Planering av incidenthantering med hjälp av artificiell intelligens
Med den snabba utvecklingen av artificiell intelligens finns det en betydande risk för misslyckanden. Det finns ingen teknisk utveckling utan misslyckanden, bara att resultatet av misslyckandet inte ska vara katastrofalt. Misslyckanden med artificiell intelligens kan bero på säkerhetsproblem, kränkningar av integriteten eller brist på transparens och ansvarstagande. Företagen måste vara beredda att reagera på massiva misslyckanden, vilket kan innebära rättshjälp.
Incidentdatabaser för artificiell intelligens ger insikter om de olika incidenter som har inträffat och vikten av att uppdatera uppgifterna. Fel i artificiell intelligens kan orsaka enorma ekonomiska förluster och även skada företagets rykte. Här kommer svarsplanerna för artificiell intelligens till undsättning. Planerna för incidentrespons är nödvändiga eftersom artificiell intelligens skiljer sig från annan traditionell programvara.
De indata som den artificiella intelligensen arbetar med är historiska data så de måste ständigt uppdateras med tiden. Komplexiteten hos artificiell intelligens, särskilt system som involverar generativ artificiell intelligens eller djupinlärning, har många sammankopplade noder vilket gör det svårt att identifiera var felet har uppstått. Små felaktigheter i systemet kan leda till massiva misslyckanden som påverkar mänskligheten.
För att hantera incidenter med artificiell intelligens krävs avancerade cybersäkerhetsåtgärder som går utöver de traditionella cybersäkerhetsåtgärder som främst vidtas för specifika hot, t.ex. dataintrång.
Här är några steg som kan följas för att hantera incidenter med artificiell intelligens:
Förberedelser
- Vissa policyer och förfaranden måste följas för att hantera en specifik incident. Svaret måste definiera termen och det hot som den orsakade samt de roller och det ansvar som togs för den.
- Inkludera den händelse och det fel som ledde till uppkomsten av detta hot samt resultatet från den externa attacken.
- Utforma policyer och rutiner som omfattar felet i alla skeden av modellens eller systemets livscykel.
- Initiera utbildning i organisationen för att driva och utföra policyerna för att medvetandegöra människor om incidenten.
Identifiering
- Följ branschstandarderna för att upptäcka incidenten.
- Övervaka plattformarna för artificiell intelligens för att ta reda på vilka skador som den artificiella intelligensen kan orsaka.
- Leta efter feedback från konsumenter eller organisationer som använder den.
Begränsning
- Vidta åtgärder för att hantera den omedelbara skadan, pausa sedan verksamheten och leta efter backup för att hantera situationen.
- Följ proceduranvisningarna för att utvärdera incidenten, annars kan den orsaka allvarliga skador.
- Försök att åtgärda tekniska problem som identifierats av ingenjörer för att minimera skadorna.
Utrotning
- Ta bort det system som orsakade incidenten och utför inga uppgraderingar i systemet förrän det har granskats och återkoppling har lämnats om att inga ytterligare incidenter kommer att inträffa med systemet i framtiden.
- Utför dokumenterade tester i det granskade eller ersatta systemet, särskilt de system som ledde till incidenten.
Återhämtning
- Det reviderade systemet bör härdas före driftsättning.
- Benchmarka det ersatta systemet och resultatet innan ytterligare utveckling eller uppgradering utförs.
Ett av de bästa sätten att mildra skador på grund av artificiell intelligens är att inkludera tvärvetenskapliga team i organisationen. Riskhanterare kan spela en viktig roll i samordningen mellan tekniker och jurister som kan hjälpa oss att minska sådana förluster.
