بواسطة: The Hacker News
في حين أن بعض تهديدات "البرمجيات كخدمة" SaaS واضحة ومرئية، فإن البعض الآخر مخفي أمام أعيننا، وكلاهما يشكل مخاطر كبيرة على مؤسستك. تشير أبحاث Wing إلى أن 99.7% من المؤسسات تستخدم تطبيقات مدمجة بوظائف الذكاء الاصطناعي. تعد هذه الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لا غنى عنها، حيث توفر تجارب سلسة من التعاون والتواصل إلى إدارة العمل واتخاذ القرار. ومع ذلك، تكمن تحت هذه التسهيلات مخاطرة غير معترف بها إلى حد كبير: إمكانية تعرض بيانات الأعمال الحساسة والملكية الفكرية لخطر قدرات الذكاء الاصطناعي في أدوات SaaS هذه.
تكشف النتائج الأخيرة التي توصلت إليها شركة Wing عن إحصائية مدهشة: 70% من أكثر 10 تطبيقات ذكاء اصطناعي استخدامًا قد تستخدم بياناتك لتدريب نماذجها. ويمكن أن تتجاوز هذه الممارسة مجرد تعلم البيانات وتخزينها. ويمكن أن تتضمن إعادة التدريب على بياناتك، وإخضاعها لمراجعين بشريين لتحليلها، وحتى مشاركتها مع أطراف ثالثة.
غالبًا ما تكون هذه التهديدات مدفونة عميقًا في البنود الدقيقة لاتفاقيات الشروط والأحكام وسياسات الخصوصية، والتي تحدد الوصول إلى البيانات وعمليات إلغاء الاشتراك المعقدة. يقدم هذا النهج الخفي مخاطر جديدة، مما يجعل فرق الأمن تكافح للحفاظ على السيطرة. تتعمق هذه المقالة في هذه المخاطر، وتقدم أمثلة من العالم الحقيقي، وتقدم أفضل الممارسات لحماية مؤسستك من خلال تدابير أمان SaaS الفعّالة.
أربعة مخاطر لتدريب الذكاء الاصطناعي على بياناتك
عندما تستخدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي بياناتك للتدريب، تظهر العديد من المخاطر المهمة، والتي من المحتمل أن تؤثر على خصوصية مؤسستك وأمانها وامتثالها:
1. الملكية الفكرية وتسريب البيانات
أحد أهم المخاوف هو التعرض المحتمل للملكية الفكرية (IP) والبيانات الحساسة من خلال نماذج الذكاء الاصطناعي. عندما يتم استخدام بيانات عملك لتدريب الذكاء الاصطناعي، فقد يكشف ذلك عن غير قصد عن معلومات خاصة. وقد يشمل ذلك استراتيجيات الأعمال الحساسة والأسرار التجارية والاتصالات السرية، مما يؤدي إلى نقاط ضعف كبيرة.
2. استخدام البيانات وتضارب المصالح
غالبًا ما تستخدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي بياناتك لتحسين قدراتها، مما قد يؤدي إلى عدم توافق المصالح. على سبيل المثال، أظهر بحث Wing أن تطبيق CRM الشهير يستخدم البيانات من نظامه - بما في ذلك تفاصيل الاتصال وتاريخ التفاعل وملاحظات العملاء - لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة به. يتم استخدام هذه البيانات لتحسين ميزات المنتج وتطوير وظائف جديدة. ومع ذلك، قد يعني ذلك أيضًا أن منافسيك، الذين يستخدمون نفس النظام الأساسي، قد يستفيدون من الرؤى المستمدة من بياناتك.
3. المشاركة مع جهات خارجية
هناك خطر كبير آخر ينطوي على مشاركة بياناتك مع أطراف ثالثة . قد تكون البيانات التي تم جمعها للتدريب على الذكاء الاصطناعي متاحة لمعالجي البيانات التابعين لجهات خارجية. وتهدف هذه التعاونات إلى تحسين أداء الذكاء الاصطناعي وتحفيز ابتكار البرمجيات، ولكنها تثير أيضًا مخاوف بشأن أمن البيانات. قد يفتقر بائعو الطرف الثالث إلى تدابير قوية لحماية البيانات، مما يزيد من مخاطر الانتهاكات والاستخدام غير المصرح به للبيانات.
