什么我們需要首席人工智能安全官 (CAISO)？
責編：gltian ｜2024-05-27 13:58:26簡介
人工智能(AI)已經迅速，不，爆炸性地從一個科幻概念轉變為現代商業的基礎支柱。麥肯錫最近的一份報告強調了生成式人工智能的興起，報告顯示，在公開亮相不到一年的時間里，三分之一的受訪組織將生成式人工智能集成到至少一項業務功能中。高德納預測，到2024年，75%的企業將從試點轉向運營人工智能。在我的記憶中，歷史上沒有任何一項新興技術能像人工智能那樣飛速發展。
請記住，當我討論人工智能采用時，我指的不僅僅是使用ChatGPT起草電子郵件或讓ML系統向分析師發出網絡安全警報。它的意義要深遠得多。組織正在委托人工智能獨立運行越來越多的任務。無論是客戶服務聊天機器人處理查詢，還是復雜的供應鏈管理和實物運輸自動化，人工智能自主能力的價值正變得不可否認。很明顯，企業不僅僅是對這個想法感興趣;他們正在積極尋求在日常運營中賦予人工智能更多自主權的方法。
隨著越來越多的企業和部門加入人工智能的大潮，我們看到了一個充滿挑戰的全新世界。隨著每一次新的人工智能集成，確保其安全、合規和道德部署的復雜性呈指數級增長。
與我交談過的首席信息安全官(CISO)已經因為“傳統的”網絡安全挑戰而失眠了。不斷發展的網絡威脅形勢已經成為焦慮的持續來源。現在，想象一下，當他們的組織開始在組織的各個口袋中采用自主人工智能系統時，他們的壓力水平——ciso沒有咨詢過這些系統，也沒有關于如何保護的線索。這足以讓任何人患上潰瘍。正如一位首席信息安全官所描述的那樣:“我感覺自己正試圖蒙住眼睛穿過繁忙的十字路口;在午夜;穿著黑色連體衣……”
這就是“首席人工智能安全官”(CAISO)的由來。這位專門的高管不僅將保護人工智能系統，還將確保企業在不損害安全、道德或合規性的情況下利用人工智能的潛力。隨著人工智能繼續重塑行業，CAISO將站在最前沿，應對人工智能驅動的新格局帶來的挑戰和機遇。
CAISO主要職責
隨著人工智能的飛速發展，“網絡安全”和“人工智能安全”之間的區別變得越來越明顯。雖然這兩個學科的目標都是保護數字資產，但它們的重點和面臨的挑戰在很大程度上存在差異。傳統的網絡安全主要是保護數字基礎設施免受外部威脅、破壞和未經授權的訪問。另一方面，人工智能安全必須解決人工智能系統帶來的獨特挑戰，不僅要確保它們的魯棒性，還要確保它們的道德和透明運行，以及人工智能模型和算法固有的獨特內部漏洞。這些包括對抗性攻擊、模型偏差和數據中毒。此外，與大多數在打補丁前保持穩定的軟件不同，人工智能系統處于不斷變化的狀態，需要從新數據中學習和適應。這種動態引入了一組新的監控挑戰，因為系統的行為可以隨著時間的推移而改變，即使沒有顯式的重新編程。
在人工智能安全方面，我們所保護的系統可能會變成我們最大的對手。
CAISO必須解決的一些關鍵差異包括:
- 人工智能模型安全
AI模型安全側重于保護和防御機器學習和深度學習模型免受各種威脅和漏洞的侵害。隨著人工智能模型成為業務運營不可或缺的一部分，它們成為惡意行為者的誘人目標。威脅的范圍從對抗性攻擊(輕微的輸入修改可以欺騙模型做出錯誤的預測)到模型反轉攻擊(攻擊者試圖從模型的輸出中提取敏感信息)。另一個問題是模型盜竊，攻擊者試圖通過反復查詢來復制專有模型。確保人工智能模型的機密性、完整性和可用性至關重要。這不僅包括防御直接攻擊，還包括確保模型在預測中保持健壯和可靠，即使面對惡意輸入或環境變化。適當的人工智能模型安全性可以確保這些計算大腦繼續按預期運行。有關AI安全的更多信息，請參閱AI安全101。
- 人工智能供應鏈安全
該職能將側重于確保整個人工智能供應鏈的安全，從數據收集工具和基礎設施到第三方軟件庫和預訓練模型。供應鏈中任何一個受損的元素都可能給最終部署的人工智能系統帶來漏洞。鑒于在關鍵決策和運營中越來越依賴人工智能，確保人工智能供應鏈的安全至關重要。
- 人工智能基礎設施安全
