Безопасность на основе данных для теневого ИИ: защитите конфиденциальные данные, куда бы они ни направлялись

Теневой ИИ проникает к данным, о существовании которых вы можете даже не подозревать, не говоря уже об их конфиденциальности. Понимание того, где хранятся ваши конфиденциальные данные, и очистка от избыточных, устаревших и неважных (ROT) данных создают прочную основу для вашей программы информационной безопасности. Следующим шагом является защита сохраняемых конфиденциальных данных, даже если их копии попадают в инструменты ИИ, которые никто не утверждал.

Эта заключительная статья в нашей серии о теневом ИИ развивает темы, рассмотренные в материалах о росте популярности ИИ на рабочем месте и теневых данных.

Конфиденциальные данные, от которых зависит ваш бизнес, такие как записи клиентов, платежные данные и информация о состоянии здоровья, никуда не исчезнут. На самом деле их становится все больше. Данные копируются в аналитические платформы, передаются партнерам и вовлекаются в рабочие процессы ИИ. Некоторые из этих копий неизбежно окажутся там, куда вы не планировали, за пределами контролируемых хранилищ и сетей.

Именно здесь на помощь приходит безопасность на основе данных. Вместо того чтобы пытаться контролировать доступ к каждому инструменту ИИ, вы защищаете сами конфиденциальные данные, благодаря чему они остаются защищенными везде, куда бы они ни попали.

Безопасность на основе данных — это подход, который защищает конфиденциальные данные напрямую, а не полагается исключительно на безопасность окружающих их сетей, приложений или хранилищ. Конфиденциальные данные могут быть зашифрованы и токенизированы, а конфиденциальные значения могут быть замаскированы на уровне полей, что гарантирует сохранение защиты при перемещении данных между системами. Авторизованные пользователи и приложения могут получать доступ к исходным значениям, когда это разрешено политикой. Во всех остальных случаях данные остаются защищенными.

Средства контроля периметра и доступа по-прежнему важны. Они охраняют места, где хранятся данные. Проблема с ИИ заключается в том, с какой легкостью данные могут покидать эти места. Безопасность на основе данных закрывает этот пробел, поскольку защищенная копия несет свою защиту с собой.

Почему из-за теневого ИИ этот вопрос стал столь срочным

Теневой ИИ меняет картину в двух аспектах. Во-первых, список возможных направлений постоянно растет. Новые инструменты и функции ИИ появляются быстрее, чем любая команда безопасности успевает их проверять, и сотрудники, стремящиеся работать быстрее, обязательно их найдут. во-вторых, данные перемещаются быстро и непринужденно: вставка в окно чата, загрузка для быстрого создания краткой выжимки, экспорт для проверки какой-либо идеи. Как только данные попадают во внешний инструмент, их бывает трудно вернуть обратно. Недавно математики выразили сомнения относительно того, могли ли их разговоры в чате с ИИ повлиять на работу, авторство которой им не принадлежит. И если вы не знаете, где находятся все ваши конфиденциальные данные, вы не можете знать, что именно уже утекло.

Средства контроля доступа, такие как блокировка или списки разрешенных, остаются важной частью любой программы безопасности, но они могут действовать только в отношении известных вам инструментов. Безопасность данных теневого ИИ работает лучше всего, когда вы исходите из реалистичного предположения, что некоторые данные попадут в непредусмотренные места, и заранее обеспечиваете защиту содержащихся в них конфиденциальных значений.

Как токенизация сохраняет данные полезными и защищенными

Традиционное шифрование имеет один практический недостаток: оно изменяет формат данных. Зашифрованный номер карты больше не выглядит как номер карты, что может нарушить работу приложений, баз данных и систем аналитики, которые ожидают определенный формат. Это одна из причин, почему конфиденциальные данные часто остаются незашифрованными.

Защита с сохранением формата решает эту проблему. Токенизация заменяет конфиденциальное значение, такое как номер социального страхования, заменителем, который сохраняет ту же длину и формат, но сам по себе не раскрывает никакой полезной информации. Шифрование с сохранением формата достигает аналогичного результата с помощью криптографии на основе стандартов. Поскольку защищенные данные сохраняют свою структуру, многие приложения могут продолжать работу без структурной перестройки всей системы, а единообразная защита означает, что записи по-прежнему можно объединять и анализировать в различных наборах данных.

Для безопасности данных ИИ это дает два преимущества. Ваши команды могут использовать защищенные данные в аналитике и многих рабочих процессах ИИ без раскрытия исходных значений. И если защищенный набор данных попадет в несанкционированный инструмент ИИ, этот инструмент получит токены, а не реальные данные клиентов, стоящие за ними.

;Найти, сократить, защитить: безопасность на основе данных на практике

Безопасность на основе данных — это не отдельное универсальное решение. Это элемент более широкого подхода к безопасности, который наиболее эффективен в сочетании с четким пониманием имеющихся у вас данных и хранением только того, что действительно необходимо:

• Найдите то, что является конфиденциальным. Обнаружение и классификация показывают, где хранятся конфиденциальные данные, включая теневые данные, описанные в нашей предыдущей статье. Платформа OpenText™ Voltage™ Data Security сканирует структурированные и неструктурированные хранилища и классифицирует конфиденциальные данные, чтобы вы знали, где защита имеет наибольшее значение.
• Сократите объемы ненужного. Каждая выведенная из оборота запись означает на одну запись меньше, которую нужно защищать. OpenText™ Voltage™ Structured Data Manager помогает архивировать или выводить из оборота неактивные данные из баз данных приложений в соответствии с политиками.
• Защитите то, что осталось. OpenText™ Voltage™ SecureData Servers применяет шифрование с сохранением формата, токенизацию и маскирование к конфиденциальным данным, обеспечивая управление ключами без сохранения состояния в локальных, облачных и гибридных средах. Поскольку защита применяется к самим данным, она может следовать за этими данными на аналитические платформы, в тестовые среды и конвейеры ИИ, одновременно помогая поддерживать бесперебойную работу зависящих от них рабочих процессов.

Почему выбирают OpenText для обеспечения безопасности на основе данных

OpenText объединяет обнаружение, сокращение данных и защиту на основе данных в едином портфеле средств информационной безопасности, что позволяет вам проходить каждый этап с единственным партнером вместо того, чтобы собирать воедино разрозненные инструменты. Шифрование Voltage с сохранением формата основано на стандартизированном NIST методе FF1, предоставляя вам криптографию на базе стандартов, предназначенную для защиты конфиденциальных данных в масштабах предприятия.

Защитите данные, а инструмент имеет меньшее значение

Теневой ИИ никуда не денется, как и давление со стороны необходимости быстрого внедрения ИИ. На протяжении всей этой серии статей ответ оставался прежним: сосредоточьтесь на данных. Знайте, что у вас есть, удаляйте то, что вам не нужно, и защищайте то, что осталось, чтобы оно оставалось защищенным везде, куда бы оно ни попало. Именно так вы предоставляете своим сотрудникам возможность использовать ИИ, сохраняя при этом конфиденциальные данные под своим контролем.

;Мутахарра Миан

Мутахарра Миан — менеджер по продуктовому маркетингу в OpenText, специализирующаяся на информационной безопасности, конфиденциальности и анализе рисков. В настоящее время она управляет продуктовым маркетингом для OpenText Voltage DSP, помогая организациям обнаруживать конфиденциальные данные, оценивать риски и укреплять инициативы по обеспечению соответствия требованиям. В условиях растущей важности управления данными и их защиты Мутахарра стремится помочь клиентам получить необходимую видимость и аналитическую информацию для принятия обоснованных решений по безопасности и снижения организационных рисков.