8 Minutės
Santrauka
Įsivaizduokite, kad atidarote savo pašto dėžutę ir randate, jog dirbtinis intelektas jau peržiūrėjo jūsų asmeninius juodraščius. Neramu? Taip. Ar tai realu? Microsoft tai patvirtino.
Saugumo tyrėjai iš Bleeping Computer pirmieji pranešė apie šią spragą: klaida Copilot pokalbio funkcijoje leido AI perskaityti ir apibendrinti juodraščius bei siųstus el. laiškus, pažymėtus kaip konfidencialūs. Tai nebuvo vienkartinė klaida. Problema siekia sausį ir, kas dar labiau neramina, apeidavo klientams skirtas apsaugos priemones, kuriomis siekiama neleisti jautriai informacijai patekti į didelius kalbinius modelius.
Ką tiksliai padarė klaida?
Copilot pokalbis yra mokamų Microsoft 365 paketų dalis, leidžianti naudotojams užduoti užklausas, gauti AI pagalbą tiesiogiai Word, Excel ir PowerPoint aplinkoje bei greitai suvesti dokumentų turinį. Tačiau šio funkcionalumo patogumas turėjo kainą: pokalbio komponentas pradėjo apdoroti turinį, kuriam neturėjo prieigos.
Microsoft savo vidinėje stebėsenoje registravo problemą su kodiniu numeriu CW1226324 ir pripažino, kad žinutės, pažymėtos kaip Confidential, netyčia buvo perduotos Copilot sistemai. Kitaip tariant, tam tikra programinė kelių grandis, kuri turėjo užkirsti kelią šios žymos turiniui patekti į AI, liko atvira.
Kaip tai paveikė duomenų saugumą ir DLP taisykles?
Net organizacijos, naudojančios Duomenų Nutekėjimo Prevencijos (DLP) taisykles — saugumo ribas, kurias daug įmonių diegia, kad sustabdytų jautrios informacijos nutekėjimą — pastebėjo, jog tos taisyklės nebuvo pakankamos, kad Copilot negautų ir neapibendrintų saugomų el. laiškų. Tai rodo, kad tradicinės DLP strategijos neretai praleidžia naujus integracijos kelius, kuriuos atveria AI paslaugos.
Microsoft reagavimas ir pataisos
Microsoft teigia, kad pradėjo diegti pataisą vasario pradžioje. Nepaisant to, išliko neatsakytų klausimų. Įmonė nepaskelbė, kiek klientų galėjo būti paveikta, o atstovai atsisakė plačiau komentuoti ekspozicijos mastą.
Toks atsakymas — leidžiantis manyti apie ribotą viešą skaidrumą — skatina papildomą nerimą tarp organizacijų, kurios turi griežtus atitikties ir privatumo reikalavimus (pvz., GDPR), nes neaišku, ar konfidencialūs duomenys galėjo tapti modeliavimo ar trečiųjų šalių paslaugų dalimi.
Platesnės pasekmės: institucijų ir organizacijų reakcija
Ši problema netrukus išplito už atskirų vartotojų pašto dėžučių ribų. Šią savaitę Europos Parlamento IT skyrius pranešė parlamentarams, kad laikinai blokuoja vidinius AI įrankius tarnybinėse įrenginiuose — motyvuodamas baime, jog tokios sistemos gali įkelti potencialiai konfidencialią korespondenciją į debesų paslaugas. Tai aiškus pavyzdys, kaip viena programinės įrangos klaida gali per naktį pakeisti organizacijos saugumo politiką.
Microsoft teigia, kad klaida buvo ištaisyta, o pataisų diegimas prasidėjo vasarį, tačiau organizacijos vis tiek turėtų peržiūrėti politiką ir žurnalus, kad patvirtintų, jog jokia jautri informacija nebuvo atskleista.
Ką turėtų daryti IT vadovai dabar?