AI基礎設施安全側重于保護支持AI解決方案開發、部署和運營的底層系統和平臺。這包括硬件、軟件框架、云平臺和網絡。由于人工智能模型處理大量數據，往往需要大量的計算資源，因此它們可能成為網絡攻擊的主要目標。人工智能基礎設施的漏洞可能導致未經授權的數據訪問、模型篡改，甚至是惡意人工智能模型的部署。
雖然ciso處理的傳統網絡安全確實涵蓋了數據完整性、基礎設施安全和防止未經授權訪問等方面，但人工智能基礎設施安全的具體細微差別使其成為一個專門的領域。在我心里。
與傳統網絡安全不同的一些特定于AI基礎設施的安全挑戰包括:
- 專用硬件:人工智能通常需要專門的硬件，如圖形處理單元(GPU)和張量處理單元(TPU)進行訓練和推理。這些設備可能具有與傳統CPU不同的漏洞。
- 數據流復雜性:人工智能系統通常涉及復雜的數據管道，在存儲、處理和服務基礎設施之間移動大量數據。確保數據量和速度的安全性和完整性將是許多ciso面臨的新挑戰。
- 模型服務:一旦經過訓練，AI模型就會部署在推理引擎中，這可能會暴露給外部請求。這些引擎可以通過傳統ciso不熟悉的方法進行模型提取或中毒。
- 管道依賴:AI管道通常依賴于各種開源庫和工具。確保這些依賴關系沒有漏洞并定期更新是一項獨特的挑戰，我認為，沒有多少ciso在相同的規模上面臨過這種挑戰。
- 實時限制:一些人工智能應用，如自動駕駛汽車或實時異常檢測，存在實時處理限制。確保安全措施不引入延遲是一種微妙的平衡，對于大多數傳統ciso來說，這不是常見的體驗。
- MLOps和ModelOps安全性
MLOps是機器學習和操作的融合，強調機器學習與生產環境的無縫集成。因此，MLOps的安全性側重于確保整個管道的安全性和完整性——從數據收集和模型培訓到部署和監控。它解決了模型的版本控制、訓練期間的安全數據訪問以及實時應用程序中的安全模型部署等挑戰。
雖然上面提到的人工智能安全廣泛地涵蓋了對人工智能模型、數據和基礎設施的保護，但MLOps的安全更深入到操作方面。它關注的是特定于ML工作流的持續集成和交付(CI/CD)過程。這包括保護自動化測試環境，確保只部署經過驗證的模型，以及監控生產中的模型是否有任何漂移或異常。從本質上講，雖然AI安全提供了總體保護框架，但MLOps安全確保將ML集成到業務流程中的日常操作不受影響。
- 人工智能數據保護
人工智能數據保護是關于確保人工智能系統中使用的數據的機密性、完整性和可用性。考慮到人工智能模型的好壞取決于它們所訓練的數據，保護訓練和驗證數據至關重要。這不僅包括保護數據不受未經授權的訪問，還包括確保數據保持公正、代表性和不受惡意篡改。它還降低了組織的監管風險,因為維護數據隱私,特別是在GDPR和其他不斷增長的全球數據保護法規的時代,是不容商榷的。
傳統的數據隱私控制側重于加密數據、設置防火墻和控制訪問。然而，人工智能面臨著獨特的挑戰。例如，即使數據是匿名的，人工智能模型有時也可以進行逆向工程并揭示個人信息，這種現象被稱為“模型反演”。為了解決這個問題，采用了差分隱私等技術。差異隱私確保了人工智能模型在被查詢時不會泄露個人的具體數據，即使是間接的。它在數據中引入“噪聲”，以保持數據對訓練模型的整體效用，但阻止提取單個數據點。這只是人工智能數據保護需要一種超越傳統隱私和數據保護措施的新方法的一個例子。
- 法律與合規
人工智能已經引起了無數監管機構的注意，這是理所當然的。人工智能相關法規和標準正在迅速發展。有時感覺好像每小時都在變化。這些規定旨在確保人工智能系統透明、公平、合乎道德，不會無意中傷害用戶或造成偏見。它們涵蓋隱私和數據保護、透明度、公平、解釋權、道德使用、公平、國防或軍民兩用系統出口、網絡安全等。
此外，不同的行業可能有自己的人工智能指導方針。例如，在患者數據隱私和模型可解釋性方面，醫療保健領域的人工智能可能比娛樂領域的人工智能受到更嚴格的監管。
caiso必須確保他們的組織在使用人工智能進行創新的同時，既遵守現行法規，又為未來的立法轉變做好準備。這需要與法律和合規團隊密切合作，采取積極主動的方法，持續監控監管環境，并確保人工智能部署既符合道德標準，又符合法規要求。
