Påskynda och säkra AI-implementering

Den här artikeln beskriver hur du snabbt och säkert använder AI med hjälp av Nulová dôvera (Zero Trust) principer som en del av Microsoft säkerhetsimplementeringsmodellen.

Det här affärsscenariot hjälper dig att uppnå följande resultat:

Snabbt och säkert införa AI-teknik

Som företagsledare är du pressad att snabbt införa AI för konkurrensfördelar, samtidigt som du skyddar din organisation från nya och föränderliga risker.

Det här affärsscenariot är en del av vår strukturerade implementeringsmodell som hjälper dig att uppnå affärsmål med hjälp av en modern säkerhetsstrategi som bygger på Nulová dôvera (Zero Trust) principer.

Den här vägledningen hjälper organisationer att snabbt och säkert införa AI samtidigt som man upprätthåller en stark säkerhet, skyddar känsliga data och bevarar affärsresiliens.

Så här fungerar den här vägledningen

Den här artikeln är en del av en strukturerad implementeringsmodell som ansluter säkerhetsstrategin till implementeringen:

  • Börja med ett affärsscenarier som det här för att definiera det resultat du vill uppnå.

  • Identifiera de säkerhetsdiscipliner som gäller för det här scenariot.

    Använd dessa områden för att definiera den strategi, arkitektur, processer och kontroller som krävs för scenariot. Arbeta igenom varje område för att förstå vad som behöver planeras, utformas och implementeras i hela organisationen.

  • Använd tekniska lösningar för att implementera dessa krav med hjälp av Microsoft tekniker, tillämpa kontroller i teknikpelare till exempel identitet och data.

Den här metoden säkerställer att AI-implementeringen skyddas som en del av din övergripande Nulová dôvera (Zero Trust) arkitektur i stället för som en separat insats.

Därför kräver AI-implementering en ny metod

Generativa AI-tekniker och AI-agenter är kraftfulla affärsaktiverare, men de introducerar också nya riskklasser. Dessa inkluderar (men är inte begränsade till):

  • Acceleration och förstärkning av befintliga cybersäkerhetsrisker med hjälp av AI.
  • Oavsiktlig dataexponering som orsakar förlust av immateriella rättigheter (IP) och konkurrensfördelar.
  • Ändring av data, poster eller processer genom attacker som dataförgiftning.

Säker AI-användning

För att kunna aktivera AI på ett säkert sätt när de hanterar dessa risker måste organisationer göra två saker parallellt:

  • Säker AI-teknik – Anta nya säkerhetskontroller och metoder som utformats för AI, samtidigt som befintliga säkerhetsinvesteringar omprioriteras. Ett exempel:

    • Klassificera och skydda känsliga data för att förhindra obehörigt avslöjande via AI-modeller, program eller användare.
    • Tillämpa Nulová dôvera (Zero Trust) principer för AI-identiteter, åtkomst och dataflöden.
    • Utöka säkerhetsövervakning och kontroller till AI-aktiverade arbetsbelastningar och agenter.

  • Använd AI för att förbättra säkerheten – Använd AI för att öka hastigheten, skalan och effektiviteten för säkerhetsåtgärder, inklusive:

    • Hantering av säkerhetsställning.
    • Sårbarhetsidentifiering och riskreducering.
    • Incidentidentifiering, undersökning och svar.
    • Kompetensaktivering för säkerhets- och IT-team.

Båda krävs. Att skydda AI minskar risken, samtidigt som AI för säkerhet hjälper team att hålla jämna steg med den ökade attackvolymen och sofistikeringen som drivs av AI

Affärsvärde

Värdet av att snabbt och säkert införa AI skiljer sig åt beroende på roll, men gynnar hela organisationen.

Roller Value
Företagsledarskap Samla in nya möjligheter och effektivitet samtidigt som du begränsar AI-relaterade risker som IP-förlust, ryktesskador och driftstörningar.
Tekniska roller Minska incidentfrekvensen, effekten och återställningen samtidigt som friktionen för säkerhets- och efterlevnadskrav sänks.
Säkerhetsroller Förbättra effektiviteten och effektiviteten i säkerhetsåtgärder genom att använda AI för att identifiera hot snabbare, prioritera risker mer exakt och automatisera tidskrävande uppgifter.

Justera säkerhetsområdet

Säkerhetsområden representerar de strukturerade ansvarsområden som krävs för att leverera det här affärsscenariot.

