Bảo mật quản trị AI: Vai trò của việc chuyển tập tin được quản lý trong việc phòng ngừa mối đe dọa và tuân thủ

Quản trị AI là hệ thống chính sách, khuôn khổ và giám sát chỉ đạo cách thức phát triển, sử dụng và quản lý trí tuệ nhân tạo. Nó đảm bảo AI hoạt động minh bạch, có trách nhiệm và an toàn trong các tổ chức, ngành và chính phủ.  

Bảo vệ các hệ thống AI để chúng có thể hoạt động an toàn, có đạo đức và tuân thủ các quy định đã trở thành ưu tiên hàng đầu. Nếu không có sự quản lý phù hợp, các hệ thống AI có thể gây ra sự thiên vị, vi phạm các yêu cầu của quy định hoặc trở thành rủi ro bảo mật.  

Ví dụ, một công cụ tuyển dụng AI được đào tạo trên dữ liệu tuyển dụng lịch sử có thể vô tình ưu tiên một số nhóm nhân khẩu học nhất định hơn những nhóm khác, củng cố các mô hình phân biệt đối xử. Trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe hoặc tài chính, việc triển khai AI mà không tuân thủ luật bảo vệ dữ liệu khu vực có thể dẫn đến vi phạm quy định và bị phạt tiền đáng kể. 

Ngoài ra, các mô hình AI được tích hợp vào các dịch vụ công cộng mà không có biện pháp kiểm soát phòng ngừa mối đe dọa đầy đủ có thể bị khai thác thông qua các nỗ lực khai thác độc hại, khiến các tổ chức phải đối mặt với các cuộc tấn công mạng và gián đoạn hoạt động. 

Một chiến lược quản trị AI được xác định rõ ràng kết hợp các nguyên tắc thiết yếu giúp các tổ chức duy trì quyền kiểm soát đối với việc ra quyết định do AI thúc đẩy. Theo một cuộc khảo sát của Viện Ponemon , 54 phần trăm số người được hỏi đã áp dụng AI, trong khi 47 phần trăm nhóm bảo mật báo cáo lo ngại về các lỗ hổng do mã do AI tạo ra. 

Các nguyên tắc cơ bản sau đây đóng vai trò trung tâm trong quản trị AI hiệu quả và giúp giảm thiểu rủi ro về vận hành và bảo mật: 

Khung quản trị AI có cấu trúc giúp các tổ chức điều hướng các yêu cầu tuân thủ, quản lý rủi ro và tích hợp các biện pháp bảo mật vào hệ thống AI. Việc kết hợp mô hình quản trị bảo mật rõ ràng vào khung quản lý rủi ro AI giúp giảm sự phân mảnh của các sáng kiến AI và tăng cường phạm vi tuân thủ.

Việc phát triển một khuôn khổ quản trị AI đòi hỏi một cách tiếp cận chiến lược phù hợp với các chính sách của tổ chức và các tiêu chuẩn quản lý. Các yếu tố sau đây đại diện cho các thành phần cốt lõi của một quy trình phát triển khuôn khổ hiệu quả:

Quản trị AI không nên hoạt động riêng lẻ mà phải phù hợp với các chính sách chung của công ty về an ninh mạng, đạo đức và quản lý rủi ro. Việc kết hợp các chính sách AI vào quản lý rủi ro doanh nghiệp đảm bảo các mô hình AI tuân thủ các giao thức bảo mật và hướng dẫn đạo đức.  

Cơ chế kiểm toán AI có thể giúp phát hiện sớm các lỗi quản trị, trong khi theo dõi tuân thủ cho phép các tổ chức đi trước các quy định đang thay đổi. Quan hệ đối tác bên ngoài với các nhà cung cấp AI và nhà cung cấp bảo mật cũng có thể tăng cường các chiến lược quản trị, giảm rủi ro liên quan đến các giải pháp AI của bên thứ ba.

