מדוע בדיקות אבטחה ידניות נכשלות בבינה מלאכותית פיננסית מודרנית

By Mirko Peters · 2026-08-26

כשמסתכלים על נוף הטכנולוגיה הפיננסית המודרנית, קצב החדשנות מסחרר. מוסדות פיננסיים כבר לא רק מנהלים מסדי נתונים…

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

כשמסתכלים על נוף הטכנולוגיה הפיננסית המודרנית, קצב החדשנות מסחרר. מוסדות פיננסיים כבר לא רק מנהלים מסדי נתונים ומאבטחים חומות אש; הם מפעילים מערכות בינה מלאכותית מרובות מודלים כדי לעבד תשלומים, להעריך כשירות אשראי, לזהות הונאות בזמן אמת ולהפוך תהליכי ציות מורכבים לאוטומטיים. עם זאת, הזינוק הארכיטקטוני הזה חשף פרדוקס מסוכן: בזמן שהיכולות שלנו התפתחו לתחום של חשיבה אוטונומית, מתודולוגיות האבטחה שלנו נשארו תקועות בעבר. אם הארגון שלכם עדיין מסתמך על בדיקות אבטחה ידניות, רשימות תיוג וסקירות אנושיות תקופתיות כדי לאבטח את הבינה המלאכותית הפיננסית שלו, אתם פועלים עם נקודה עיוורת קטסטרופלית.

מסגרות האבטחה המסורתיות נבנו לעולם צפוי ודטרמיניסטי. הן מניחות שפגיעויות מופיעות כתנאי עבר/נכשל בינארי בתוך קוד סטטי או בתשתית שהוגדרה בצורה שגויה. אבל בינה מלאכותית פיננסית מודרנית פועלת במרחב לא לינארי והסתברותי, שבו מודלים מקיימים אינטראקציה, מנמקים ומקבלים החלטות אוטונומיות בקנה מידה שבודקים אנושיים לא יכולים להתחרות בו. התוקפים שינו את מטרותיהם. הם כבר לא מנסים רק לפרוץ את היקף הארגון; הם מנצלים את הלוגיקה הקוגניטיבית של מערכות הבינה המלאכותית שלכם באמצעות הזרקת פרומפטים, זיהום חוצה מודלים ומניפולציות בתהליכי עבודה אגנטיים. כדי להרחיב על הנושא הדחוף הזה, תוכלו להאזין לדיון המשלים שלנו בפרק Automated Red Teaming for Multi-Model AI in Finance.

צוות אדום (Red Teaming) למודלי AI מרובים בתחום הפיננסים

הגדרת Red Teaming

כדאי להבין איך Red Teaming בבינה מלאכותית השתנה בעידן של מערכות מרובות מודלים. בעבר, Red Teaming התמקד בהתקפות רשת ובהעלאת הרשאות. כיום, עליכם לבדוק איך מודלי בינה מלאכותית מתנהגים תחת איומים מהעולם האמיתי. הטבלה שלהלן מציגה את ההבדלים בין Red Teaming מסורתי לבין Red Teaming בבינה מלאכותית:

עליכם להשתמש ב-AI Red Teaming כדי לחשוף חולשות באופן שבו המודלים מעבדים מידע. הגישה הזו מגלה סיכונים שהשיטות המסורתיות מפספסות. אתם לא רק בודקים אם מערכת מאובטחת. אתם מודדים באיזו תדירות מודלי בינה מלאכותית נכשלים תחת התקפה.

