8 GenAI beveiligingsrisico's en effectieve mitigatiestrategieën

Generatieve AI-technologieën, ook wel GenAI genoemd, fungeren als krachtige hulpmiddelen die in staat zijn om diverse creatieve content te produceren, zoals teksten, afbeeldingen en code. Een specifiek type van deze technologieën zijn de Large Language Models (LLM’s), die zich richten op het begrijpen en genereren van menselijke taal. Deze technologieën hebben een transformerende impact op verschillende industrieën en bieden grote mogelijkheden voor innovatieve toepassingen. Echter, ze komen ook met belangrijke beveiligingsrisico’s.

Geschreven door: Thijs Bisseling

In deze blogpost zullen we de voornaamste beveiligingsrisico’s van deze technologieën onder de loep nemen en effectieve strategieën bespreken om deze risico’s te minimaliseren. We zullen specifiek kijken naar de risico’s die verbonden zijn aan zowel openbaar beschikbare als lokaal beheerde Large Language Models.

#1 Phishing-aanvallen en deepfakes (openbare en lokale LLM’s)

Generatieve AI-technologieën (GenAI) kunnen worden gebruikt om zeer overtuigende phishing-e-mails en deepfakes te produceren. Deze kunnen de stijl en toon van echte communicatie nabootsen, waardoor het voor de ontvangers moeilijk wordt om ze van legitieme berichten te onderscheiden. Hierdoor kunnen ze onbewust gevoelige informatie delen of op schadelijke links klikken. Deepfakes, die zowel audio- als videomateriaal kunnen omvatten, vormen een belangrijk element in de volgende generatie van phishingaanvallen en zijn tegenwoordig snel en gemakkelijk te creëren met breed beschikbare tools.

Stel je voor dat je een e-mail ontvangt die lijkt te zijn verstuurd door je CEO met een dringend verzoek om geld over te maken naar een nieuwe rekening vanwege een zogenaamd probleem met een leverancier. Als deze e-mail is vervaardigd met behulp van GenAI, zou deze de schrijfstijl en toon van je CEO zo goed kunnen nabootsen dat het volkomen legitiem lijkt. Een klik op een kwaadaardige link in zo’n e-mail kan leiden tot infectie met malware of diefstal van je inloggegevens.

Strategieën voor risicobeperking:

Implementeer geavanceerde e-mailfiltersystemen die phishing-aanvallen kunnen herkennen en blokkeren.
Zorg voor regelmatige training van medewerkers om hen te leren phishingpogingen te herkennen en te rapporteren.
Gebruik speciale algoritmen om deepfakes te identificeren en bevorder digitale mediageletterdheid om mensen te helpen onderscheid te maken tussen authentieke en synthetische media.

#2 Modelmanipulatie en – vergiftiging (lokale LLM’s)

Kwaadwillenden kunnen de output van AI-modellen beïnvloeden door tijdens de trainingsfase bevooroordeelde of schadelijke gegevens te introduceren. Dit fenomeen, bekend als modelmanipulatie of -vergiftiging, kan leiden tot onjuiste en schadelijke resultaten. Bijvoorbeeld, een AI-model dat wordt gebruikt voor het beoordelen van leningaanvragen kan getraind zijn met gegevens die bepaalde demografische groepen benadelen. Dit kan resulteren in het onterecht weigeren van leningen aan anders gekwalificeerde aanvragers op basis van kenmerken zoals ras of geslacht.

Strategieën voor risicobeperking:

Voer regelmatig audits en validaties uit op de prestaties van AI-modellen om ervoor te zorgen dat ze eerlijk en nauwkeurig blijven functioneren.
Implementeer strikte toegangscontroles en verificatieprotocollen om te voorkomen dat onbevoegden de trainingsgegevens kunnen manipuleren.

#3 Misleiding (openbare en lokale LLM’s)

Generatieve AI (GenAI) kan worden ingezet om input te genereren die specifiek is ontworpen om AI-systemen te misleiden en fouten te laten maken. Zo kunnen subtiele wijzigingen in een afbeelding ervoor zorgen dat een AI-beeldherkenningssysteem deze verkeerd classificeert. Een praktisch voorbeeld hiervan is het gebruik van een AI-systeem in zelfrijdende auto’s dat misleid kan worden door een kleine, strategisch geplaatste sticker op een stopbord. Deze sticker, vervaardigd met behulp van adversarial AI-technieken, kan ertoe leiden dat de AI van de auto het stopbord niet herkent, met mogelijk een ongeval als gevolg.

