Bezpieczne wykorzystanie AI w firmie z CrowdStrike Falcon AIDR

Jednym z najczęściej spotykanych założeń jest przekonanie, że model uruchomiony wewnątrz infrastruktury organizacji jest z definicji bezpieczny. W praktyce nawet lokalny model może zostać wykorzystany do wygenerowania kodu wspierającego działania niezgodne z polityką bezpieczeństwa firmy. W przypadku rozwiązań chmurowych wyzwań jest jeszcze więcej – dane mogą opuszczać organizację, a kontrola nad tym, jakie informacje trafiają do modelu oraz jakie odpowiedzi są zwracane użytkownikom, staje się znacznie bardziej złożona.

Dlatego bezpieczeństwo AI nie powinno koncentrować się wyłącznie na miejscu uruchomienia modelu, ale przede wszystkim na kontroli sposobu jego wykorzystywania.

Nowoczesne modele językowe potrafią generować wysokiej jakości kod w ciągu kilku sekund. To ogromna wartość dla programistów i zespołów IT, ale jednocześnie potencjalne ryzyko. Pracownik – świadomie lub nieświadomie – może sformułować zapytanie prowadzące do wygenerowania skryptu służącego przykładowo do eksfiltracji danych, automatyzacji nieautoryzowanych działań czy przygotowania elementów wykorzystywanych podczas ataku.

Jeżeli model nie posiada mechanizmów kontroli i tzw. AI Guardrails, odpowiedź może zawierać treści, które z punktu widzenia bezpieczeństwa organizacji są niedopuszczalne.

Case study – ten sam model, dwa zupełnie różne rezultaty

Podczas testów typu Proof of Concept sprawdzono zachowanie tego samego modelu LLM w dwóch scenariuszach.

Scenariusz 1 – bez mechanizmów ochronnych

Po wprowadzeniu zapytania dotyczącego wygenerowania skryptu służącego do pozyskania wrażliwych danych systemowych model wygenerował kompletny kod realizujący wskazane zadanie.

Z perspektywy bezpieczeństwa oznacza to, że użytkownik otrzymał gotowe narzędzie, które może zostać wykorzystane do działań naruszających polityki bezpieczeństwa organizacji.

Scenariusz 1: wykorzystanie modelu LLM bez mechanizmów ochronnych

Scenariusz 2 – z CrowdStrike Falcon AIDR

Ten sam model został uruchomiony z aktywną polityką CrowdStrike Falcon AIDR.

Efekt był diametralnie inny – zapytanie zostało przeanalizowane pod kątem intencji, a odpowiedź zablokowana zgodnie z obowiązującą polityką bezpieczeństwa. Mechanizm guardrails uniemożliwił wygenerowanie potencjalnie niebezpiecznych treści jeszcze przed ich dostarczeniem użytkownikowi.

To udowadnia, że skuteczna ochrona AI nie polega na blokowaniu dostępu do modeli, lecz na inteligentnym egzekwowaniu zasad ich bezpiecznego wykorzystania.

Scenariusz 2: wykorzystanie modelu LLM Z CrowdStrike AIDR

Wiele organizacji nadal zakłada, że kontrolę zapewnią firewalle, serwery proxy czy systemy DLP. Choć pozostają one niezwykle istotnymi elementami architektury bezpieczeństwa, nie zostały zaprojektowane do analizy znaczenia zapytań kierowanych do modeli AI. Nowoczesne środowiska AI wymagają mechanizmów, które potrafią:

• analizować intencję użytkownika,
• identyfikować ryzykowne prompty,
• blokować generowanie niebezpiecznych odpowiedzi,
• egzekwować polityki bezpieczeństwa dla modeli AI,
• zapewniać pełną widoczność wykorzystania AI w organizacji,
• zapobiegać przesyłaniu do modeli AI sekretów, kluczy API oraz innych poufnych danych uwierzytelniających,
• wykrywać i blokować przekazywanie do modeli AI danych wrażliwych.

Rosnąca liczba wdrożeń AI sprawia, że bezpieczeństwo modeli językowych staje się pełnoprawnym elementem strategii cyberbezpieczeństwa przedsiębiorstwa.

Organizacje potrzebują rozwiązań, które pozwolą pracownikom korzystać z potencjału sztucznej inteligencji, jednocześnie minimalizując ryzyko wycieku danych, generowania niebezpiecznego kodu czy naruszenia wewnętrznych polityk bezpieczeństwa.

Dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji sprawia, że pytanie nie brzmi już czy organizacja będzie korzystać z AI, ale czy będzie robić to w sposób bezpieczny i kontrolowany.

Rozwiązania takie jak CrowdStrike Falcon AIDR udowadniają, że możliwe jest pogodzenie wysokiej produktywności użytkowników z efektywną ochroną organizacji.