- 道德人工智能部署
人工智能系統的部署不僅僅是技術和監管方面的考慮;它與倫理學有著千絲萬縷的聯系。確保合乎道德的人工智能部署意味著確保人工智能系統公平、透明地運行，沒有意外的偏見。當基于歷史數據訓練的人工智能模型延續甚至放大現有的社會偏見時，道德挑戰就會出現。例如，招聘人工智能工具可能會基于有偏見的培訓數據而偏向于某些人口統計數據，從而導致不公平的招聘行為。人工智能的道德使用還包括透明度和可解釋性。利益相關者應該能夠理解人工智能系統是如何做出決策的，尤其是在醫療、金融或刑事司法等關鍵領域。CAISOs還必須考慮人工智能部署的更廣泛的社會影響。例如，雖然人工智能系統可能會優化業務流程的效率，但它可能會導致工作崗位的流失。
應對這些道德挑戰需要caiso與不同的團隊密切合作，從數據科學家到人權專家和倫理學家。
- 人工智能的可解釋性和可解釋能力
雖然不是嚴格意義上的安全問題，但解釋和解釋人工智能決策的能力對信任至關重要。隨著人工智能系統變得越來越復雜，理解它們的決策過程變得不那么簡單。這是一個挑戰，尤其是當人工智能驅動的決策具有重大影響時，比如在醫療診斷、金融貸款或刑事判決方面。可解釋性指的是用人類語言描述AI系統為何做出特定決定的能力。如果沒有這一點，信任和驗證系統的輸出是具有挑戰性的。
另一方面，可解釋性與AI模型的內在設計有關。一些模型，如深度神經網絡，通常被稱為“黑盒子”，因為它們的內部工作原理很難破譯。caiso面臨的挑戰是確保這些模型既有效又可解釋，允許潛在的審計、審查或檢查。目標是在模型性能和理解和解釋其決策的能力之間取得平衡。這不僅在用戶和利益相關者之間建立了信任，而且符合要求提高人工智能決策透明度的新法規。
- 偏置檢測與緩解
人工智能中的偏見問題不僅僅是一個技術問題;這是CAISO必須努力解決的一個深刻的倫理問題。人工智能系統接受了大量數據的訓練，可能會無意中學習并延續數據中存在的偏見。這不是一臺機器犯了一個無辜的錯誤;它是關于系統可能做出有利于一個群體而不是另一個群體的決定，或者使有害的刻板印象永久化。
想象一下，一個招聘人工智能，由于有偏見的訓練數據，更傾向于來自特定背景的候選人。或者考慮一個面部識別系統，它很難準確地識別來自某些種族的個人。這種偏見可能會對現實世界產生影響，從不公平的就業機會到執法部門的錯誤識別。CAISO有責任實施嚴格的偏見檢測機制，一旦發現，就部署策略來減輕這些偏見。這確保了人工智能系統是公平、公正的，不會延續或擴大社會不平等。
- 持續學習和適應
與傳統軟件在手動更新之前保持靜態不同，人工智能系統有可能不斷發展，完善他們的知識，并隨著時間的推移而改進。問題是這種進化的系統會隨著時間的推移而漂移。確保這種漂移不會引入漏洞或偏見是一項重大挑戰。CAISOs必須取得平衡，確保人工智能系統能夠學習和適應新信息，同時保持其完整性和目的。這包括監控學習過程，驗證新知識，并定期重新校準人工智能以確保其保持在正確的軌道上。
- 虛假信息和深度偽造
隨著人工智能生成內容的興起，防御和檢測深度造假和其他形式的人工智能生成的虛假信息日益受到關注。深度造假是由人工智能生成的超現實但完全虛假的內容，其范圍從修改過的公眾人物視頻到偽造的錄音。其影響是巨大的:從完全個性化的、大量的魚叉式網絡釣魚活動，到傳播虛假新聞和損害聲譽。
想象一下這樣一個場景:一位首席執行官宣布公司合并的深度偽造視頻在網上瘋傳，導致股市混亂。或者考慮一下用于授權金融交易的偽造錄音的后果。CAISOs必須站在開發檢測工具的最前沿，以識別和應對這些人工智能生成的虛假信息。這不僅涉及技術解決方案，還涉及提高對潛在風險的認識和教育利益相關者。
- 網絡能動安全
通過人工智能驅動的自主系統，數字世界和物理世界的融合為首席人工智能安全官(CAISO)帶來了一個新的安全問題領域:網絡能動性挑戰。在這些網絡物理系統中，網絡攻擊不僅會導致數據泄露或軟件故障;它可能會導致現實世界的動能沖擊，帶來潛在的毀滅性后果。想象一下，人工智能驅動的電網被操縱導致停電，或者自動駕駛汽車的系統被黑客入侵導致碰撞。
