Wat is Generatieve AI-beveiliging?

Generatieve AI (GenAI) beveiliging beheert de beveiligingsrisico’s die samenhangen met LLM-chatbots, zoals ChatGPT of Claude. Belangrijke risico’s zijn de mogelijkheid van datalekken, promptinjectie en fouten die door de LLM’s worden gegenereerd. Deze risico’s worden verergerd door schaduw-AI, wanneer werknemers GenAI-tools gebruiken zonder goedkeuring of toezicht van het bedrijf.

GenAI-beveiliging is een subset van het bredere veld van AI-beveiliging. Terwijl bedrijven steeds meer LLM’s adopteren, hebben andere toepassingen van AI, zoals voorspellende AI, verschillende gebruiksgevallen en bijbehorende beveiligingseisen.

Naarmate de adoptie van GenAI toeneemt, neemt ook de behoefte toe om deze systemen effectief te beveiligen. Corporate GenAI-beveiligingsprogramma’s moeten beschikbare kaders, potentiële controles en regelgevende richtlijnen overwegen om de risico’s die samenhangen met de technologie te beheren.

Wat valt onder de reikwijdte van Generatieve AI-beveiliging?

GenAI-beveiliging omvat het beveiligen van alle aspecten van GenAI-gebruik binnen het bedrijf, inclusief toegangsbeheer, monitoring en acceptabel gebruik. Een volwassen GenAI-beveiligingsprogramma zal verschillende beleidsmaatregelen en controles omvatten, waaronder:

• Beleidsmaatregelen voor acceptabel gebruik en gebruikersgedrag
• Beheer van prompts en gegevensinvoer
• Controle van output en authenticiteit van inhoud
• Toegangsbeheer
• Monitoring en logging van AI-interacties
• Naleving en controleerbaarheid voor AI-gerelateerde gegevensstromen
• Risicobeheer voor interne en externe LLM’s

Een GenAI-beveiligingsprogramma moet alle potentiële toepassingen van de technologie binnen een organisatie overwegen. Dit omvat openbare modellen, interne LLM’s, AI ingebed in SaaS-tools, browserextensies en API-integraties.

Een GenAI-beveiligingsprogramma raakt alle delen van het bedrijf en behandelt cybersecurity, gegevensbescherming, juridische zaken en naleving. Programma’s moeten worden ontwikkeld in samenwerking met alle betrokken bedrijfsunits, maar de verantwoordelijkheid voor het programma kan verschuiven naarmate het programma en het gebruik van GenAI door het bedrijf veranderen en volwassen worden.

Kernconcept

GenAI-beveiliging omvat de beleidslijnen, processen en technische controles die nodig zijn om het gebruik van GenAI door de organisatie te beschermen. Activa die onder de GenAI-beveiligingsparaplu vallen, zijn onder andere:

• Prompts
• Invoer
• Uitvoer
• Toegang tot modellen
• APIs
• Identiteiten
• Contextual metadata
• Logboeken

Voor elk van deze moet een organisatie rekening houden met de “CIA-triade” van vertrouwelijkheid, integriteit en beschikbaarheid en hoe dit zowel publieke LLM’s als interne implementaties beïnvloedt. Bijvoorbeeld, een organisatie moet gevoelige gegevens beschermen tegen ongepaste verwerking door GenAI, terwijl ook rekening wordt gehouden met de behoeften van het bedrijf.

Logging en monitoring zijn ook kritische componenten van een GenAI-programma. Ondernemingen hebben zicht nodig op het gebruik van GenAI om naleving van beleidslijnen en wettelijke vereisten te waarborgen en controles te ontwikkelen tegen nieuwe potentiële bedreigingen.

Relatie tot bredere AI-governance

GenAI is een component van een grotere strategie voor AI-governance binnen de onderneming. Hoewel het gebruik van GenAI wijdverspreid is, nemen bedrijven ook andere vormen van AI aan die op maat gemaakte beleidslijnen en controles vereisen. Echter, belangrijke governanceprincipes, zoals transparantie, verantwoordelijkheid, zorgplicht en risicobeheer, zijn overal van toepassing.