  • Planerings- och tillsynsområden definierar den strategi, styrning och samordning mellan organisationer som krävs.
  • Tekniska strategidiscipliner definierar de funktioner för arkitektur, drift och kontroll som krävs.
  • Driftsdiscipliner säkerställer att säkerhetskontroller förblir effektiva över tid genom övervakning, svar och kontinuerlig förbättring. De upptäcker missbruk, svarar på hot och driver pågående förbättringar av säkerhetsstatusen.

Planerings- och tillsynsområden

Discipline Action
Strategi, integrering och styrning Upprätta eller uppdatera processer mellan team för att säkerställa en samordnad metod för säkerhets-, teknik- och affärsteam, inklusive:

Definiera en tydlig strategi för att skydda AI och använda AI för säkerhet.

Uppdatera styrning, principer och processer för att hantera AI-specifika risker.

Lär dig och anpassa dig kontinuerligt när AI-funktioner och hot utvecklas.
Säkerhetsarkitektur från slutpunkt till slutpunkt Se till att säkerhetsarkitektur och tekniska kontroller och funktioner omfattar kontroller för AI-tekniker och AI-användning.

Skapa en integrerad metod som gör det möjligt att snabbt tillämpa lärdomar inom ett område i hela organisationen och hålla jämna steg med hastigheten i AI-drivna förändringar.

Tekniska strategidiscipliner

Discipline Action
Åtkomst och identiteter Se till att AI-agenter och program använder hanterade, säkra identiteter.

Tillämpa åtkomst med minst privilegier, informerad av affärsprioriteringar och hotinformation.

Aktivera omfattande loggning och avvikelseidentifiering för att stödja snabba svar och återställning.
Infrastruktursäkerhet Använd hotmodellering för att utvärdera och minimera risker som introduceras av AI-infrastruktur och AI-aktiverade program.

Använd AI för att förbättra sårbarhetsidentifiering, prioritering och reparation.

Se till att det finns robusta funktioner för loggning och identifiering.
Utvecklingssäkerhet Utvärdera programrisker som introduceras av AI-komponenter, inklusive både traditionella programvarusårbarheter och social teknik eller snabbbaserad manipulering.

Använd AI för att påskynda sårbarhetsidentifiering och åtgärder, som styrs av affärsrisk- och hotinformation.

Stöd för loggning av aktivitet och identifiering av avvikande aktivitet (potentiella attacker) för att möjliggöra effektiv respons och återställning.
Datasäkerhet Klassificera och märka känsliga data för att förhindra att AI-modeller matar in eller exponerar dem på ett olämpligt sätt.

Utöka datasäkerhetskontroller – till exempel skydd mot dataförlust (DLP) för att täcka AI-program och agenter.

Se till att du ser och övervakar datarelaterade hot.

Stöd för loggning av aktivitet och identifiering av avvikande aktivitet (potentiella attacker) för att möjliggöra effektiv respons och återställning.
OT- och IoT-säkerhet Tillämpa hotmodellering på AI-interaktioner med OT/IoT-system, särskilt där AI påverkar fysiska processer.

Prioritera skydd och övervakning baserat på affärspåverkan och hotinformation.

Stöd för loggning av aktivitet och identifiering av avvikande aktivitet (potentiella attacker) för att möjliggöra effektiv respons och återställning.

Verksamhetsområden

Discipline Action
SecOps Förbered dig på en högre kvalitet och större volym av etablerade attacktekniker.

Integrera AI-analys för att förstärka och utöka mänskliga aktiviteter och färdigheter för att undersöka, jaga och simulera hot.

Använd AI för att öka kunskapsberedskapen hos yngre analytiker. Prioritera säkerhetsaktiviteter med hjälp av affärsprioriteringar och insikter om hotinformation.
Hantering av säkerhetsstatus Fokusera på att snabbt skapa och mogna detta område för att hantera ökad kvalitet och volym av attacker som påskyndas av AI.

Integrera användningen av AI för att snabbare analysera data, identifiera åtgärder och öka beredskapen för hållningshantering.

Nödvändiga tekniska grundpelare

Teknikpelare representerar de grundläggande Microsoft säkerhetsfunktioner som stöder det här affärsscenariot.

Pelaren Purview Github Advanced Security
Artificiell intelligens Microsoft Purview tillhandahåller AI-säkerhets- och styrningsfunktioner, inklusive AI Hub för insyn i AI-användning, känslighetsetiketter för AI-genererat innehåll och efterlevnadskontroller för Copilot och andra AI-tjänster. GitHub Advanced Security använder AI-baserad kodanalys via Copilot Autofix för att automatiskt föreslå säkerhetskorrigeringar för identifierade säkerhetsrisker, vilket påskyndar reparationen.

Nästa steg

Läsa hur du skyddar Microsoft Copilot.

  • Last updated on