賭注很高，特別是當人類的生命、福祉或環境處于危險之中時。例如，控制化工廠的人工智能系統可能會導致環境災難。因此，CAISOs必須確保這些系統不僅是數字安全的，而且能夠抵御旨在造成物理傷害的攻擊。這涉及一種多層方法，將強大的數字防御與物理組件中的故障安全和冗余集成在一起。
- 人機協作安全
與之前的主題有些重疊，但在我看來，值得單獨考慮的是人類與人工智能的協作——人工智能應用中最有前途但也最具挑戰性的領域之一。隨著人工智能系統成為團隊成員，而不僅僅是工具，確保這種伙伴關系的安全對首席人工智能安全官(CAISOs)來說至關重要。這不僅僅是確保AI行為正確;而是要確保人類與人工智能的互動是安全的、值得信賴的、不受外部操縱的。
想象一下這樣一個場景:一個人工智能助手為醫生提供治療病人的建議。如果這種合作的完整性受到損害，就可能導致錯誤的醫療決定。同樣，在金融或國防等行業，人工智能的一個被操縱的建議可能會導致重大的財務或安全風險。CAISOs必須確保人類和人工智能之間的溝通渠道是安全的，人工智能的建議是透明和可驗證的，并且有適當的機制來檢測和抵消任何欺騙或誤導人類或人工智能的企圖。在協同人工智能時代，安全重點從僅僅保護人工智能轉向保護整個人類-人工智能協同生態系統。
- 人工智能驅動系統的物理安全
雖然大部分對人工智能安全的關注都圍繞著數字威脅，但人工智能驅動系統的物理安全對于首席人工智能安全官(CAISO)來說同樣至關重要。人工智能系統，特別是部署在關鍵基礎設施或現場的人工智能系統，可能成為物理篡改、破壞或盜竊的目標。例如，向人工智能系統提供數據的傳感器可以在傳感器的模擬部分被操縱，或者人工智能模型運行的硬件可以被物理訪問，以提取敏感信息或注入惡意代碼。
此外，邊緣設備，如由人工智能驅動的物聯網設備，通常部署在不安全的環境中，使它們容易受到物理攻擊。CAISO必須確保這些設備是防篡改的，并且可以檢測和報告任何物理破壞。這可能涉及使用安全的硬件封裝、防篡改密封，甚至是高度敏感的應用程序的自毀機制。
- 對環境變化的穩健性
隨著人工智能系統越來越多地融入我們的日常運營，它們在環境變化中保持彈性和有效性的能力成為另一個新的問題。這不僅僅是關于AI在穩定環境中運行的能力;而是要確保人工智能能夠在周圍環境發生變化時有效地適應和響應。CAISOs必須與人工智能工程師合作，確保人工智能系統不僅接受多樣化和代表性數據的培訓，而且具有檢測、適應和響應環境變化的機制。這包括持續監控、再培訓和更新人工智能模型，以保持它們的相關性和有效性。
- 部署后的監控
確保AI系統在部署后按預期運行是caiso的另一項關鍵責任。一旦人工智能系統上線，它就會與現實世界的數據、用戶和其他系統進行交互，所有這些都會帶來不可預見的挑戰。在測試期間表現良好的人工智能模型可能會在暴露于新類型的數據或惡意輸入時開始出現意外行為。或者隨著時間的推移，由于所處理的數據發生變化，模型可能偏離其預期目的。caiso必須建立強大的部署后監控機制，實時跟蹤AI系統的性能、行為和健康狀況。這包括設置異常警報，定期審計系統的決策，并根據需要建立反饋循環來改進和重新校準AI。從本質上講，部署后監控確保人工智能系統在整個生命周期中保持可靠、值得信賴，并與其預期目的保持一致。
- 量子對人工智能的威脅
量子計算機具有同時處理大量數據的能力，有可能破解目前被認為無法破解的加密方法。這意味著通常依賴加密來保護數據和安全通信的人工智能系統可能容易受到量子攻擊。此外，量子算法或許能夠對人工智能模型進行逆向工程，或者以以前認為不可能的速度發現其中的漏洞。對于CAISO來說，挑戰是雙重的:理解不斷變化的量子威脅形勢，并積極制定戰略，在后量子世界中保護人工智能資產。這包括研究抗量子加密方法，并根據量子能力重新思考當前的人工智能安全協議。
CAISO在組織結構中的位置?
