된 보안 원칙에 대한 준수를 통해 전체 AI 수명주기를 기본적으로 AI 수명주기를 기본적으로 보호하는 것입니다.
작동 수명주기 동안 측정
초기 보안 설계 및 배치 외에도 강력한 AI 보안 자세는 AI 라이프 사이클의 세부 사항과 활성 방어에주의를 기울여야합니다. 이는 정보 릴리스 정책 및 사용자 권한을 준수하면서 AI 중심 감시를 활용하여 즉시 민감하거나 악의적 인 출력을 탐지함으로써 컨텐츠의 지속적인 모니터링이 필요합니다. 모델 개발과 생산 환경에서 조직은 맬웨어, 취약성 및 적대적 활동을 동시에 적극적으로 스캔해야합니다. 물론 전통적인 사이버 보안 조치를 보완합니다.
사용자 신뢰를 장려하고 AI 의사 결정의 해석 가능성을 향상시키기 위해서는 신중하게 사용하는 것이 필수적입니다. 설명 가능한 ai (XAI) AI 출력 및 예측에 대한 기본 근거를 이해하는 도구.
동적으로 변화하는 분류기를 사용하여 자동화 된 데이터 검색 및 스마트 데이터 분류를 통해 제어 및 보안이 향상되어 끊임없이 변화하는 데이터 환경에 대한 중요하고 최신 관점을 제공합니다. 이러한 이니셔티브는 세밀한 역할 기반 액세스 제어 (RBAC) 방법과 같은 강력한 보안 컨트롤을 시행하는 데있어서의 비롯된 것입니다. RBAC (Rested Role-Based Access Control) 방법, 운송 및 휴식의 정보를 보호하기위한 엔드 투 엔드 암호화 프레임 워크 및 민감한 데이터를 숨기기위한 효과적인 데이터 마스킹 기술과 같은 효과적인 데이터 마스킹 기술을 시행하는 데 적합합니다.
AI 시스템을 다루는 모든 비즈니스 사용자의 철저한 보안 인식 교육이 필수적입니다. 가능한 사회 공학 공격 및 기타 AI 관련 위협을 감지하고 중화하기위한 중요한 인간 방화벽을 설정하기 때문입니다.
에이전트 AI의 미래 확보
AI 보안 위협의 진화에 직면 한 지속적인 탄력성의 기초는 제안 된 다차원 및 지속적인 방법을 면밀히 모니터링하고, 적극적으로 스캔하고, 명확하게 설명하고, 지능적으로 분류하고, AI 시스템을 확보하는 방법에 있습니다. 물론 이것은 성숙한 전통적인 사이버 보안 제어와 함께 광범위한 인간 지향적 보안 문화를 확립하는 것 외에도 있습니다. 자율 AI 에이전트가 조직 프로세스에 통합됨에 따라 강력한 보안 제어의 필요성이 증가합니다. 오늘날의 현실은 공공 구름의 데이터 유출이 발생하고 평균 비용이 듭니다. $ 5.17 백만 조직의 재정에 대한 위협과 명성을 명확하게 강조합니다.
AI의 미래는 혁신적인 혁신 외에도 내장 된 보안의 기초, 개방형 운영 프레임 워크 및 엄격한 거버넌스 절차로 탄력성 개발에 달려 있습니다. 그러한 지능적인 에이전트에 대한 신뢰를 확립하면 궁극적으로 AI의 변형 잠재력의 과정을 형성하면서 그들이 얼마나 광범위하고 지속적으로 받아 들여질 것인지 결정할 것입니다.
게시물 건강 관리의 자율 AI에 대한 탄력성 보안 보장 먼저 나타났습니다 Unite.ai.