Strategie voor risicobeperking:

Implementeer adversarial training voor AI-modellen. Dit houdt in dat het model tijdens de training wordt blootgesteld aan en aangepast wordt op basis van input die speciaal is ontworpen om het systeem te misleiden. Deze aanpak verbetert de weerbaarheid van het model tegen misleidende input en helpt het om dergelijke aanvallen correct te identificeren en te classificeren.

#4 Inbreuken op gegevens privacy, lekken van gevoelige gegevens en overmatig delen van gegevens (lokale LLM’s)

GenAI-modellen kunnen onbedoeld gevoelige informatie lekken als ze worden getraind met datasets die dergelijke gegevens bevatten. Bovendien kunnen deze modellen onnodig veel informatie delen of deze op een ongepaste manier beschikbaar maken, wat kan leiden tot inbreuken op de privacy.

Een voorbeeld hiervan is een GenAI-model dat in de gezondheidszorg wordt gebruikt en getraind is met gevoelige patiëntgegevens, zoals namen, adressen en medische diagnoses. Als dit model onvoldoende beveiligd is, kan het deze gevoelige informatie vrijgeven of onbedoeld patronen in de gegevens blootleggen die gebruikt kunnen worden om individuele patiënten te identificeren.

Strategieën voor risicobeperking:

Implementeer strikte gegevensbeheerprotocollen om te controleren wie toegang heeft tot gevoelige gegevens en onder welke omstandigheden. Dit helpt ongeautoriseerde toegang en lekken te voorkomen.
Pas geavanceerde technieken voor gegevensanonimisering toe op datasets voordat ze worden gebruikt voor het trainen van AI-modellen. Dit zorgt ervoor dat de persoonlijke informatie van individuen niet herleidbaar is.
Beperk de hoeveelheid gegevens waartoe AI-technologieën toegang hebben tot alleen die nodig is voor hun functioneren. Implementeer ook robuuste encryptietechnieken om gevoelige gegevens tijdens de opslag en het transport te beschermen.
Maak gebruik van Data Loss Prevention (DLP) technieken en systemen voor dataclassificatie om te controleren en te reguleren hoe gegevens worden behandeld en gedeeld binnen de organisatie.

#5 Diefstal van intellectueel eigendom (openbare en lokale LLM’s)

Generatieve AI (GenAI) kan gebruikt worden om content te creëren die sterk lijkt op bestaande werken, wat kan resulteren in diefstal van intellectueel eigendom. Denk bijvoorbeeld aan een GenAI-tool die muziek kan produceren in de stijl van een bekende artiest. Hoewel dit innovatief kan lijken, kunnen kwaadwillenden zo’n tool gebruiken om werken te maken die auteursrechtelijk beschermd zijn door die artiest, en zo inbreuk maken op het auteursrecht.

Strategieën voor risicobeperking:

Implementeer Digital Rights Management (DRM) systemen om de verspreiding en gebruik van digitaal auteursrechtelijk beschermd materiaal te controleren en te beheren. DRM helpt bij het handhaven van de rechten van de contenteigenaren door ongeautoriseerd gebruik en distributie van hun werken te beperken.
Pas watermerktechnieken toe op creaties die met GenAI zijn gegenereerd. Watermerken kunnen dienen als een onzichtbare marker die de oorspronkelijke eigenaar van het werk identificeert, waardoor het gemakkelijker wordt om auteursrechtinbreuken op te sporen en aan te pakken.

#6 Kwaadwillig gebruik van gegenereerde content (openbare en lokale LLM’s)

Gegenereerde content van generatieve AI (GenAI) kan voor kwaadaardige doeleinden worden ingezet, zoals het verspreiden van desinformatie of haatdragende taal. Kwaadwillenden kunnen bijvoorbeeld GenAI gebruiken om valse berichten of nepnieuwsartikelen te creëren op sociale media om onrust te stoken of de publieke opinie te beïnvloeden tijdens een verkiezing. Dit soort misbruik kan aanzienlijke gevolgen hebben voor het maatschappelijk vertrouwen en de politieke stabiliteit.

