AI-regelgeving naleving voor beveiligingsteams

AI introduceert een reeks zorgen over naleving van regelgeving, variërend van het gebruik van gevoelige en beschermde gegevens om AI-modellen te trainen tot het ongeautoriseerd gebruik van AI ter ondersteuning van bedrijfskritische workflows. De groei van schaduw-AI – waarbij werknemers niet-goedgekeurde AI-gestuurde tools voor zakelijke doeleinden gebruiken – verergert dit probleem, aangezien bedrijven moeite hebben om zicht te houden en bedrijfsbeveiligingsbeleid af te dwingen.

Het gebruik van AI zal alleen maar toenemen, dus de focus van beveiligingsteams moet liggen op het waarborgen dat dit gebruik veilig is en voldoet aan de toepasselijke regelgeving. Om dit te doen, hebben teams beveiligingsarchitecturen nodig die het gebruik van AI beheren en monitoren, auditsporen genereren en het risico van AI-gerelateerde beveiligingsincidenten verminderen.

Belangrijkste hoogtepunten

• AI-regelgeving naleving wordt een operationeel beveiligingsprobleem, niet alleen een juridisch probleem.
• Schaduw-AI creëert nalevingsrisico wanneer werknemers niet-goedgekeurde tools gebruiken zonder zicht of controles.
• Beveiligingsteams hebben auditsporen, toegangscontroles, handhaving van beleid en gegevensbescherming nodig om AI-governance te ondersteunen.
• Continue zichtbaarheid in het gebruik van AI-apps en gegevensbeweging is essentieel voor nalevingsgereedheid.
• Toegang met de minste privileges en gecentraliseerd beleidbeheer verminderen de blootstelling naarmate het gebruik van AI toeneemt.
• Beveiligingsplatforms helpen gefragmenteerde nalevingstaken om te zetten in herhaalbare beveiligingsoperaties.

AI-regelgeving naleving is een beveiligingsprobleem

Het gebruik van AI door werknemers – zowel van interne als externe tools – introduceert een verscheidenheid aan risico’s voor het bedrijf. AI heeft vaak brede toegang tot bedrijfsystemen en gegevens, wat zorgen oproept over gegevensaccess en -verwerking. Beveiligingsteams hebben zichtbaarheid nodig in het gebruik van AI en de mogelijkheid om bedrijfsbeleid af te dwingen om cyberrisico’s en naleving van regelgeving te beheren.

Naarmate AI meer mainstream wordt, verwachten regelgevers steeds meer dat organisaties beleid en controles hebben om de risico’s die gepaard gaan met AI te beheren, zoals:

• Schaduw-AI
• Blootstelling van gevoelige gegevens voorkomen
• Zwakke toegangscontroles
• Consistente beleidshandhaving
• Gefragmenteerde administratie
• Zwakke auditgereedheid

Beveiligingsteams zijn verantwoordelijk voor het implementeren van de beleidslijnen, tools en beveiligingscontroles die nodig zijn om te voldoen aan de regelgevingseisen. Als gevolg hiervan moeten beveiligingsteams AI-beveiliging integreren in hun algehele strategie voor naleving van de regelgeving.

Hoe creëert dagelijks gebruik van AI nalevingsrisico’s?

Dagelijks gebruik van AI kan beveiligings-, privacy- en nalevingsrisico’s introduceren. Veelvoorkomende voorbeelden zijn:

• AI-gedreven ontwikkeling (vibe coding) kan kwetsbaarheden in productiecode introduceren die door aanvallers kunnen worden uitgebuit.
• Klantgegevens die met een derde partij AI-tool worden gedeeld, kunnen leiden tot het gebruik van persoonlijk identificeerbare informatie (PII) om het model te trainen en gelekt naar andere gebruikers.
• Het gebruik van ongeautoriseerde AI-tools kan in strijd zijn met de beperkingen op het gebruik van AI onder de EU AI-wet en soortgelijke regelgeving.

Deze soorten risico’s zijn niets nieuws in de beveiligingsruimte, maar AI verergert het probleem door de wijdverspreide adoptie, beperkte controleerbaarheid en grotere autonomie. Beveiligingsteams moeten ervoor zorgen dat bestaande gegevensbescherming, toegangsbeheer, activiteitregistratie en beleidsafspraken effectief worden uitgebreid om ook AI-gebruik te dekken.

