Ai-acceptatie versnellen en beveiligen

In dit artikel wordt uitgelegd hoe u AI snel en veilig kunt gebruiken met behulp van Zero Trust principes, als onderdeel van het Microsoft security adoption model.

Dit bedrijfsscenario helpt u bij het bereiken van het volgende resultaat:

Snel en veilig AI-technologie gebruiken

Als leidinggevende bent u onder druk om SNEL AI te gebruiken voor concurrentievoordeel, terwijl u uw organisatie beschermt tegen nieuwe en veranderende risico's.

Dit bedrijfsscenario maakt deel uit van ons gestructureerde acceptatiemodel waarmee u bedrijfsdoelen kunt bereiken met behulp van een moderne beveiligingsbenadering die is gebaseerd op Zero Trust principes.

Deze richtlijnen helpen organisaties om AI snel en betrouwbaar te gebruiken, terwijl ze sterke beveiliging behouden, gevoelige gegevens beschermen en bedrijfstolerantie behouden.

Hoe deze richtlijnen werken

Dit artikel maakt deel uit van een gestructureerd acceptatiemodel dat beveiligingsstrategie verbindt met implementatie:

  • Begin met een bedrijfsscenario zoals deze om het resultaat te definiëren dat u wilt bereiken.

  • Identiteit van de beveiligingsdisciplines die van toepassing zijn op dit scenario.

    Gebruik deze disciplines om de vereiste strategie, architectuur, processen en besturingselementen voor het scenario te definiëren. Doorloop elke discipline om te begrijpen wat er moet worden gepland, ontworpen en geïmplementeerd in de hele organisatie.

  • Gebruik technische oplossingen om deze vereisten te implementeren met behulp van Microsoft technologieën, het toepassen van besturingselementen op technologiepijlers zoals identiteit en gegevens.

Deze aanpak zorgt ervoor dat AI-acceptatie wordt beveiligd als onderdeel van uw algehele Zero Trust architectuur, in plaats van als een afzonderlijke inspanning.

Waarom ai-acceptatie een nieuwe benadering vereist

Generatieve AI-technologieën en AI-agents zijn krachtige zakelijke enablers, maar ze introduceren ook nieuwe risicoklassen. Deze omvatten (maar zijn niet beperkt tot):

  • Versnelling en versterking van bestaande cyberbeveiligingsrisico's met behulp van AI.
  • Onbedoelde blootstelling van gegevens veroorzaakt verlies van intellectueel eigendom (IP) en concurrentievoordeel.
  • Wijziging van gegevens, records of processen door aanvallen zoals gegevensvergiftiging.

Veilige toepassing van AI

Om AI veilig in te schakelen tijdens het beheren van deze risico's, moeten organisaties twee dingen parallel doen:

  • Veilige AI-technologie : stel nieuwe beveiligingscontroles en -procedures in die zijn ontworpen voor AI, terwijl bestaande beveiligingsinvesteringen opnieuw worden gepriritaliseerd. Voorbeeld:

    • Gevoelige gegevens classificeren en beveiligen om onbevoegde openbaarmaking te voorkomen via AI-modellen, toepassingen of gebruikers.
    • Pas Zero Trust principes toe op AI-identiteiten, toegang en gegevensstromen.
    • Breid beveiligingsbewaking en -controles uit tot AI-gestuurde workloads en agents.

  • AI gebruiken om de beveiliging te verbeteren : gebruik AI om de snelheid, schaal en effectiviteit van beveiligingsbewerkingen te verhogen, waaronder:

    • Beveiligingspostuurbeheer.
    • Detectie en beperking van beveiligingsproblemen.
    • Incidentdetectie, onderzoek en reactie.
    • Competentieontwikkeling voor beveiligings- en IT-teams.

Beide zijn vereist. Het beveiligen van AI vermindert het risico, terwijl het gebruik van AI voor beveiliging teams helpt bij het tempo van het toegenomen aanvalsvolume en de verfijning die wordt aangestuurd door AI

Zakelijke waarde

De waarde van snel en veilig gebruik van AI verschilt per rol, maar profiteert van de hele organisatie.

Roles Waarde
Bedrijfsleiderschap Leg nieuwe kansen en efficiëntie vast terwijl ai-gerelateerde risico's, zoals IP-verlies, reputatieschade en operationele onderbreking, worden beperkt.
Technologierollen Verminder de incidentfrequentie, de impact en de herstelinspanning en verlaag de wrijving voor beveiligings- en nalevingsvereisten.
Beveiligingsrollen Verbeter de effectiviteit en efficiëntie van beveiligingsbewerkingen met behulp van AI om bedreigingen sneller te detecteren, risico's nauwkeuriger te prioriteren en tijdrovende taken te automatiseren.

Beveiligingsdisciplines uitlijnen

Beveiligingsdisciplines vertegenwoordigen de gestructureerde gebieden van verantwoordelijkheid die nodig zijn om dit bedrijfsscenario te leveren.

  • Plannings- en toezichtdisciplines definiëren de strategie, governance en coördinatie tussen organisaties.
  • Technische strategiedisciplines definiëren de benodigde mogelijkheden voor architectuur, operationeel en beheer.
  • Operationele disciplines zorgen ervoor dat beveiligingscontroles in de loop van de tijd effectief blijven door middel van bewaking, reactie en continue verbetering. Ze detecteren misbruik, reageren op bedreigingen en stimuleren doorlopende beveiligingspostuurverbeteringen.