Strategieën voor risicobeperking:

Monitor het gebruik van GenAI-technologieën nauwlettend en implementeer beleid dat het gepaste gebruik ervan bevordert. Dit kan helpen voorkomen dat dergelijke technologieën worden gebruikt voor schadelijke doeleinden.
Stel een duidelijk gebruiksbeleid op dat misbruik van GenAI-technologieën aanpakt en definieert wat als onaanvaardbaar gebruik wordt beschouwd. Dit beleid zou moeten aangeven welke acties worden ondernomen tegen gebruikers die de regels overtreden.
Werk samen met platformen en regelgevende instanties om richtlijnen en technieken te ontwikkelen voor het snel identificeren en aanpakken van misbruik van AI-gegenereerde content. Dit kan inhouden dat er technologieën worden ingezet die automatisch potentieel schadelijke inhoud detecteren en markeren voor menselijke beoordeling.

#7 Het generen van desinformatie (openbare en lokale LLM’s)

Generatieve AI (GenAI) kan worden ingezet om misleidende of valse informatie te produceren, die vervolgens gebruikt kan worden om desinformatie of propaganda te verspreiden. Neem bijvoorbeeld een botnetwerk op sociale media dat GenAI gebruikt om nepnieuwsartikelen te creëren die lijken alsof ze afkomstig zijn van betrouwbare bronnen. Dit kan leiden tot misleiding van het publiek en een negatieve impact hebben op belangrijke maatschappelijke en politieke kwesties.

Strategieën voor risicobeperking:

Implementeer geavanceerde mechanismen voor feitencontrole om de nauwkeurigheid van de door GenAI gegenereerde inhoud te verifiëren. Dit kan betekenen dat AI-gegenereerde inhoud wordt vergeleken met geverifieerde feiten en databases om de betrouwbaarheid ervan te waarborgen voordat deze wordt gepubliceerd of verspreid.
Bevorder digitale geletterdheid onder gebruikers om hen beter uit te rusten met de vaardigheden die nodig zijn om de informatie die ze online tegenkomen kritisch te evalueren. Dit omvat training in het herkennen van betrouwbare bronnen en het begrijpen van de technieken die worden gebruikt in de productie van desinformatie.
Werk samen met technologieplatforms, mediaorganisaties en onderwijsinstellingen om publieke bewustwording en educatieve programma’s te ontwikkelen die gericht zijn op het verbeteren van het vermogen van mensen om nepnieuws en desinformatie te herkennen en te weerleggen.

#8 Kwaadaardige code genereren (openbare en lokale LLM’s)

Generatieve AI-technologieën kunnen worden geprogrammeerd of gemanipuleerd om schadelijke code te genereren, die vervolgens kan worden gebruikt om kwetsbaarheden in softwaresystemen te exploiteren. Hoewel dit scenario aan sciencefiction kan doen denken, hebben onderzoeken al aangetoond dat het mogelijk is om GenAI te gebruiken om code te ontwikkelen die bestaande beveiligingsmaatregelen kan omzeilen.

Strategie voor risicobeperking:

Implementeer strikte controles op het genereren van code door GenAI-systemen. Dit houdt in dat elke code die door deze systemen wordt geproduceerd, moet worden gecontroleerd en goedgekeurd voordat deze in productie wordt genomen of op enige manier wordt gebruikt.
Voer grondige codebeoordelingen uit om potentieel schadelijke code te identificeren en te verwijderen voordat deze schade kan aanrichten. Dit proces moet regelmatig worden uitgevoerd door ervaren ontwikkelaars of beveiligingsexperts die getraind zijn in het herkennen van kwetsbaarheden en kwaadaardige patronen in de code.
Overweeg het gebruik van geautomatiseerde beveiligingstools die speciaal zijn ontworpen om de code die door AI-systemen wordt gegenereerd te scannen en te analyseren op mogelijke veiligheidsrisico’s. Deze tools kunnen helpen bij het vroegtijdig detecteren en mitigeren van bedreigingen, vooral in complexe codebases.

Conclusie

Generatieve AI-technologieën bieden enorm potentieel om diverse sectoren te transformeren, maar het is essentieel om de bijbehorende beveiligingsrisico’s goed te begrijpen. Door deze risico’s te erkennen en passende mitigatiestrategieën te implementeren, kunnen we deze krachtige tools op een veilige en verantwoorde manier benutten.

De toekomst van deze technologieën ziet er veelbelovend uit, maar verantwoorde ontwikkeling en toepassing zijn cruciaal. Door proactief te zijn en de juiste veiligheidsmaatregelen te treffen, kunnen we ervoor zorgen dat deze innovaties positief bijdragen aan onze toekomst.

Overweeg jij AI in jouw bedrijf te integreren? Neem contact met ons op om ervoor te zorgen dat je de nodige beveiligingsmaatregelen treft. Samen kunnen we een veilig en effectief gebruik van AI-technologieën waarborgen.