De rol van GenAI-beveiliging in het grotere AI-beveiligingsecosysteem wordt gedefinieerd en verduidelijkt door kaders zoals het NIST AI Risk Management Framework (NIST AI RMF) en ISO/IEC 42001, die specificeren hoe effectieve programma’s voor risicobeheer van AI moeten worden ontwikkeld. Deze programma’s zijn cross-functioneel, waarbij beveiligingsteams controles definiëren, juridische afdelingen zorgen voor toegestaan gebruik, en compliance audits beheren.

Waarom is de beveiliging van generatieve AI vandaag de dag belangrijk voor ondernemingen?

Het gebruik van GenAI groeit snel, inclusief schaduw-AI, waarbij werknemers de technologie gebruiken zonder toezicht van het bedrijf. Hoewel dit voordelen voor het bedrijf met zich meebrengt, introduceert het ook verschillende risico’s, zoals de mogelijkheid van inbreuken op gevoelige klant- of bedrijfsgegevens.

Zonder zicht op en controle over het gebruik van AI binnen het bedrijf, is een organisatie kwetsbaar voor deze risico’s. Door een GenAI-beveiligingsprogramma te ontwikkelen, kan het bedrijf zijn huidige AI-gebruik beheren en een programma ontwikkelen dat meegroeit met het gebruik van de technologie.

Adoptie en blootstelling van ondernemingen

De adoptie van GenAI door ondernemingen groeit snel, waarschijnlijk sneller dan de onderneming denkt. Veel leveranciers integreren AI in hun producten, wat betekent dat bestaande oplossingen plotseling AI-gestuurde functies kunnen vertonen.

Werknemers kunnen ook ongeautoriseerde oplossingen aannemen, waardoor de AI-blootstelling van het bedrijf via schaduw-AI wordt vergroot. Dit kan gebeuren via verschillende kanalen, waaronder:

• Browserextensies
• Gekopieerde en geplakte invoer in LLM-chatbots
• AI ingebed in SaaS-platforms
• Ongecontroleerde API’s
• Mobiele AI-apps
• Onbeheerde plug-ins voor bedrijfssoftware

Elk van deze potentiële blootstellingspunten introduceert het risico van zicht- en beveiligingslacunes. Zonder een compleet beeld van zijn AI-gebruik kan een organisatie de bijbehorende cyberbeveiligings- en nalevingsrisico’s niet effectief beheren.

Governance- en vertrouwensimplicaties

AI-beveiliging is een belangrijke beveiligingsoverweging voor zowel bedrijven als consumenten. Als een bedrijf zijn AI-gebruik niet beheert, kan dit het vertrouwen ondermijnen en een verscheidenheid aan bedreigingen introduceren, waaronder:

• Regelgevende overtredingen
• IP-lekken
• Problemen met de authenticiteit van inhoud
• Desinformatie
• Verlies van integriteit in interne besluitvorming

Naarmate de regelgeving evolueert, verwachten regelgevers steeds meer expliciete AI-gerelateerde documentatie en toezicht. Bovendien kan zwakke GenAI-governance de incidentrespons belemmeren, aangezien de organisatie geen zicht heeft op niet-geloggde datastromen in en uit AI-tools.

Wat zijn de belangrijkste beveiligingsrisico’s en bedreigingen van Generative AI?

GenAI is een nuttig hulpmiddel, maar het komt met een verscheidenheid aan beveiligingsrisico’s. Belangrijke risico’s zijn onder andere datalekken, hallucinaties, misbruik, manipulatie en governance-tekorten. Echter, dit is verre van een uitputtende lijst, en het dreigingslandschap evolueert met de technologie en de toepassingen ervan.