Khi các hệ thống AI ảnh hưởng đến các quyết định có rủi ro cao, các tổ chức phải thiết lập các nguyên tắc đạo đức và cấu trúc trách nhiệm để đảm bảo sử dụng có trách nhiệm. Nếu không có biện pháp bảo vệ quản trị, AI có thể gây ra sự thiên vị, xâm phạm an ninh hoặc hoạt động ngoài ranh giới quy định. 

Quản trị AI có đạo đức tập trung vào sự công bằng, minh bạch và bảo mật. Các hoạt động sau đây là thiết yếu để xây dựng nền tảng đạo đức trong phát triển và triển khai AI:

• Các nguyên tắc và tiêu chuẩn về AI đạo đức giúp đảm bảo AI hoạt động trong phạm vi chấp nhận được, tránh những hậu quả không mong muốn 
• Việc xây dựng một bộ quy tắc đạo đức chính thức hóa việc sử dụng AI có trách nhiệm, thiết lập các hướng dẫn rõ ràng về tính minh bạch, quyền riêng tư dữ liệu và trách nhiệm giải trình 

Việc tuân thủ các khuôn khổ pháp lý là rất quan trọng, nhưng nhiều tổ chức vẫn phải vật lộn để theo kịp các chính sách đang thay đổi. Theo Deloitte, sự không chắc chắn về mặt pháp lý là rào cản hàng đầu đối với việc áp dụng AI, với nhiều doanh nghiệp triển khai các cấu trúc quản trị để giải quyết các rủi ro về tuân thủ.

Quản trị AI được định hình theo luật riêng của từng khu vực, mỗi luật có các yêu cầu tuân thủ riêng biệt. Các ví dụ dưới đây minh họa cách các quy định khác nhau giữa các khu vực pháp lý chính:

• Đạo luật AI của EU thiết lập sự giám sát chặt chẽ, yêu cầu tính minh bạch, đánh giá rủi ro và sự giám sát của con người đối với các ứng dụng AI có rủi ro cao. Theo Điều 6, các hệ thống AI được coi là có rủi ro cao nếu chúng hoạt động trong cơ sở hạ tầng trọng yếu Các ngành. Các tổ chức hoạt động tại EU phải điều chỉnh chính sách AI của mình theo các hướng dẫn này . 
• Tiêu chuẩn SR-11-7 của Hoa Kỳ đặt ra kỳ vọng quản lý rủi ro cho AI trong các tổ chức tài chính, tập trung vào xác thực mô hình, quản trị và kiểm soát bảo mật. Các hướng dẫn tương tự theo từng ngành đang xuất hiện trên khắp các ngành. 
• Các chính sách quốc tế khác , bao gồm các quy định tại Canada, Singapore và Trung Quốc, nhấn mạnh đến việc sử dụng AI có đạo đức, bảo vệ người tiêu dùng và trách nhiệm của doanh nghiệp. Các doanh nghiệp phải theo dõi diễn biến pháp lý tại các khu vực mà họ triển khai AI. 

Bằng cách đưa các nguyên tắc đạo đức và biện pháp giải trình vào khuôn khổ quản trị, các tổ chức có thể quản lý rủi ro AI trong khi vẫn duy trì được lòng tin và sự tuân thủ.

Các tổ chức phải đối mặt với áp lực ngày càng tăng trong việc đưa ra các quyết định do AI thúc đẩy có thể giải thích được, đặc biệt là trong các ứng dụng có rủi ro cao như tài chính, chăm sóc sức khỏe và an ninh mạng. Mặc dù vậy, nhiều mô hình AI vẫn phức tạp, hạn chế khả năng hiển thị cách chúng hoạt động. 

