- AI/MLの採用が急速に進む中、セキュリティはしばしば二次的な考慮事項である
- AI/MLシステムにおけるゼロデイ脆弱性は伝統的な文脈とは異なる可能性がある
- AIシステム特有の脆弱性は、プロンプトの挿入やトレーニングデータの漏洩などが含まれる
- AI開発はしばしばセキュリティよりも速さと革新を重視しており、セキュリティ専門家が不足していることが課題である
- AI/MLツールにおける脆弱性は一般的であり、セキュリティチームはAI固有の考慮事項を取り入れる必要がある
AI/MLの普及に伴い、セキュリティリスクへの取り組みは伝統的なセキュリティベストプラクティスに従うべきであるが、AIの文脈に適応する必要がある。セキュリティチームに対するいくつかの主要な推奨事項には、MLSsecOpsの採用、積極的なセキュリティ監査の実施、AI固有の考慮事項の組み込みが含まれる。AIが進化するにつれて、セキュリティ脅威と攻撃者の狡猾さも増していくため、セキュリティチームはこれらの変化に適応し、AI特有の考慮事項をサイバーセキュリティ戦略に組み込む必要がある。
AIに関するゼロデイの課題はまだ新しく、セキュリティコミュニティはこれら進化する脅威に対応するためにベストプラクティスを開発・洗練していく必要がある。
元記事: https://www.darkreading.com/vulnerabilities-threats/4-ways-address-zero-days-ai-ml-security