Primaire Risicocategorieën

Hoewel GenAI verschillende risico’s met zich meebrengt, zijn sommige significanter dan andere. Enkele van de primaire risico’s van GenAI zijn:

• Gegevensexfiltratie: Gevoelige gegevens die in prompts en invoer worden gebruikt, kunnen worden gebruikt om het model te trainen en aan ongeautoriseerde gebruikers worden getoond.
• Promptinjectie: Aanvallers of interne bedreigingen kunnen prompts opstellen om ongeautoriseerde toegang tot gevoelige gegevens te verkrijgen of de AI-tool ongewenste acties te laten ondernemen.
• Modelinversie: Analyse van een AI-model kan de gevoelige en persoonlijke gegevens onthullen die zijn gebruikt om het te trainen.
• Synthetische Inhoud Misbruik: Gebruik van GenAI om misbruik of kwaadaardige AI-gegenereerde inhoud te creëren.
• Schaduw-AI Gebruik van ongeautoriseerde GenAI-tools binnen een zakelijke context.
• Model Misbruik: Gebruik van GenAI-tools voor frauduleuze activiteiten of als onderdeel van een cyberaanval.
• Hallucinaties: Onjuiste uitkomsten die door GenAI zijn gecreëerd, kunnen een negatieve impact hebben op bedrijfsprocessen.

Organisatorische Impact

Naast directe AI-beveiligingsrisico’s kan ongecontroleerd gebruik van GenAI verschillende negatieve gevolgen voor het bedrijf hebben. Topbedreigingen zijn onder andere:

• Regelgevende boetes
• Verlies van intellectueel eigendom
• Desinformatie
• Schade aan het merk
• Operationele verstoring

Bijvoorbeeld, gevoelige bedrijfsgegevens van een organisatie kunnen in een openbaar GenAI-tool worden ingevoerd, waardoor ze in de output van een andere gebruiker verschijnen. Alternatief kan afhankelijkheid van GenAI voor belangrijke zakelijke beslissingen het bedrijf schaden als het hulpmiddel hallucinaties vertoont. Het beheren van deze risico’s vereist voortdurende monitoring van GenAI-invoer en -uitvoer en het loggen van sessies ter ondersteuning van incidentresponsactiviteiten.

Opkomende Generatieve AI Bedreigingen

GenAI is een krachtig en evoluerend hulpmiddel dat op verschillende manieren kwaadaardig kan worden gebruikt. Aanvallers gebruiken steeds vaker GenAI om phishing en andere sociale-engineeringaanvallen te verbeteren en op te schalen, en om nieuwe malwarevarianten te ontwikkelen. Naarmate GenAI-modellen verbeteren, zal deze bedreiging escaleren, omdat de tools realistischere phishingberichten en deepfakes kunnen genereren en kwalitatief hoogwaardigere kwaadaardige code kunnen produceren.

Welke controles en beste praktijken helpen bij het beheren van de beveiliging van generatieve AI?

Ondernemingen kunnen de beveiligingsrisico’s van GenAI het beste beheren door de toegang tot AI-tools te controleren en de gegevens die erin en eruit stromen te beheren. Hoewel organisaties werken aan het implementeren van governance, monitoring, toegangscontroles en levenscyclusbeheer voor GenAI, variëren de controles in effectiviteit door volwassenheidsverschillen, beperkte interne expertise en inconsistente handhaving van beleid.

Zichtbaarheid en Inventaris

Zichtbaarheid en een uitgebreide inventaris zijn de basis van een GenAI-beveiligingsprogramma, omdat organisaties GenAI-tools niet kunnen beveiligen waarvan ze niet weten dat ze bestaan. Ondernemingen kunnen deze inventarissen opbouwen met behulp van endpointlogs, audits van browserextensies, firewalllogs en SaaS-ontdekkingshulpmiddelen. Echter, deze inventarissen kunnen snel verouderen naarmate het gebruik van GenAI evolueert, waardoor continue monitoring en updates noodzakelijk zijn.

