Stel je een wereld voor waarin de meest gevoelige informatie van je slechts een klik verwijderd is van mogelijke blootstelling. In deze realiteit kunnen AI-modellen, aangestuurd door enorme datasets, onbewust vertrouwelijke gegevens, eigen onderzoek of gereguleerde informatie lekken.
Helaas is dit geen hypothetisch scenario, maar een zeer reële uitdaging vandaag de dag. Met de opkomst van generatieve AI en de wijdverbreide acceptatie ervan in alle sectoren, is het beschermen van de beveiliging, privacy en governance van AI-middelen nog nooit zo belangrijk geweest.
Omdat AI-modellen grote datasets verwerken, kunnen ze de bulk van de gegevens behouden in hun geheugen, zelfs nadat de training is voltooid. Dit ‘geheugen’ kan gevoelige informatie bevatten, zoals persoonlijke gegevens of geheimen, en kan worden blootgesteld als het niet goed wordt beheerd.
AI-systemen verwerken verschillende soorten gegevens vectoren, datasets, modellen en gebruikersdata. Die allemaal onbedoeld gevoelige, privé of gereguleerde informatie kunnen bevatten.
Bij vectoren zijn numerieke representaties van gegevens die door AI-modellen worden gebruikt. Vectordatabases kunnen originele, gevoelige gegevens, zoals PII, opslaan in vectoren. Deze vectoren kunnen vertrouwelijke informatie lekken wanneer ernaar wordt verwezen door AI-modellen.
Datasets die worden gebruikt om AI-modellen te trainen, kunnen gevoelige gegevens bevatten (bijv. persoonlijke dossiers, financiële gegevens).
AI-modellen kunnen privégegevens insluiten, die bij implementatie kunnen worden blootgesteld.
AI-modellen verwerken grote hoeveelheden gegevens, waaronder mogelijk vertrouwelijke informatie. Zonder toezicht kunnen modellen gevoelige gegevens bewaren en deze blootstellen via gegenereerde uitvoer.
Gebruikersdata (bijv. inkomen, toestand) kan direct gevoelige persoonlijke informatie bevatten. Deze data kan worden verwerkt en blootgesteld door AI-systemen, wat leidt tot onbedoelde gegevenslekken.
We zouden moeten beveiligen wat we niet kunnen zien, zichtbaarheid in AI-modellen is cruciaal voor gegevensbeveiliging
Begrijpen wat er in AI-modellen zit, is fundamenteel voor het beveiligen van gevoelige informatie. Naarmate AI-gestuurde besluitvorming steeds algemener wordt, moeten we begrijpen tot welke gegevens de modellen toegang hebben en hoe ze deze verwerken. Zonder deze zichtbaarheid lopen we het risico op onbedoelde datalekken, overtredingen van regelgeving en verlies van vertrouwen.
AI-modellen worden vaak beschouwd als ‘zwarte dozen’, waardoor het onduidelijk is hoe ze output verwerken en genereren. Zonder zichtbaarheid lopen we het risico op onbedoelde blootstelling van gegevens, zoals een model dat is getraind op gevoelige financiële gegevens die onbedoeld die gegevens onthult tijdens het genereren van output. Continue monitoring zorgt ervoor dat gevoelige informatie veilig en beschermd blijft.
Regelgeving zoals GDPR en CCPA vereisen dat we persoonlijke gegevens beschermen. Zonder goed toezicht kunnen AI-modellen onbedoeld deze wetten overtreden, wat leidt tot boetes en reputatieschade. Volledig inzicht krijgen in AI-processen helpt naleving te waarborgen en het risico op juridische en financiële gevolgen te verminderen.
Transparantie in AI-systemen bevordert ons vertrouwen en dat van belanghebbenden. Door actief te monitoren hoe data door AI-modellen stroomt, toont de verantwoording en toewijding aan verantwoord AI-gebruik. Zo bouwt aan het vertrouwen op in de databeveiliging en naleving van regelgeving.
DSPM-oplossingen zijn uitgebreide, detectie vormen van AI-data-assets, voor vector databases en modellen. Met gespecialiseerde classificatoren, scansjablonen en beleidsregels de ons in staat stellen om AI-assets te identificeren en te beoordelen, waarbij vertrouwelijke informatie wordt onthuld, variërend van gevoelige data tot gereguleerde en door beveiligingskaders beheerde content.
De detectie gaat verder dan traditionele datascanning door zowel beheerde als onbeheerde AI-assets te detecteren in cloud- en on-prem-omgevingen. Van vectordatabases die worden gebruikt in Retrieval-Augmented Generation (RAG) tot grote taalmodellen (LLM’s), identificeert, inventariseert en brengt alle AI-gerelateerde data-assets in kaart, waaronder modellen, datasets en vectoren.
Vectordatabases vormen de ruggengraat van menig AI-pijplijn, maar ze introduceren ook beveiligingsrisico’s. In de RAG architectuur behouden vectoren de oorspronkelijke gegevens waarnaar ze verwijzen, waardoor mogelijk gevoelige informatie wordt opgeslagen zonder we ons daar bewust van zijn.
Door AI-modellen te identificeren, inventariseren en beoordelen op risico, voor volledige zichtbaarheid en controle over AI-middelen. Wat ervoor zorgt dat modellen op de juiste manier worden beveiligd, bewaakt en beheerd in alle dataomgevingen, zodat we voorop blijven lopen op veranderende risico’s en nalevingsvereisten.
AI-systemen introduceren datarisico’s die verder gaan dan de data zelf, ze strekken zich ook uit tot wie toegang heeft tot gevoelige data en modellen. Compliancy waarschuwingen volgen en het voortdurend beheren van toegangsrisico’s, waardoor er inzicht is, in wie toegang heeft tot welke data. Dit is vooral van cruciaal belang in AI-omgevingen, waar grote groepen gebruikers vaak omgaan met gevoelige modellen en datasets.
Nu de AI industrieën hervormen, is het beveiligen van de gegevens die deze systemen aandrijven van cruciaal belang voor het behoud van vertrouwen en goede naleving van regelgeving. Dit versterk het vertrouwen in AI-systemen door proactief beveiligingsrisico’s te beheren.
Bescherm de meest waardevolle activa de gebruikte gegevens en reputatie doormiddel van geavanceerd risicobeheer. Gestroomlijnde gegevens governance zorgt voor naleving van privacyregelgeving en minimaliseer tegelijkertijd de risico’s van blootstelling van gegevens.