تزداد شعبية منصات الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ChatGPT وGemini وCopilot وClaude داخل المؤسسات. ورغم ما تقدمه هذه الأدوات من تحسينات في الكفاءة، إلا أنها تطرح مخاطر جديدة تتعلق بمنع تسرب البيانات. فقد يتم تمرير معلومات حساسة عبر المحادثات النصية، أو من خلال الملفات المرفوعة للتلخيص، أو عبر إضافات المتصفح التي تتجاوز أدوات الحماية التقليدية. وهنا تفشل غالباً منتجات منع تسرب البيانات التقليدية في رصد هذه الأنشطة.
دور حلول الكشف والاستجابة الشبكية
حلول مثل Fidelis Network Detection and Response (NDR) تقدم منع تسرب البيانات المعتمد على الشبكة، ما يسمح بمراقبة أنشطة الذكاء الاصطناعي، وتطبيق السياسات الأمنية، وإجراء عمليات التدقيق ضمن استراتيجية شاملة لحماية البيانات.
لماذا يجب أن يتطور منع تسرب البيانات مع الذكاء الاصطناعي؟
يتطلب منع تسرب البيانات في بيئة الذكاء الاصطناعي التحول من التركيز على الأجهزة الطرفية والقنوات المعزولة إلى رؤية شاملة لمسار حركة البيانات عبر الشبكة. فبدلاً من الاقتصار على فحص البريد الإلكتروني أو التخزين، تقوم تقنيات NDR بتحليل حركة المرور ورصد التهديدات حتى في حال كانت البيانات مشفّرة.
أساليب فعالة لمراقبة استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي
يمكن للمؤسسات اعتماد استراتيجيات مختلفة لمراقبة استخدام الذكاء الاصطناعي عبر الشبكة، مثل:
مؤشرات URL والتنبيهات الفورية
يستطيع المسؤولون تحديد مؤشرات خاصة بمنصات مثل ChatGPT، وتطبيق القواعد على عدة خدمات. وعند دخول المستخدم إلى منصة ذكاء اصطناعي، تصدر أنظمة Fidelis NDR تنبيهاً فورياً، مع تسجيل كامل لحزم البيانات بهدف التحليل.
مراقبة تعتمد على البيانات الوصفية فقط
هذا النهج يسجل تفاعلات المستخدمين مع منصات الذكاء الاصطناعي في شكل بيانات وصفية (IP، بروتوكول، أجهزة، توقيت) دون إرسال تنبيهات مباشرة. وهو مناسب للبيئات منخفضة المخاطر التي تفضل أرشفة النشاط لمراجعة لاحقة أو للتدقيق compliance.
مراقبة رفع الملفات إلى منصات الذكاء الاصطناعي
أخطر السيناريوهات تحدث عند رفع ملفات تحتوي على بيانات حساسة مثل PII أو معلومات طبية أو بيانات ملكية. تتيح Fidelis NDR رصد هذه العمليات لحظة حدوثها، وتطبيق سياسات تمنع تسرب البيانات عبر المنصات التوليدية.
موازنة الخيارات المتاحة للمؤسسات
-
التنبيهات الفورية: تمنح استجابة سريعة وتحقيقاً فورياً، لكنها قد تزيد من حجم الضجيج الأمني.
-
الوضع القائم على البيانات الوصفية: يقلل الإنذارات الكاذبة ويوفر تحليلاً بعيد المدى، لكنه غير مناسب للتهديدات المباشرة.
-
مراقبة رفع الملفات: تكشف محاولات التهريب الفعلية للبيانات، لكنها تقتصر على المسارات المرئية داخل الشبكة المُدارة.
بناء برنامج شامل لحماية البيانات في بيئة الذكاء الاصطناعي
يتطلب برنامج متكامل لحماية البيانات عبر الذكاء الاصطناعي:
-
تحديث القوائم الخاصة بمنصات الذكاء الاصطناعي باستمرار.
-
تحديد أنماط المراقبة المناسبة لكل إدارة أو نشاط.
-
التعاون مع فرق الامتثال والخصوصية في صياغة السياسات.
-
دمج مخرجات المراقبة مع أنظمة SIEM وSOC.
-
تدريب الموظفين على الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي.
أفضل الممارسات للتنفيذ
لنجاح النشر داخل المؤسسات، يجب اعتماد:
-
إدارة واضحة للمنصات المستخدمة وتحديث السياسات بشكل دوري.
-
مراقبة مبنية على المخاطر وحاجة الأعمال.
-
تكامل كامل مع أطر الامتثال وأنظمة الاستجابة للحوادث.
-
برامج توعية للموظفين حول المخاطر والسياسات.
-
متابعة مستمرة للتطورات السريعة في تقنيات الذكاء الاصطناعي.