Plannings- en toezichtsdisciplines

Discipline Action
Strategie, integratie en governance Stel processen voor meerdere teams vast of werk ze bij om een gecoördineerde aanpak te garanderen voor beveiligings-, technologie- en bedrijfsteams, waaronder:

Definieer een duidelijke strategie voor het beveiligen van AI en het gebruik van AI voor beveiliging.

Beheer, beleid en processen bijwerken om ai-specifieke risico's aan te pakken.

Continu leren en aanpassen naarmate AI-mogelijkheden en bedreigingen zich ontwikkelen.
End-to-end beveiligingsarchitectuur Zorg ervoor dat beveiligingsarchitectuur en technische besturingselementen en -mogelijkheden besturingselementen bevatten voor AI-technologieën en AI-gebruik.

Stimuleer een geïntegreerde aanpak waarmee geleerde lessen op één gebied snel in de hele organisatie kunnen worden toegepast, zodat gelijke tred wordt gehouden met het tempo van door AI aangedreven veranderingen.

Disciplines van de technische strategie

Discipline Action
Toegang en identiteiten Zorg ervoor dat AI-agents en -toepassingen beheerde, beveiligde identiteiten gebruiken.

Pas toegang met minimale bevoegdheden toe, op de hoogte van bedrijfsprioriteiten en bedreigingsinformatie.

Schakel uitgebreide logboekregistratie en anomaliedetectie in om snelle reactie en herstel te ondersteunen.
Infrastructuurbeveiliging Gebruik bedreigingsmodellering om risico's te evalueren en te beperken die worden geïntroduceerd door AI-infrastructuur en toepassingen met AI.

Pas AI toe om detectie van beveiligingsproblemen, prioriteitstelling en herstel te verbeteren.

Zorg voor robuuste mogelijkheden voor logboekregistratie en detectie.
Ontwikkelbeveiliging Evalueer toepassingsrisico's die zijn geïntroduceerd door AI-onderdelen, waaronder zowel traditionele beveiligingsproblemen met software als sociale engineering of manipulatie op basis van prompts.

Gebruik AI om detectie en herstel van beveiligingsproblemen te versnellen, geleid door bedrijfsrisico's en bedreigingsinformatie.

Ondersteuning voor de logboekregistratie van activiteiten en detectie van afwijkende activiteiten (mogelijke aanvallen) om effectieve respons en herstel mogelijk te maken.
Gegevensbeveiliging Gevoelige gegevens classificeren en labelen om te voorkomen dat AI-modellen deze ongepast opnemen of blootstellen.

Breid besturingselementen voor gegevensbeveiliging uit, zoals preventie van gegevensverlies (DLP) voor AI-toepassingen en -agents.

Zichtbaarheid en bewaking garanderen voor bedreigingen die betrekking hebben op gegevens.

Ondersteuning voor de logboekregistratie van activiteiten en detectie van afwijkende activiteiten (mogelijke aanvallen) om effectieve respons en herstel mogelijk te maken.
OT- en IoT-beveiliging Pas bedreigingsmodellering toe op AI-interacties met OT-/IoT-systemen, met name wanneer AI van invloed is op fysieke processen.

Prioriteit geven aan beveiligingen en bewaking op basis van bedrijfsimpact en bedreigingsinformatie.

Ondersteuning voor de logboekregistratie van activiteiten en detectie van afwijkende activiteiten (mogelijke aanvallen) om effectieve respons en herstel mogelijk te maken.

Operationele vakgebieden

Discipline Action
SecOps Bereid u voor op een hogere kwaliteit en een hoger volume van gevestigde aanvalstechnieken.

Integreer AI-analyse om menselijke activiteiten en vaardigheden te versterken en te verbeteren voor het onderzoeken, opsporen en simuleren van bedreigingen.

Ai gebruiken om de gereedheid van junior analisten te vergroten. Prioriteit geven aan beveiligingsactiviteiten met behulp van bedrijfsprioriteiten en inzichten in bedreigingsinformatie.
Beheer van beveiligingspostuur Richt u op het snel bouwen en uitbreiden van deze discipline om de kwaliteit en het volume van aanvallen die worden versneld door AI aan te pakken.

Integreer het gebruik van AI om gegevens sneller te analyseren, risicobeperking te identificeren en de gereedheid van professionals voor postuurbeheer te vergroten.

Vereiste technische pijlers

Technologiepijlers vertegenwoordigen de belangrijkste Microsoft beveiligingsmogelijkheden die ondersteuning bieden voor dit bedrijfsscenario.

Pijler Purview Geavanceerde beveiliging van Github
AI Microsoft Purview biedt AI-beveiligings- en governancemogelijkheden, waaronder AI Hub voor inzicht in AI-gebruik, vertrouwelijkheidslabels voor door AI gegenereerde inhoud en nalevingscontroles voor Copilot en andere AI-services. GitHub Advanced Security past ai-codeanalyse toe via Copilot Autofix om automatisch beveiligingsoplossingen voor te stellen voor geïdentificeerde beveiligingsproblemen, waardoor herstel wordt versneld.

Volgende stappen 

Informatie over het beveiligen van Microsoft Copilot.

  • Last updated on