Beleid en Toegangscontroles

Met zichtbaarheid in het gebruik van GenAI binnen het bedrijf kan een organisatie acceptabele gebruiksbeleid en toegangscontroles ontwikkelen om dit gebruik af te stemmen op de beveiligingsbeleid van het bedrijf. Ondernemingen kunnen zero trust principes toepassen op hun GenAI-beveiligingsprogramma via:

• Rolgebaseerde Toegangscontroles (RBAC): RBAC past toegang en privileges aan op basis van de rol van een gebruiker in het bedrijf, wat provisioning en beheer vereenvoudigt.
• Identiteitsvalidatie: Sterke authenticatiemechanismen, zoals multi-factor authenticatie (MFA), verminderen het risico op aanvallen met accountovername.
• Minimale Bevoegdheid: Toegangscontroles met minimale bevoegdheid beperken het gebruik van GenAI tot wat noodzakelijk is voor de rol van de gebruiker in het bedrijf.

Gegevensbescherming en Monitoring

Het beheersen van gegevensinvoer en -uitvoer voor GenAI-tools is essentieel voor het beheren van de belangrijkste beveiligingsrisico’s, zoals datalekken en promptinjectie. Tools die organisaties kunnen gebruiken om gegevensbescherming en monitoring voor GenAI te implementeren, zijn onder andere:

• Inhoudsfiltering: Veilige webgateways (SWG’s), Data Loss Prevention (DLP), en vergelijkbare tools kunnen het verkeer naar webgebaseerde GenAI-tools monitoren en de informatie in prompts en reacties controleren.
• Prompt-niveau Redactie en Classificatie: Organisaties kunnen prompts inspecteren, gevoelige informatie redigeren en een classificatieniveau aan de prompt toekennen, voordat ze de prompt toestaan of blokkeren.
• Prompt Logging: Het loggen van prompts naar GenAI-systemen kan helpen om pogingen tot promptinjectie te identificeren en te onderzoeken na een GenAI-ondersteunde cyberaanval.
• Anomaliedetectie: Monitoring van ongebruikelijke gegevensaccess of acties door GenAI-systemen kan helpen om misbruik van modellen en soortgelijke bedreigingen te detecteren.

Veel regelgeving, zoals de GDPR, PCI DSS en HIPAA, stelt beperkingen aan het gebruik van beschermde gegevens en vereisten voor de beveiliging ervan. Gegevensbescherming en monitoring zijn essentieel om het gebruik van GenAI in overeenstemming met deze vereisten te houden.

Lifecycle Governance en Compliance

GenAI-beveiligingsrisico’s kunnen zich op elke fase van hun levenscyclus manifesteren, inclusief evaluatie, onboarding, monitoring, beoordeling en het afstoten van AI-tools. Organisaties moeten deze risico’s in elke fase beheersen, audits uitvoeren, processen documenteren en procedures en bijbehorende controles periodiek bijwerken. De volwassenheid zal in de loop van de tijd toenemen, naarmate medewerkers meer vertrouwd raken met risico’s en best practices, en de organisatie in staat is om haar controles te verbeteren, op te schalen en te verfijnen.

Hoe Generatieve AI-beveiliging in de praktijk werkt

Een GenAI-beveiligingsprogramma is een element van een bredere cyberbeveiligings- en gegevensbeveiligingspraktijk. Zonder het implementeren van GenAI-beveiligingsbeleid als technische controles, zijn deze beleidsmaatregelen niet afdwingbaar en creëren ze een vals gevoel van veiligheid. Een volwassen GenAI-beveiligingsprogramma is er een waarbij alle betrokken bedrijfsunits – juridisch, beveiliging, IT, datawetenschap en compliance – samenwerken om beleid te definiëren dat aan hun behoeften voldoet en effectief kan worden geïmplementeerd en op grote schaal kan worden afgedwongen.