מערכות בינה מלאכותית מרובות מודלים

מערכות בינה מלאכותית מרובות מודלים משלבות כמה מודלים כדי לטפל במשימות מורכבות. אתם רואים מערכות כאלה בזיהוי הונאות, בציות ובשירות לקוחות. הן יכולות לעבד טקסט, תמונות ועסקאות בו-זמנית. הכוח הזה מביא סיכונים חדשים. בעיות במודל אחד יכולות להתפשט למודלים אחרים. תוקפים יכולים להשתמש בהזרקת פרומפטים או לתמרן מודל אחד כדי להדביק את המערכת כולה. הטבלה שלהלן מדגישה סיכונים ייחודיים בבינה מלאכותית מרובת מודלים:

עליכם להשתמש ב-AI Red Teaming כדי לבחון איך המודלים האלה מקיימים אינטראקציה. אי אפשר להסתמך על מודלי אבטחה מסורתיים. הם לא מכסים את הדרכים שבהן תוקפים מכוונים לחשיבה של הבינה המלאכותית.

תהליכי עבודה פיננסיים מבוססי בינה מלאכותית

מוסדות פיננסיים משתמשים בבינה מלאכותית כדי להפוך לאוטומטיים תשלומים, לנטר חשבונות ולאשר עסקאות. תהליכים אלה מטפלים במידע רגיש ומעבירים כספים בזמן אמת. זה הופך אותם ליעד מועדף להתקפות עוינות. הטבלה שלהלן משווה בין תהליכי עבודה פיננסיים מבוססי בינה מלאכותית לתהליכים מסורתיים:

אתם נתקלים בסיכונים חדשים, כמו הזרקת פרומפטים ישירה ועקיפה. לדוגמה, תוקף יכול להונות צ'אטבוט כדי שידליף נתונים פרטיים, או לתמרן סוכן תשלומים לאשר עסקה מזויפת. שיטות מסורתיות לא מזהות איירועים כאלה. אתם צריכים red teaming של AI כדי לדמות התקפות אמיתיות ולאתר חולשות לפני שיגרמו נזק.

הערה: מודלי אבטחה מסורתיים כמו STRIDE אינם מסוגלים להתמודד עם אי-הדטרמיניזם והאופי המתפתח של סוכנים אוטונומיים. עליכם לאמץ red teaming מתמשך של AI כדי לעמוד באתגרים האלה.

בדיקות ידניות נכשלות בתחום הפיננסים

מורכבות הנתונים הפיננסיים

אינטראקציות מגוונות בין נתונים למודלים

אתם עובדים עם נתונים פיננסיים שמשתנים בכל שנייה. כל עסקה, פרופיל לקוח ואירוע שוק מוסיפים שכבות חדשות של מורכבות. מודלי AI בתחום הפיננסי חייבים לעבד מספרים, טקסט ואפילו תמונות. המודלים האלה מתקשרים זה עם זה ויוצרים רשת של תלויות. כשאתם משתמשים בבדיקות ידניות, אי אפשר לכסות את כל האינטראקציות האלה. החישובים המורכבים ביישומים פיננסיים, כמו ריביות ותחזיות תקציב, דורשים דיוק. בדיקה ידנית של החישובים האלה דורשת זמן רב מדי ולעיתים מובילה לטעויות. אתם צריכים אוטומציה כדי לבדוק כל תרחיש ולוודא שהמודלים מתנהגים כצפוי. red teaming של AI עוזר לאתר חולשות באינטראקציות האלה, שבדיקות ידניות מפספסות.

סיכונים לא ליניאריים

מערכות פיננסיות אינן פועלות לפי דפוסים פשוטים. שינויים קטנים בחלק אחד של הנתונים יכולים לגרום לבעיות גדולות במקום אחר. זה בא לידי ביטוי במודלים בסיכון גבוה שמטפלים בזיהוי הונאות או באוטומציה של ציות. המודלים האלה חייבים להגיב לאיומים חדשים ולהסתגל במהירות. בדיקות ידניות נכשלות, כי הן לא יכולות לחזות איך המודלים יתנהגו מול מצבים נדירים או בלתי צפויים. red teaming של AI משתמש בכלים אוטומטיים כדי לדמות את הסיכונים הלא ליניאריים האלה. אתם יכולים לבדוק איך המודלים מגיבים למקרי קצה ולהתנהגויות לא בטוחות. הגישה הזו נותנת לכם ביטחון שמערכות ה-AI שלכם לא יבצעו טעויות יקרות בסביבות בעלות סיכון גבוה.