Welke AI-nalevingsthema’s zijn het belangrijkst voor beveiligingsteams?

Talrijke wetten en regelgeving hebben implicaties voor het gebruik van AI en naleving. Hoewel de EU AI-wet de bekendste is, regelen gegevensbeschermingswetten zoals GDPR, CCPA/CPRA, PCI DSS en HIPAA ook hoe AI kan worden gebruikt en de gegevens die het benadert. Kaders zoals de NIST AI RMF bieden richtlijnen voor hoe organisaties AI-beveiligingsprogramma’s kunnen implementeren die veilig en compliant zijn.

Aangezien beveiligingsteams verantwoordelijk zijn voor het beveiligen van apps en gegevens en het handhaven van bedrijfsbeleid, valt de last van naleving van AI-regelgeving vaak op hen. Enkele belangrijke factoren om te overwegen zijn transparantie, gegevensbescherming, verantwoordelijkheid, toegangsbeheer, monitoring en controleerbaarheid.

Gegevensbeschermingsregels vormen de naleving van AI.

AI-systemen hebben toegang nodig tot grote hoeveelheden potentieel gevoelige gegevens om hun taken uit te voeren. Dit omvat zowel trainingsgegevens als de informatie die gebruikers mogelijk indienen als onderdeel van hun prompts.

De nalevingsimplicaties hiervan zijn aanzienlijk, aangezien organisaties moeten controleren:

• De gegevens die gebruikers indienen
• Waar die gegevens naartoe gaan
• Of die gegevens worden bewaard
• Wie toegang heeft tot die gegevens

Het beantwoorden van deze vragen vereist uitgebreide zichtbaarheid van AI-apps, gegevensclassificatie en labeling, gegevensverliespreventie (DLP), strikte toegangscontroles en voortdurende monitoring. Als organisaties niet kunnen zien welke tools worden gebruikt en welke gegevens gebruikers aan hen verstrekken – vanwege schaduw-AI of beperkte zichtbaarheid van apps – kunnen ze moeite hebben met naleving van regelgeving en een groter risico lopen op datalekken en soortgelijke beveiligingsincidenten.

Het belang van logging en controleerbaarheid voor AI-naleving

AI-systemen zijn van nature ondoorzichtig. Voor niet-verklaarbare AI-modellen, die de meeste productietools gebruiken, is het onmogelijk te bepalen hoe het model tot een bepaalde beslissing is gekomen.

Als gevolg hiervan vereist het behouden van auditsporen en verantwoordelijkheid het bijhouden van duidelijke records van AI-gebruik, inclusief de invoer en uitvoer. Deze gegevens zijn cruciaal ter ondersteuning van incidentrespons, nalevingsaudits, controlevalidatie en elke andere taak waarbij de organisatie de besluitvorming van de AI-tool moet verdedigen. Naarmate het gebruik van AI groeit en meer verspreid raakt over verschillende tools, hebben organisaties gecentraliseerde oplossingen nodig om deze auditlogs te verzamelen, beheren en bewaren.

Topcontroles voor AI-regelgevende naleving

AI-regelgevende naleving vereist de mogelijkheid om zowel het gebruik van AI te monitoren als bedrijfsbeleid erop af te dwingen. Bovendien moeten beveiligingsteams in staat zijn om naleving van toepasselijke regelgeving aan te tonen via duurzame, uitgebreide auditlogs.

AI-appinventarissen en monitoring

Beveiligingsteams kunnen alleen de AI-tools beveiligen en beheren waarvan zij weten dat ze bestaan. Met schaduw-AI lopen organisaties aanzienlijke beveiligings- en nalevingsrisico’s als ze niet actief AI-appontdekking uitvoeren en volledige AI-appinventarissen genereren.

Met deze zichtbaarheid kunnen organisaties verder gaan met het volgen van gebruikspatronen en gegevensbeweging voor bekende AI-apps. Volledige zichtbaarheid in het gebruik van GenAI-apps is essentieel om te voorkomen dat gevoelige gegevens mogelijk worden blootgesteld aan ongeautoriseerde partijen binnen of buiten de organisatie.