Integratie met bredere cyberbeveiligingsprogramma’s

GenAI maakt deel uit van een breder cybersecurityprogramma, en veel van de belangrijkste GenAI-bedreigingen zijn gewoon een nieuwe versie van bestaande risico’s. Bijvoorbeeld, datalekken zijn een top beveiligingsprobleem voor de meeste bedrijven, en GenAI vertegenwoordigt simpelweg een nieuwe manier waarop gevoelige gegevens kunnen worden gelekt naar ongeautoriseerde partijen.

GenAI-beveiligingsprogramma’s zijn het meest effectief en schaalbaar wanneer ze zijn geïntegreerd met bestaande cybersecurityprogramma’s. Het implementeren van nieuwe regels voor identiteitsbeheer, DLP en andere aspecten van GenAI-beveiliging binnen bestaande tools implementeert deze beleidslijnen effectief zonder operationele complexiteit en zichtbaarheidstekorten toe te voegen.

Toekomstige trends en evoluerende controles

Het gebied van GenAI-beveiliging staat nog in de kinderschoenen, aangezien de technologie snel verandert, en organisaties werken eraan om de bijbehorende risico’s te identificeren en aan te pakken. Als gevolg hiervan worden nieuwe oplossingen, zoals browserisolatie, AI-dashboards, promptbeveiligingen, modeltoegangsbeperkingen en beleidsgestuurde promptgovernancesystemen, aangepast, ontwikkeld en ingezet om meer controle te bieden over GenAI-bedreigingen voor het bedrijf.

Naarmate GenAI volwassen wordt en meer wordt geadopteerd, zullen de beveiligingsrisico’s die het creëert ook toenemen. Het aannemen van op maat gemaakte, geavanceerde oplossingen voor AI-bedreigingsbeheer zal essentieel zijn om effectieve zichtbaarheid te behouden en potentieel misbruik en misbruik van deze systemen te voorkomen.

Samenvatting en vooruitzicht

GenAI-beveiliging pakt de verschillende risico’s aan die samenhangen met het gebruik van GenAI in het bedrijf. Dit omvat het beschermen van gegevens tegen ongeautoriseerde toegang en misbruik, het behouden van vertrouwen in het bedrijf en het handhaven van naleving van toepasselijke regelgeving.

GenAI biedt aanzienlijke potentiële zakelijke voordelen, maar organisaties moeten ook werken aan het beheersen van de risico’s die het met zich meebrengt. Belangrijke elementen van een effectieve en schaalbare GenAI-beveiligingsstrategie zijn uitgebreide AI-zichtbaarheid, duidelijke AI-governance, gecontroleerde toegang tot GenAI-tools en -gegevens, en handhaving van verantwoord gebruik van deze technologieën.

Het gebruik van GenAI en andere AI-tools zal alleen maar toenemen naarmate ondernemingen gebruiksgevallen voor de technologie identificeren. Tegelijkertijd moeten bedrijven ervoor zorgen dat de beveiliging gelijke tred houdt om te voorkomen dat GenAI meer problemen creëert dan het oplost.

Veelgestelde vragen over Generatieve AI-beveiliging

Wat maakt generatieve AI-beveiliging anders dan traditionele AI-beveiliging?

Generatieve AI (GenAI) beveiliging is een enkel onderdeel van een breder AI-beveiligingsprogramma. Terwijl GenAI-beveiliging zich richt op het gebruik van GenAI-tools, omvat traditionele AI-beveiliging ook het bouwen van deze modellen en het gebruik van niet-generatieve AI-tools, zoals voorspellende AI. GenAI-beveiliging richt zich meer op het beveiligen van de invoer en uitvoer van deze tools tegen datalekken, promptinjectie en soortgelijke bedreigingen.

Wat zijn de meest voorkomende beveiligingsrisico’s van generatieve AI?