IT vadovams ir saugumo specialistams laikas elgtis taip, kaip su bet kuriais kitais duomenų integracijos taškais: atlikti auditus, patikrinti, kokios sistemos yra prijungtos prie pašto srauto, įsitikinti, kad DLP taisyklės užtikrina kontrolę ir apima visus integracijos taškus, bei reikalauti aiškaus naudotojo sutikimo AI apdorojimui.
Prioritetiniai žingsniai trumpuoju laikotarpiu
- Patikrinkite ir sustiprinkite DLP politiką taip, kad ji apimtų AI įrankių integracijos kanalus.
- Aktualizuokite prieigos kontrolę: laikinai blokuokite arba apribokite AI funkcijų prieigą prie konfidencialių aplinkų.
- Implementuokite papildomą ataskaitų ir žurnalų stebėjimą, kad galėtumėte greitai aptikti netipinę AI užklausų veiklą.
- Reikalaukite aiškių vartotojo opt-in mechanizmų, ypač jei paslauga apdoros el. pašto turinį ar kitus asmeninius dokumentus.
Ilgalaikės rekomendacijos
- Primygtinai reikalaukite tiekėjų skaidrumo: sužinokite, kaip AI komponentai sąveikauja su vartotojų duomenimis ir ar jie naudoja modelių treniravimui. Tai svarbu tiek techninei, tiek teisinei rizikai įvertinti.
- Integruokite AI-centrinius testavimo etapus saugumo vertinimuose (pen testai, auditas, duomenų srautų mapavimas).
- Išplėskite incidentų valdymo planus, įtraukdami scenarijus, susijusius su AI komponentais ir debesų paslaugomis.
- Laikykitės atitikties reikalavimų (pvz., GDPR) ir įvertinkite, ar naudotojų duomenų perdavimas į modelius neatitinka teisinių apribojimų.
Techniniai ir organizaciniai niuansai
Šiame incidentе verta atkreipti dėmesį į kelis techninius ir organizacinius aspektus:
Programinės įrangos keliai ir integracijos taškai
Dažnai saugumo spragos atsiranda ne dėl vienos problemos, o dėl kelių sistemų tarpusavio sąveikos — API klystkelių, netinkamai sukonfigūruotų saugos filtrų arba naujų papildinių, kurie atveria papildomas duomenų srauto kryptis. DLP taisyklės, kurios veikia vienoje sluoksnyje (pvz., transporto lygyje), gali neapimti duomenų perdavimo, kuris vyksta per trečiųjų šalių AI paslaugas arba vidinius mikroservisus.
Žymėjimai ir metaduomenys
Etiiketės kaip Confidential veiksmingos tik tada, kai visos sistemos jas atpažįsta ir gerbia. Jei tarp sistemų atsiranda tarpinis sluoksnis arba transformacijos žingsnis, kuris metaforiškai „ištrina“ arba neperduoda žymų, apsauga praranda savo galią. Todėl svarbu patikrinti, ar žymos ir metaduomenys perduodami kartu su turiniu per visą integracijos grandinę.
Modelių privatumas ir duomenų panaudojimas
Viena iš pagrindinių problemų — aiškumo trūkumas apie tai, ar ir kaip tiekėjai naudoja perdavimus duomenis modelių treniravimui ar atskirai saugomoms sistemoms. Organizacijos turi užduoti konkrečius klausimus: ar duomenys yra anonimizuojami, ar jie saugomi ilgalaikiai, ar perduodami trečiosioms šalims, ar naudojami modelių kūrimui?
Teisiniai ir atitikties aspektai
GDPR ir kiti duomenų apsaugos įstatymai įpareigoja organizacijas užtikrinti tinkamą techninę ir organizacinę apsaugą. Jei konfidencialūs asmens duomenys buvo perduoti ar prieinami AI sistemai be galiojančio teisinio pagrindo, tai gali sukelti teisinius pasekmes. Todėl būtina:
- Įvertinti incidento poveikį: užfiksuoti, kurie vartotojai ir kurie duomenys galėjo būti įtraukti.
- Prireikus informuoti reguliavimo institucijas ir nukentėjusius asmenis pagal galiojančius teisės aktus.