Minimale toegangscontroles

Minimale toegangs controles beperken de toegang en privileges tot het minimum dat vereist is voor de rol van een gebruiker of app binnen het bedrijf. Dit heeft meerdere toepassingen voor AI-regelgeving, waaronder:

• Beperking van de toegang tot gevoelige en beschermde gegevens door gebruikers en AI-tools
• Beperking van de reikwijdte van de naleving door toegang tot AI-tools te beheren

Organisaties kunnen toegang op grote schaal beheren door rolgebaseerde toegangscontrole (RBAC) te implementeren, waarbij privileges worden toegewezen aan verschillende gebruikersrollen binnen het bedrijf. Dit maakt het gemakkelijk om rollen toe te wijzen aan verschillende entiteiten en elimineert de noodzaak om privileges per entiteit te beheren. Rolgebaseerde toegangscontroles helpen ook om overprovisionering te beschermen, aangezien toegewezen machtigingen direct zijn gekoppeld aan een specifieke set taken.

Auditsporen en gebeurtenisregistraties

Auditsporen en gebeurtenisregistraties helpen bij het ondersteunen van onderzoeken, controlevalidatie en bewijsverzameling. In gereguleerde chronologische registraties van wijzigingen, logins en beleidsacties zijn essentieel voor het handhaven van naleving en het bepalen wie een specifieke actie heeft ondernomen, vooral in een scenario waarin AI onafhankelijk kan handelen.

Gecentraliseerde auditregistraties vergroten de schaalbaarheid van nalevings- en onderzoeksinspanningen. Wanneer AI-tools onafhankelijk kunnen interageren met andere systemen, kan een enkele, gesynchroniseerde registratie van gebeurtenissen onderzoeken versnellen en een proactievere benadering van regelgeving mogelijk maken.

Hoe kunnen beveiligingsteams het gebruik van AI beheren zonder het bedrijf te vertragen?

Vaak wordt beveiliging gezien als een blokkade, aangezien dezelfde processen en controles die aanvallen voorkomen, het ook moeilijker kunnen maken voor legitieme gebruikers om hun werk te doen. Als het gaat om AI, kan het blokkeren van elk hulpmiddel de eenvoudigste benadering zijn voor AI-beheer en -beveiliging, maar het is geen realistische optie.

Een effectief AI-nalevingsbeleid staat gecontroleerde toegang tot AI-tools toe met goedgekeurde gebruiksbeleid, toegangscontroles en voortdurende monitoring. Best practices omvatten:

• Geautomatiseerde ontdekking van ongeautoriseerd AI-gebruik
• Gecentraliseerd platform voor monitoring, beheer en handhaving van beleid
• Toegangscontroles met het minste privilege voor toegang tot gevoelige gegevens, tools en workflows
• Duurzame logging ter ondersteuning van incidentrespons, nalevingsaudits en probleemoplossing
• Gegevensverliespreventie (DLP) toegepast op alle AI-invoer en -uitvoer
• Beleid voor gegevensgebruik en -bewaring afgestemd op wettelijke vereisten

Waarom maakt de juiste beveiligingsarchitectuur AI-naleving gemakkelijker?

AI-naleving vereist de mogelijkheid om het gebruik van AI-tools en de gevoelige gegevens die zij verbruiken te monitoren en te beheren. Zonder de juiste beveiligingsarchitectuur lijden teams onder aanzienlijke zichtbaarheidstekorten en hebben ze moeite om gelijke tred te houden met de groeiende AI-gebruik. Beveiligingsteams hebben nodig:

• Zichtbaarheid in het gebruik van AI en cloud-apps
• Toegang met het minste privilege
• Data Loss Prevention
• Gecentraliseerde handhaving van beleid
• Duurzame records.

Het Cato SASE Cloud Platform biedt geïntegreerde AI-zichtbaarheid en handhaving van beleid over het bedrijfs-WAN. Neem contact met ons op om te zien hoe beveiligingsteams zichtbaarheid in AI-gebruik kunnen krijgen, toegang en gegevenscontroles kunnen handhaven, en audit-klaar bestuur kunnen ondersteunen via gecentraliseerd beleidsbeheer.