5 câu hỏi quan trọng khi chọn giải pháp bảo mật AI

Trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ đám mây phát triển như vũ bão, các tổ chức ngày càng triển khai các biện pháp bảo mật để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và đảm bảo tuân thủ quy định. Trong số các biện pháp này, các giải pháp quản lý tư thế bảo mật AI (AI Security Posture Management – AI-SPM) đã thu hút được sự quan tâm để bảo mật các quy trình AI, tài sản dữ liệu nhạy cảm và hệ sinh thái AI tổng thể. Các giải pháp này giúp các tổ chức xác định rủi ro, kiểm soát chính sách bảo mật và bảo vệ dữ liệu, thuật toán quan trọng cho hoạt động của họ.

Tuy nhiên, không phải tất cả các công cụ AI-SPM đều giống nhau. Khi đánh giá các giải pháp tiềm năng, các tổ chức thường gặp khó khăn trong việc xác định chính xác những câu hỏi cần đặt ra để đưa ra quyết định sáng suốt. Để giúp bạn điều hướng không gian phức tạp này, dưới đây là năm câu hỏi quan trọng mà mọi tổ chức nên xem xét khi lựa chọn giải pháp AI-SPM:

1. Giải pháp có cung cấp khả năng hiển thị và kiểm soát toàn diện đối với rủi ro AI và dữ liệu liên quan không?

Với sự lan rộng của các mô hình AI trong các doanh nghiệp, việc duy trì khả năng hiển thị và kiểm soát đối với các mô hình AI, tập dữ liệu và cơ sở hạ tầng là điều cần thiết để giảm thiểu rủi ro liên quan đến tuân thủ, sử dụng trái phép và lộ dữ liệu. Điều này đảm bảo sự hiểu biết rõ ràng về những gì cần được bảo vệ. Bất kỳ lỗ hổng nào về khả năng hiển thị hoặc kiểm soát có thể khiến tổ chức gặp nguy cơ bị vi phạm bảo mật hoặc vi phạm tuân thủ.

Một giải pháp AI-SPM phải có khả năng khám phá mô hình AI một cách liền mạch, tạo ra một kho lưu trữ tập trung để có khả năng hiển thị hoàn toàn vào các mô hình đã triển khai và các tài nguyên liên quan. Điều này giúp các tổ chức giám sát việc sử dụng mô hình, đảm bảo tuân thủ chính sách và chủ động giải quyết mọi lỗ hổng bảo mật tiềm ẩn. Bằng cách duy trì cái nhìn tổng quan chi tiết về các mô hình trên nhiều môi trường, doanh nghiệp có thể chủ động giảm thiểu rủi ro, bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và tối ưu hóa hoạt động AI.

2. Giải pháp có thể xác định và khắc phục các rủi ro dành riêng cho AI trong bối cảnh dữ liệu doanh nghiệp không?

Việc tích hợp AI vào quy trình kinh doanh mang đến những thách thức bảo mật mới, độc đáo vượt ra ngoài các hệ thống CNTT truyền thống. Ví dụ:

• Các mô hình AI của bạn có dễ bị tấn công đối nghịch và lộ thông tin không?
• Các tập dữ liệu huấn luyện AI có được ẩn danh đầy đủ để ngăn chặn rò rỉ thông tin cá nhân hoặc độc quyền không?
• Bạn có đang giám sát sự thiên vị hoặc giả mạo trong các mô hình dự đoán không?

Một giải pháp AI-SPM hiệu quả phải giải quyết các rủi ro dành riêng cho hệ thống AI. Ví dụ, nó nên bảo vệ dữ liệu huấn luyện được sử dụng trong quy trình làm việc học máy, đảm bảo các tập dữ liệu tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và xác định các điểm bất thường hoặc hoạt động độc hại có thể ảnh hưởng đến tính toàn vẹn của mô hình AI. Hãy đảm bảo bạn hỏi liệu giải pháp có bao gồm các tính năng tích hợp để bảo mật mọi giai đoạn trong vòng đời AI của bạn — từ thu thập dữ liệu đến triển khai.