Minh bạch AI liên quan đến việc làm cho các quy trình ra quyết định dễ hiểu đối với các bên liên quan, cơ quan quản lý và người dùng cuối. Các cách tiếp cận sau đây hỗ trợ khả năng giải thích AI và giúp giảm thiểu rủi ro liên quan đến cái gọi là các mô hình AI hộp đen có hoạt động bên trong không dễ hiểu:

• Các chiến lược truyền thông hiệu quả giúp các tổ chức chuyển đổi quyết định AI thành các đầu ra rõ ràng, dễ hiểu. Cung cấp tài liệu, tóm tắt mô hình và đánh giá tác động có thể cải thiện tính minh bạch. 
• Các công cụ và công nghệ minh bạch đảm bảo AI có thể giải thích được bằng cách cung cấp thông tin chi tiết về cách các mô hình AI xử lý dữ liệu và tạo ra kết quả. Các công cụ kiểm toán AI, khuôn khổ khả năng diễn giải và các kỹ thuật AI có thể giải thích được (XAI) giúp giảm bớt mối lo ngại xung quanh việc ra quyết định hộp đen. 

Bằng cách ưu tiên tính minh bạch, các tổ chức có thể cải thiện sự phù hợp về mặt quy định, giảm rủi ro liên quan đến định kiến và xây dựng lòng tin vào các ứng dụng AI.

Quản trị AI là một quá trình liên tục đòi hỏi phải giám sát, đánh giá rủi ro và tinh chỉnh liên tục để đảm bảo an ninh và tuân thủ. Khi các hệ thống do AI điều khiển xử lý khối lượng dữ liệu nhạy cảm ngày càng tăng, các tổ chức phải thiết lập quy trình làm việc an toàn để ngăn chặn truy cập trái phép và vi phạm quy định.  

Các giải pháp truyền tệp được quản lý đóng vai trò quan trọng trong việc thực thi chính sách AI, duy trì khả năng kiểm toán và giảm rủi ro tuân thủ trong trao đổi dữ liệu do AI hỗ trợ.

Theo dõi hiệu suất hệ thống AI là điều cần thiết để đảm bảo độ tin cậy, bảo mật và tuân thủ. Các hoạt động sau đây góp phần vào việc giám sát mạnh mẽ và quản trị thích ứng:

• Quy trình dữ liệu Secure ngăn chặn truy cập trái phép và đảm bảo rằng việc trao đổi dữ liệu do AI điều khiển tuân theo các chính sách bảo mật nghiêm ngặt. OPSWAT 'S MetaDefender Managed File Transfer™ cho phép các tổ chức thực thi mã hóa, kiểm soát truy cập và giám sát tuân thủ tự động để giảm nguy cơ lộ dữ liệu. 
• Các cơ chế quản trị Adaptive cho phép các mô hình AI tinh chỉnh việc ra quyết định dựa trên phản hồi liên tục trong khi vẫn duy trì các biện pháp bảo mật và tuân thủ nghiêm ngặt. Các giải pháp bảo mật do AI thúc đẩy, chẳng hạn như Managed File Transfer nền tảng, giúp phân loại dữ liệu nhạy cảm theo thời gian thực, đảm bảo tuân thủ các yêu cầu quy định đang thay đổi. 

MetaDefender Managed File Transfer đóng vai trò quan trọng trong quản trị bảo mật AI bằng cách cung cấp:

• Chuyển tập tin được thực thi theo chính sách tự động áp dụng các biện pháp kiểm soát bảo mật, chẳng hạn như hạn chế truy cập, yêu cầu mã hóa và xác thực tuân thủ 
• Phòng ngừa mối đe dọa nâng cao thông qua phát hiện theo lớp giúp xác định và chặn phần mềm độc hại, phần mềm tống tiền, tập lệnh nhúng và các mối đe dọa dựa trên tệp khác thường được sử dụng trong các cuộc tấn công do AI tạo ra 
• Các biện pháp bảo mật theo hướng tuân thủ hỗ trợ các yêu cầu bắt buộc theo quy định bao gồm GDPR, PCI DSS và NIS2 bằng cách tích hợp ghi nhật ký kiểm tra, kiểm soát truy cập dựa trên vai trò và thực thi chính sách có thể tùy chỉnh 
• Quy trình làm việc dữ liệu được quản lý, Secure đảm bảo việc truyền tệp do AI điều khiển được mã hóa (AES-256, TLS 1.3), được xác minh tính toàn vẹn và được bảo vệ khỏi sự thao túng hoặc đưa các phần mềm độc hại vào trong suốt quá trình trao đổi 
• Bằng cách tích hợp Multiscanning với các công cụ học máy và phương pháp tìm kiếm, Deep CDR và công nghệ sandbox hỗ trợ AI , MetaDefender Managed File Transfer bảo vệ dữ liệu do AI tạo ra khỏi các mối đe dọa mạng đang phát triển đồng thời đảm bảo tuân thủ các quy định quản trị AI. 