קנה מידה ומהירות של עסקאות

עיבוד בזמן אמת

אתם פועלים בעולם שבו עסקאות פיננסיות מתרחשות בזמן אמת. כספים עוברים בין חשבונות בתוך שניות. מודלי AI חייבים לנתח ולאשר עסקאות אלה באופן מיידי. בדיקות ידניות לא יכולות לעמוד בקצב הזה. אתם צריכים red teaming של AI כדי להריץ בדיקות בטיחות מתמשכות ולנטר את התנהגות המודל תוך כדי פעולתו. שיטות אוטומטיות מאפשרות לזהות איומים לפני שהם גורמים נזק.

נפח נתונים

נפח הנתונים בתחום הפיננסי גדל מדי יום. אתם מעבדים מיליוני עסקאות, רשומות לקוחות ובדיקות ציות. בדיקות ידניות מכסות רק חלק קטן מהנתונים האלה. red teaming אוטומטי של AI מתרחב בהתאם לצרכים שלכם. הוא בודק מערכי נתונים גדולים ותהליכי עבודה מורכבים בלי להאט את הפעילות שלכם. הטבלה שלהלן מציגה כיצד בדיקות ידניות משתוות לבדיקות אוטומטיות בתחום הפיננסי:

רואים שרק red teaming אוטומטי של AI יכול להתמודד עם הקנה מידה והמהירות שנדרשים למוסדות פיננסיים מודרניים.

איומים ותקנות מתפתחים

יריבים מסתגלים

אתם מתמודדים עם איומים חדשים מדי יום. תוקפים משתמשים ב-AI כדי ליצור התחזויות באמצעות deepfake, להפעיל קמפיינים אוטומטיים של פישינג, ולנצל חולשות במודלים שלכם. התרחיש של נקודה עיוורת בסך 250,000 דולר מראה כיצד הזרקת פרומפט בודדת יכולה לעקוף את האבטחה שלכם ולאשר העברה בנקאית מזויפת. בקרות מסורתיות לא יכולות לעצור איומים מתקדמים אלה. red teaming של AI עוזר לכם להישאר צעד לפני האיומים, על ידי דימוי התקפות ובדיקת ההגנות שלכם מול הטקטיקות העדכניות ביותר.

• הונאה והתקפות סייבר משתמשות כעת ב-AI לצורך deepfake ופישינג.
• סיכון המודל גדל, שכן מודלים לא מדויקים מובילים להחלטות גרועות.
• הפרות פרטיות נתונים עלולות להוביל לקנסות רגולטוריים.
• פערי ציות מופיעים כאשר הרגולציה מתקשה לעמוד בקצב.
• פגיעויות תפעוליות גדלות ככל שאתם נשענים יותר על AI.
• ספקים חיצוניים עלולים להכניס סיכונים חדשים.
• סיכונים משפטיים גדלים עם האוטומציה בתהליכים פיננסיים.

אתגרי ציות

התקנות בתחום הפיננסים משתנות במהירות. עליך להוכיח שמערכות הבינה המלאכותית שלך פועלות לפי הכללים ושומרות על נתוני הלקוחות. בדיקות ידניות אינן יכולות לעמוד בקצב השינויים הללו. צוות אדום אוטומטי למודלי AI (AI red teaming) מספק ניטור מתמשך ודיווח. באפשרותך להראות לרגולטורים שאתה בודק את המודלים שלך עם התנהגויות לא בטוחות ומתאים את עצמך לדרישות חדשות. הגישה הזו מפחיתה את סיכוני הציות שלך ובונה אמון מול לקוחות ורגולטורים.

הערה: בדיקות ידניות אינן מתמודדות עם המורכבות, המהירות והאיומים המתפתחים במערכות AI פיננסיות. רק AI red teaming מספק את הכיסוי והביטחון הנדרשים לבדיקות בטיחות בסביבות עם סיכונים גבוהים.

