AI ada di mana -mana sekarang, mengubah cara bisnis beroperasi dan bagaimana pengguna terlibat dengan aplikasi, perangkat, dan layanan. Banyak aplikasi sekarang memiliki beberapa kecerdasan buatan di dalamnya, apakah mendukung antarmuka obrolan, menganalisis data secara cerdas atau mencocokkan preferensi pengguna. Tidak ada pertanyaan AI menguntungkan pengguna, tetapi juga membawa tantangan keamanan baru, terutama tantangan keamanan terkait identitas. Mari kita jelajahi apa tantangan ini dan apa yang dapat Anda lakukan untuk menghadapinya dengan Okta.
AI yang mana?
Semua orang berbicara tentang AI, tetapi istilah ini sangat umum, dan beberapa teknologi berada di bawah payung ini. Misalnya, AI simbolik menggunakan teknologi seperti pemrograman logika, sistem ahli, dan jaringan semantik. Pendekatan lain menggunakan jaringan saraf, jaringan Bayesian, dan alat lainnya. AI generatif yang lebih baru menggunakan pembelajaran mesin (ML) dan model bahasa besar (LLM) sebagai teknologi inti untuk menghasilkan konten seperti teks, gambar, video, audio, dll. Banyak aplikasi yang paling sering kami gunakan saat ini, seperti chatbots, pencarian, atau Pembuatan konten, didukung oleh ML dan LLM. Itu sebabnya ketika orang berbicara tentang AI, mereka mungkin merujuk pada AI berbasis ML dan LLM.
Sistem AI dan aplikasi bertenaga AI memiliki tingkat kompleksitas yang berbeda dan terpapar dengan risiko yang berbeda. Biasanya, kerentanan dalam sistem AI juga mempengaruhi aplikasi bertenaga AI yang bergantung padanya. Dalam artikel ini, kami akan fokus pada risiko yang mempengaruhi aplikasi bertenaga AI-yang sebagian besar organisasi sudah mulai membangun atau akan membangun dalam waktu dekat.
Pertahankan aplikasi Genai Anda dari ancaman identitas
Ada empat persyaratan penting yang identitasnya penting ketika membangun aplikasi AI.
Pertama, otentikasi pengguna. Agen atau aplikasi perlu tahu siapa pengguna itu. Misalnya, chatbot mungkin perlu menampilkan riwayat obrolan saya atau mengetahui usia dan negara tempat tinggal saya untuk menyesuaikan balasan. Ini membutuhkan beberapa bentuk identifikasi, yang dapat dilakukan dengan otentikasi.
Kedua, Memanggil API atas nama pengguna. Agen AI terhubung ke aplikasi yang jauh lebih banyak daripada aplikasi web yang khas. Saat aplikasi Genai berintegrasi dengan lebih banyak produk, memanggil API dengan aman akan sangat penting.
Ketiga, Alur kerja asinkron. Agen AI mungkin perlu meluangkan lebih banyak waktu untuk menyelesaikan tugas atau menunggu kondisi kompleks untuk dipenuhi. Mungkin beberapa menit atau jam, tetapi bisa juga berhari -hari. Pengguna tidak akan menunggu selama itu. Kasus -kasus ini akan menjadi arus utama dan akan diimplementasikan sebagai alur kerja asinkron, dengan agen berjalan di latar belakang. Untuk skenario ini, manusia akan bertindak sebagai pengawas, menyetujui atau menolak tindakan ketika jauh dari chatbot.
Keempat, otorisasi untuk Retrieval Augmented Generation (RAG). Hampir semua aplikasi Genai dapat memberi makan informasi dari beberapa sistem ke model AI untuk mengimplementasikan Rag. Untuk menghindari pengungkapan informasi yang sensitif, semua data yang diumpankan ke model AI untuk merespons atau bertindak atas nama pengguna harus data yang dimiliki pengguna yang memiliki izin untuk mengakses.
Kita perlu menyelesaikan keempat persyaratan untuk mewujudkan potensi penuh Genai dan membantu memastikan bahwa aplikasi Genai kita dibangun dengan aman.
Memanfaatkan AI untuk membantu serangan keamanan
AI juga membuatnya lebih mudah dan lebih cepat bagi penyerang untuk melakukan serangan yang ditargetkan. Misalnya, dengan memanfaatkan AI untuk menjalankan serangan rekayasa sosial atau menciptakan Deepfake. Selain itu, penyerang dapat menggunakan AI untuk mengeksploitasi kerentanan dalam aplikasi pada skala. Membangun Genai ke dalam aplikasi dengan aman adalah salah satu tantangan, tetapi bagaimana dengan menggunakan AI untuk membantu mendeteksi dan menanggapi serangan potensial lebih cepat dengan ancaman keamanan?
Langkah -langkah keamanan tradisional seperti MFA tidak lagi cukup sendiri. Mengintegrasikan AI ke dalam strategi keamanan identitas Anda dapat membantu mendeteksi bot, sesi curian, atau aktivitas yang mencurigakan. Itu membantu kita:
- Melakukan analisis sinyal cerdas untuk mendeteksi upaya akses yang tidak sah atau mencurigakan
- Analisis berbagai sinyal yang terkait dengan aktivitas akses aplikasi dan bandingkan dengan data historis dalam mencari pola umum
- Hentikan sesi secara otomatis jika aktivitas mencurigakan terdeteksi
Munculnya aplikasi berbasis AI memiliki banyak potensi, namun, AI juga menimbulkan tantangan keamanan baru.
Apa selanjutnya?
AI mengubah cara manusia berinteraksi dengan teknologi dan satu sama lain. Dalam dekade berikutnya, kita akan melihat munculnya ekosistem agen AI yang besar – judul program AI yang saling berhubungan yang terintegrasi ke dalam aplikasi kita dan bertindak secara mandiri bagi kita. Sementara Genai memiliki banyak hal positif, ia juga memperkenalkan risiko keamanan yang signifikan yang harus dipertimbangkan saat membangun aplikasi AI. Mengaktifkan pembangun untuk mengintegrasikan Genai dengan aman ke dalam aplikasi mereka untuk menjadikannya AI dan perusahaan yang siap sangat penting.
Sisi flip AI adalah bagaimana hal itu dapat membantu dengan ancaman keamanan tradisional. Aplikasi AI menghadapi masalah keamanan yang sama dengan aplikasi tradisional, seperti akses tidak sah ke informasi, tetapi dengan penggunaan teknik serangan baru oleh aktor jahat.
AI adalah kenyataan, baik atau lebih buruk. Ini membawa manfaat yang tak terhitung jumlahnya bagi pengguna dan pembangun, tetapi pada saat yang sama, kekhawatiran dan tantangan baru di sisi keamanan dan semuanya di seluruh organisasi.
Perusahaan identitas seperti AUTH0 ada di sini untuk membantu mengambil bagian keamanan dari piring Anda. Pelajari lebih lanjut tentang membangun aplikasi Genai dengan aman di AUTH0.AI.
Temukan mengapa platform otentikasi dan otorisasi yang mudah diimplementasikan, dapat beradaptasi adalah jalur yang lebih pintar-baca lebih banyak di sini.