Các mô hình AI dựa vào khối lượng dữ liệu lớn thường di chuyển giữa nhiều hệ thống, khiến việc truyền dữ liệu an toàn trở nên cần thiết. Nếu không có các biện pháp kiểm soát thích hợp, dữ liệu do AI tạo ra và xử lý có thể dễ bị giả mạo, truy cập trái phép hoặc vi phạm quy định. 

MetaDefender Managed File Transfer đảm bảo rằng các quy trình dữ liệu được hỗ trợ bởi AI vẫn được bảo vệ thông qua:

• Mã hóa đầu cuối bằng AES-256 và TLS 1.3, bảo mật dữ liệu khi truyền và khi lưu trữ 
• Xác thực nghiêm ngặt và kiểm soát truy cập với tích hợp Active Directory, SSO (đăng nhập một lần) và MFA (xác thực đa yếu tố) để ngăn chặn trao đổi dữ liệu trái phép 
• Xác minh tính toàn vẹn của dữ liệu thông qua xác thực tổng kiểm tra, đảm bảo rằng các tệp do AI tạo ra không bị giả mạo trong quá trình truyền 

Bằng cách thực thi các biện pháp bảo mật này, các tổ chức có thể tích hợp các quy trình do AI điều khiển vào cơ sở hạ tầng hiện có một cách an toàn mà không làm lộ dữ liệu nhạy cảm.

Nội dung do AI tạo ra đặt ra những thách thức bảo mật mới, bao gồm các cuộc tấn công AI đối nghịch, phần mềm độc hại nhúng và khai thác dựa trên tệp. MetaDefender Managed File Transfer tăng cường bảo mật thông qua nhiều lớp bảo vệ, ngăn chặn các cuộc tấn công mạng sử dụng AI trước khi chúng xâm nhập vào các hệ thống quan trọng.

Dữ liệu do AI tạo ra phải tuân theo sự giám sát chặt chẽ của cơ quan quản lý, yêu cầu các tổ chức phải triển khai các chính sách bảo mật để đảm bảo tuân thủ khuôn khổ pháp lý đang thay đổi. MetaDefender Managed File Transfer giúp doanh nghiệp đáp ứng các yêu cầu này bằng cách tích hợp các biện pháp kiểm soát tuân thủ chủ động vào mọi lần chuyển tệp:

• Proactive DLP™ quét các tệp do AI tạo ra để tìm nội dung nhạy cảm, ngăn chặn việc tiết lộ dữ liệu trái phép và đảm bảo tuân thủ các quy định như GDPR, PCI DSS và NIS2 
• Nhật ký kiểm toán toàn diện và báo cáo tuân thủ cung cấp khả năng hiển thị các lần chuyển tệp liên quan đến AI, cho phép các tổ chức theo dõi quyền truy cập, sửa đổi và thực thi chính sách 
• RBAC (kiểm soát truy cập dựa trên vai trò) thực thi các quyền chi tiết, đảm bảo rằng chỉ những người dùng được ủy quyền mới có thể truy cập hoặc chuyển các tệp liên quan đến AI theo chính sách quản trị 

Với những khả năng quản trị này, MetaDefender Managed File Transfer không chỉ bảo mật dữ liệu AI mà còn giúp các tổ chức tuân thủ các yêu cầu theo quy định, giảm thiểu rủi ro pháp lý và vận hành liên quan đến các quy trình do AI điều khiển.