3. Giải pháp có tuân thủ các yêu cầu tuân thủ quy định không?

Tuân thủ quy định là mối quan tâm hàng đầu của các doanh nghiệp trên toàn thế giới, do sự phức tạp ngày càng tăng của các luật bảo vệ dữ liệu như GDPR (Quy định chung về bảo vệ dữ liệu), NIST AI, HIPAA (Đạo luật về trách nhiệm giải trình và bảo hiểm y tế), và nhiều hơn nữa. Hệ thống AI làm trầm trọng thêm thách thức này bằng cách xử lý nhanh chóng dữ liệu nhạy cảm theo những cách có thể làm tăng nguy cơ vi phạm dữ liệu vô tình hoặc không tuân thủ.

Khi đánh giá một giải pháp AI-SPM, hãy đảm bảo rằng nó tự động ánh xạ dữ liệu và quy trình làm việc AI của bạn với các yêu cầu quản trị và tuân thủ. Nó nên có khả năng phát hiện dữ liệu không tuân thủ và cung cấp các tính năng báo cáo mạnh mẽ để cho phép sẵn sàng kiểm toán. Ngoài ra, các tính năng như thực thi chính sách tự động và giám sát tuân thủ theo thời gian thực rất quan trọng để bắt kịp với những thay đổi quy định và ngăn chặn các khoản phạt nặng hoặc thiệt hại về danh tiếng.

4. Giải pháp có khả năng mở rộng tốt như thế nào trong các kiến trúc đám mây gốc và đa đám mây động?

Cơ sở hạ tầng đám mây gốc hiện đại có tính động, với khối lượng công việc có thể tăng hoặc giảm tùy thuộc vào nhu cầu. Trong môi trường đa đám mây, sự linh hoạt này mang lại một thách thức: duy trì các chính sách bảo mật nhất quán trên các nhà cung cấp khác nhau (ví dụ: AWS, Azure, Google Cloud) và các dịch vụ. Việc bổ sung các công cụ AI và ML vào hỗn hợp càng làm tăng thêm sự biến động.

Một giải pháp AI-SPM cần được thiết kế để có khả năng mở rộng. Hãy hỏi liệu giải pháp có thể xử lý các môi trường động, liên tục thích ứng với những thay đổi trong các quy trình AI của bạn và quản lý bảo mật trong các cơ sở hạ tầng đám mây phân tán hay không. Các công cụ tốt nhất cung cấp khả năng quản lý chính sách tập trung đồng thời đảm bảo rằng mỗi tài sản, bất kể vị trí hoặc trạng thái của nó, đều tuân thủ các yêu cầu bảo mật của tổ chức bạn.

5. Giải pháp có tích hợp với các công cụ bảo mật và quy trình làm việc hiện có của chúng tôi không?

Một sai lầm phổ biến mà các tổ chức mắc phải khi áp dụng công nghệ mới là không xem xét mức độ tích hợp tốt của các công nghệ đó với các hệ thống hiện có của họ. AI-SPM cũng không ngoại lệ. Nếu không có sự tích hợp liền mạch, các tổ chức có thể đối mặt với sự gián đoạn hoạt động, các silo dữ liệu hoặc các lỗ hổng trong tư thế bảo mật của họ.

Trước khi chọn giải pháp AI-SPM, hãy xác minh xem nó có tích hợp với các công cụ bảo mật dữ liệu hiện có của bạn như DSPM hoặc DLP, các nền tảng quản trị danh tính hoặc các chuỗi công cụ DevOps hay không. Quan trọng không kém là khả năng tích hợp của giải pháp với các nền tảng AI/ML như Amazon Bedrock hoặc Azure AI. Tích hợp mạnh mẽ đảm bảo tính nhất quán và cho phép các nhóm bảo mật, DevOps và AI của bạn cộng tác hiệu quả.