- Pereinant prie naujų AI funkcijų, įvertinti rizikas per Duomenų apsaugos poveikio vertinimus (DPIA).
Praktinis kontrolinis sąrašas IT komandai
Žemiau pateikiamas kontrolinis sąrašas, kurį IT saugumo komandos gali naudoti kaip greitą nuorodą:
- Auditavimas: identifikuokite visus AI komponentus ir jų prieigos taškus prie el. pašto ir dokumentų.
- DLP atnaujinimas: įtraukite AI integracijas į DLP politiką ir patikrinkite žymų perdavimą.
- Žurnalų peržiūra: ieškokite netipinių užklausų į Copilot API ar pokalbių funkciją, ypač įrašų, pažymėtų kaip konfidencialūs.
- Sutartiniai reikalavimai: patikrinkite tiekėjų sutartis dėl duomenų naudojimo, saugojimo ir trynimo politikų.
- Vartotojų komunikacija: informuokite darbuotojus apie saugos rekomendacijas ir reikalavimus prieš įjungiant AI funkcijas asmeninėse ar tarnybinėse paskyrose.
Žingsnis po žingsnio: kaip atlikti paiešką ir auditą
Rekomenduojamas audito procesas gali būti toks:
- Sukurti inventorių: surinkite visų Microsoft 365 tenant'o AI funkcijų ir integracijų sąrašą.
- Surinkti žurnalus: eksportuokite pašto eilučių ir Copilot susijusias veiklos žymas per nustatytą laikotarpį.
- Filtruoti pagal žymes: ieškokite įrašų su Confidential arba panašiomis etikėtėmis.
- Analizuoti srautą: nustatykite, ar buvo užklausų siųstų į Copilot backend'us, ir suderinkite su vartotojų aktyvumu.
- Ataskaita ir veiksmai: jei aptinkate riziką, įgyvendinkite pataisas, informuokite vadovybes ir, prireikus, teikite pranešimus reguliatoriams.
Ilgalaikės technologinės strategijos
Organizacijos turėtų svarstyti kelias strategijas, kad sumažintų panašaus pobūdžio rizikas ateityje:
- Adoptuoti privatumo saugančius AI sprendimus (pvz., vietiniai arba izoliuoti modeliai, kuriuose duomenys nepalieka organizacijos infrastruktūros).
- Naudoti dirbtinio intelekto kontrolės sluoksnius, kurie tikrina ir verifikuoja, ar perduodami duomenys atitinka žymėjimus ir politiką.
- Reikalauti iš tiekėjų skaidrių PA procesų: kaip prižiūrimos API prieigos, kaip valdomos laikinos talpyklos ir logai.
Pamokos visiems naudotojams
Ši istorija turi svarbią moralę visiems, kurie įjunginėja AI funkcijas nepakankamai atidžiai perskaitę sąlygas: patogumas gali būti užkrečiamas, bet taip pat ir rizika. Laikykite akis nustatymuose, klauskite griežtesnių klausimų tiekėjams ir neduokite neišsamaus sutikimo tvarkyti jautrius duomenis.
Išvados
Microsoft Copilot atvejis primena, kad AI integracijos su verslo sistemomis reikalauja ne tik technologinio įvertinimo, bet ir organizacinės kontrolės. Tradicinės saugumo priemonės, tokios kaip DLP, gali būti nepakankamos, jei jos neapima visų naujų integracijos kelių. IT vadovai turi sugriežtinti politiką, stiprinti auditus ir reikalauti didesnio tiekėjų skaidrumo, kad apsaugotų konfidencialią informaciją.
Galiausiai, tiek techniniai sprendimai, tiek aiškios procedūros ir teisiniai apsaugos mechanizmai yra būtini, kad AI teiktų vertę be nepriimtinų rizikų. Pasimokykite iš šio incidento: peržiūrėkite integracijas, optimizuokite žymėjimus ir užtikrinkite, kad kiekvienas naujas AI įrankis būtų įvertintas pagal griežtus saugumo ir privatumo kriterijus.
Šaltinis: smarti
Palikite komentarą