Specifieke AI-beveiligingsrisico’s

AI-beveiliging en risicobeheer

Angeline Corvaglia

Founder and Digital Transformation Specialist

Het belang van risicobeheer

• Benut voordelen veilig en verantwoord
• Aanpak van security moet veranderen
• Traditionele strategieën schieten tekort

Denk aan de impact van AI-integratie als een munt:

• Potentieel
• Beveiligingsrisico’s

Subtiele maar gevaarlijke risico’s

• Bias
• Hallucinatie
• Data poisoning
• Adversarial attacks
• Blootstelling van gevoelige data

AI-bias in wervingssysteem

1. AI trainen met historische data
2. Verleden bias weerspiegeld
3. Bias neemt toe
4. Afnemend vertrouwen in de organisatie

Een online shopplatform manipuleren

1. Platform met AI-aanbevelingen
2. Nepdata ingevoerd
3. AI raadt impopulaire of schadelijke producten aan
4. Talloze mogelijke gevolgen

AI-bias

Bliksemsnelle beslissingen vergroten de impact van bias

Bevoordelen of benadelen op oneerlijke wijze

Ongelijke uitkomsten in hoog tempo

Hallucinatie

• Presenteert onjuiste of misleidende info als waarheid

Kan leiden tot:

• Foute beslissingen
• Misinfo en vertrouwensverlies

Data poisoning

Opzettelijk knoeien met trainingsdata

Waardoor het AI-systeem afwijkt

• Foute voorspellingen of beslissingen
• Grote gevolgen

Adversarial attacks

Misleidende input aanbieden

• Tijdens gebruik
• Moeilijk te detecteren
• Tast integriteit aan

Blootstelling van gevoelige data

Grote hoeveelheden data voor training en gebruik.

Risico op blootstelling van gevoelige data als niet goed beveiligd

Begrijp risico’s om ze te beheersen

Proactief risico beperken

• Voorzie risico’s
• Ken het AI-beveiligingslandschap
• Futureproof AI-beveiliging
• Bouw een security-bewuste cultuur
• Begrijp model- en externe risico’s
• Lijn AI-beveiliging met organisatiedoelen

Laten we erin duiken!

AI-beveiliging en risicobeheer