實際上，當組織第一次認識到需要CAISO時，這個角色很可能首先向首席信息安全官(CISO)報告。考慮到人工智能和傳統網絡安全的重疊擔憂，這是一個自然的起點。組織，尤其是大型組織，通常會抵制劇烈的結構變化，在領導團隊中增加一個新角色并不是一個輕易做出的決定。
隨著企業越來越依賴人工智能驅動的解決方案，風險將變得更高。人工智能不僅僅是一個工具;它正迅速成為許多關鍵業務操作的支柱，取代了以前執行特定功能的工具和人員。隨著人工智能的崛起，網絡威脅將不斷演變。攻擊者將越來越多地瞄準人工智能系統，認識到它們的戰略重要性。傳統的網絡安全技能雖然有價值，但并不能直接轉化為人工智能的獨特挑戰。人工智能安全方面的技能差距將繼續擴大。與組織其他各部門的合作將不斷深化。
鑒于上述因素，組織認識到CAISO角色的戰略重要性只是時間問題。隨著人工智能繼續塑造商業的未來，caiso將發現自己不僅要向執行領導團隊匯報，而且要成為執行領導團隊不可或缺的一部分。他們的洞察力、專業知識和領導力將在應對人工智能帶來的挑戰和機遇方面發揮關鍵作用。
盡管CAISO的角色之旅可能在傳統網絡安全的保護傘下開始，但其最終目標很明確:在高管桌上占有一席之地。
引入CAISO的潛在挑戰
在組織中采用CAISO角色無疑會帶來一系列可預見的和不可預見的挑戰。一些潛在的問題包括:
- 角色定義:明確定義CAISO與其他角色(如CISO、CTO、CIO和數據科學主管)的界限和職責可能具有挑戰性。與此相關的是層次結構和報告:決定CAISO在組織結構中的位置以及他們向誰報告可能是有爭議的。他們應該加入執行團隊，還是向首席信息安全官或首席技術官匯報?
- 預算分配:為人工智能特定的安全計劃獲得專門的預算可能具有挑戰性，特別是如果人們認為傳統的網絡安全預算應該涵蓋它。
- 對其他職能的依賴:CAISO角色，至少在最初，將更多地是跨多個不同部門的資源協調者，而不是一個涵蓋所有所需能力的專門團隊的所有者。以威脅情報功能為例。跟上最新的AI特定威脅、漏洞和緩解技術將是一項巨大的挑戰。如果使用現有的網絡威脅情報團隊和提供商，人工智能安全是否會得到足夠的重視?如果不是，那么建立一個專門針對人工智能的情報團隊是否現實?
- 技能差距:在人工智能和安全的交叉領域存在顯著的技能差距。找到并留住在這兩個領域都有專長的人才可能很困難。或者，獲得預算和所需時間來提升現有團隊成員的技能可能會帶來其他挑戰。
- 抵制改變:現有團隊可能會抵制引入一個新的執行角色，認為這是對他們的領地的侵犯，或者是增加了一層官僚主義。
- 影子人工智能:首席信息安全官目前不愿意或不具備處理人工智能系統的能力。當組織采用CAISO角色時，影子人工智能-未正式知道或在網絡安全部門控制下的人工智能解決方案-將會激增，并且在不影響運營的情況下將它們置于CAISO的控制下將是一個重大挑戰。
結論
隨著人工智能繼續迅速崛起，成為幾乎每個商業領域不可或缺的工具，對專門的首席人工智能安全官(CAISO)的需求變得越來越明顯。CAISO的角色不僅僅是確保人工智能系統的最佳功能;這是關于保證他們的安全，確保他們的部署符合道德標準，并在復雜的法規遵從性迷宮中導航。隨著人工智能的能力日益擴大，潛在的風險和道德困境也隨之增加。
雖然CAISO的概念對一些人來說似乎是一個未來主義的概念，但人工智能技術的爆炸性采用率表明，這不僅僅是一個遙遠的可能性，而是一個即將到來的現實。有遠見的組織已經在考慮這一舉措。
原文：Why We Need a Chief AI Security Officer (CAISO)
來源：數字安全的理會踐行