GenAI brengt verschillende beveiligingsrisico’s met zich mee, waaronder:

• Gegevenslekken: Gevoelige gegevens die in openbare tools worden ingevoerd
• Promptinjectie: Kwaadaardige prompts die proberen informatie te extraheren of te wijzigen
• Misbruik van modellen: Werknemers die AI-systemen gebruiken voor taken buiten hun bedoelde scope
• Misbruik van synthetische inhoud: Valse documenten, pogingen tot impersonatie, deepfakes en desinformatie
• Schaduw-AI Ongeautoriseerd gebruik van AI zonder toezicht

Zonder zichtbaarheid, toezicht en governance kan een organisatie deze risico’s niet beheren. Als gevolg hiervan is het meer blootgesteld aan cyberaanvallen die profiteren van het gebruik van GenAI en de mogelijkheid van niet-naleving van regelgeving en handhaving.

Hoe kunnen ondernemingen het gebruik van schaduw-AI detecteren?

Schaduw-AI is het ongeautoriseerde gebruik van AI-tools door werknemers van een organisatie, wat beveiligingsrisico’s met zich meebrengt omdat het bedrijf deze systemen niet kan monitoren of beveiligen. Bedrijven kunnen schaduw-AI op verschillende manieren detecteren, zoals:

• Netwerkscans om onbekende AI-eindpunten te detecteren
• SaaS-audits om niet-goedgekeurde tools te identificeren
• Logs van veilige webgateways die AI-gerelateerde verkeer tonen
• Beoordelingen van browserextensies en eindpuntinventarissen
• SaaS-ontdekkingshulpmiddelen in CASB/SSE-oplossingen

Deze technische controles kunnen helpen bij het identificeren van bestaand gebruik van schaduw-AI, maar organisaties kunnen ook proactief zijn. Het bieden van onderwijs en goedgekeurde oplossingen voor verschillende taken kan medewerkers helpen zich bewust te worden van de risico’s van schaduw-AI en bruikbare alternatieven bieden.

Welke kaders begeleiden het bestuur van generatieve AI?

Veel organisaties hebben kaders ontwikkeld ter ondersteuning van GenAI-bestuur en meer algemeen AI-beveiligingsbestuur. Enkele van de meest significante zijn:

• NIST AI Risicobeheer Kader: Betrouwbaarheid, verantwoordelijkheid en beveiligingsprincipes.
• ISO/IEC 42001: Eerste internationale standaard voor AI-beheersystemen.
• EU AI Act: Risico-geclassificeerde bestuursverplichtingen voor AI-implementaties in de EU.
• GDPR en sectorspecifieke privacywetten: Vereisten voor rechtmatige, controleerbare gegevensverwerking.

Deze kaders bieden richtlijnen over hoe effectieve, schaalbare AI-beveiligingsprogramma’s te ontwikkelen die voldoen aan de regelgeving. Veel organisaties nemen elementen van deze kaders over om GenAI- en AI-beveiligingsprogramma’s te ontwikkelen die zijn afgestemd op hun behoeften.

Is de beveiliging van generatieve AI onderdeel van zero trust?

Hoewel GenAI-beveiliging geen onderdeel is van zero trust, kan het aannemen van zero trust-principes de effectiviteit van een GenAI-beveiligingsprogramma aanzienlijk verbeteren. Enkele manieren waarop zero trust kan worden toegepast op GenAI-beveiliging zijn: 

• Identiteitsverificatie voor iedereen die prompts indient
• Rolgebaseerde toegang tot modellen of AI-hulpmiddelen
• Continue monitoring van AI-interacties
• Minimale rechten voor gegevensinvoer en modeltoegang

Het aannemen van zero trust-principes voor GenAI-beveiliging helpt om de zichtbaarheid te vergroten en biedt meer gedetailleerde controle over het gebruik van AI. Dit kan de blootstelling van een organisatie aan gerelateerde risico’s verminderen en de naleving van toepasselijke regelgeving vereenvoudigen.