4. مخاوف الامتثال
تفرض اللوائح التنظيمية المختلفة في مختلف أنحاء العالم قواعد صارمة على استخدام البيانات وتخزينها ومشاركتها. ويصبح ضمان الامتثال أكثر تعقيدًا عندما تتدرب تطبيقات الذكاء الاصطناعي على بياناتك. وقد يؤدي عدم الامتثال إلى غرامات باهظة وإجراءات قانونية وإلحاق الضرر بالسمعة. ويتطلب التنقل بين هذه اللوائح جهدًا وخبرة كبيرين، مما يزيد من تعقيد إدارة البيانات.
ما هي البيانات التي يتدربون عليها بالفعل؟
يعد فهم البيانات المستخدمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي في تطبيقات SaaS أمرًا ضروريًا لتقييم المخاطر المحتملة وتنفيذ تدابير قوية لحماية البيانات. ومع ذلك، فإن الافتقار إلى الاتساق والشفافية بين هذه التطبيقات يشكل تحديات لكبار مسؤولي أمن المعلومات (CISOs) وفرقهم الأمنية في تحديد البيانات المحددة المستخدمة للتدريب على الذكاء الاصطناعي. يثير هذا التعتيم مخاوف بشأن التعرض غير المقصود للمعلومات الحساسة والملكية الفكرية.
التغلب على تحديات إلغاء الاشتراك في البيانات في الأنظمة الأساسية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي#
عبر تطبيقات SaaS، غالبًا ما تكون المعلومات المتعلقة بإلغاء الاشتراك في استخدام البيانات متناثرة وغير متسقة. يذكر البعض خيارات إلغاء الاشتراك فيما يتعلق بالخدمة، والبعض الآخر في سياسات الخصوصية، ويتطلب البعض الآخر إرسال بريد إلكتروني إلى الشركة لإلغاء الاشتراك. يؤدي هذا التناقض ونقص الشفافية إلى تعقيد مهمة المتخصصين في مجال الأمن، مما يسلط الضوء على الحاجة إلى نهج مبسط للتحكم في استخدام البيانات.
على سبيل المثال، يسمح أحد تطبيقات إنشاء الصور للمستخدمين بإلغاء الاشتراك في تدريب البيانات من خلال تحديد خيارات إنشاء الصور الخاصة، المتوفرة مع الخطط المدفوعة. ويقدم تطبيق آخر خيارات إلغاء الاشتراك، على الرغم من أن ذلك قد يؤثر على أداء النموذج. وتسمح بعض التطبيقات للمستخدمين الفرديين بتعديل الإعدادات لمنع استخدام بياناتهم للتدريب.
يؤكد التنوع في آليات إلغاء الاشتراك على الحاجة إلى أن تفهم فرق الأمن سياسات استخدام البيانات وتديرها عبر شركات مختلفة. يمكن أن يساعد حل إدارة وضع الأمان المركزي SaaS (SSPM) من خلال توفير التنبيهات والإرشادات حول خيارات إلغاء الاشتراك المتاحة لكل منصة، وتبسيط العملية، وضمان الامتثال لسياسات ولوائح إدارة البيانات.
في النهاية، يعد فهم كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لبياناتك أمرًا بالغ الأهمية لإدارة المخاطر وضمان الامتثال. كما أن معرفة كيفية إلغاء الاشتراك في استخدام البيانات أمر مهم بنفس القدر للحفاظ على التحكم في خصوصيتك وأمانك. ومع ذلك، فإن الافتقار إلى الأساليب الموحدة عبر منصات الذكاء الاصطناعي يجعل هذه المهام صعبة. من خلال إعطاء الأولوية للرؤية والامتثال وخيارات إلغاء الاشتراك المتاحة، يمكن للمؤسسات حماية بياناتها بشكل أفضل من نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي. إن الاستفادة من حل SSPM المركزي والآلي مثل Wing يمكّن المستخدمين من التعامل مع تحديات بيانات الذكاء الاصطناعي بثقة وتحكم، مما يضمن بقاء معلوماتهم الحساسة وملكيتهم الفكرية آمنة.