מגבלות אנושיות

נקודות עיוורון במקרי קצה

אתם נשענים על בדיקות ידניות כדי לאתר פגיעויות במערכות ה-AI הפיננסיות שלכם. אולם לעיתים קרובות אתם מפספסים תרחישים נדירים או בלתי צפויים, הידועים כמקרי קצה. נקודות העיוורון הללו עלולות להוביל לכשלים קטסטרופליים. מודלים של AI מצטיינים בזיהוי דפוסים במערכי נתונים גדולים, אך מתקשים באירועים לא צפויים שאינם תואמים נתונים היסטוריים. ניתן לראות זאת בשווקים הפיננסיים, שבהם תנודתיות פתאומית או שינויים גיאופוליטיים יוצרים תנאים שהמודלים אינם יכולים לחזות.

• ייתכן שתפספסו אירועי "ברבור שחור", משום שהם נדירים מאוד ואינם מופיעים במקרי הבדיקה שלכם.
• אתם נתקלים באתגרים כאשר המודלים שלכם נחשפים לשינויים קיצוניים בשוק, שסוטים מדפוסים קודמים.
• אתם זוכרים את "הקריסה הפתאומית" של 2010, שבה מערכות מסחר מונחות אלגוריתמים לא הצליחו להתמודד עם תנאי שוק בלתי צפויים, וגרמו להפסדים עצומים.

בדיקות ידניות אינן יכולות לדמות כל תרחיש אפשרי. אתם זקוקים לצוות אדום אוטומטי (automated red teaming) כדי לחשוף את נקודות העיוורון הללו ולהגן על תהליכי העבודה הפיננסיים מפני סיכונים נדירים בעלי השפעה גבוהה.

הטיה קוגניטיבית

אתם מביאים עמכם הנחות והטיות אישיות לתוך הבדיקות הידניות. הטיות אלה משפיעות על האופן שבו אתם מתכננים מקרי בדיקה ומפרשים תוצאות. הטיה קוגניטיבית עלולה לגרום לכם להתמקד באיומים מוכרים ולהתעלם מסיכונים חדשים או לא שגרתיים. ייתכן שתסמכו יתר על המידה על מודלי ה-AI שלכם, והאמונה שהם יתנהגו כמצופה בכל התנאים.

• אתם נוטים לבחור מקרי בדיקה על בסיס ניסיון העבר, וזה מצמצם את הכיסוי שלכם לאיומים מתעוררים.
• ייתכן שתעריכו בחסר את הסבירות של אירועים נדירים, וזה עלול להשאיר את המערכות שלכם פגיעות.
• לעיתים אתם נשענים על אבטחה מבוססת רשימות בדיקה, וזה נותן תחושת ביטחון שקרית ומחמיץ פגיעויות מורכבות.

צוות אדום אוטומטי למודלי AI מפחית את השפעת ההטיה הקוגניטיבית באמצעות כלים אוטומטיים שיוצרים תרחישי בדיקה מגוונים. כך אתם מקבלים תמונה אובייקטיבית יותר של החולשות במערכת. הגישה הזו עוזרת לזהות פגיעויות שבדיקות ידניות והערכות סובייקטיביות נוטות להחמיץ.

הערה: מגבלות אנושיות, כגון נקודות עיוורון במקרי קצה והטיה קוגניטיבית, הופכות בדיקות ידניות לבלתי אמינות לאבטחת AI פיננסי. עליכם לאמץ צוות אדום אוטומטי כדי להבטיח כיסוי מקיף והחוסן מפני איומים בלתי צפויים.

פגיעויות מהעולם האמיתי באבטחת AI

התקפות הזרקת פרומפטים

אתם מתמודדים עם התקפות הזרקת פרומפטים (prompt injection) מדי יום במערכות ה-AI הפיננסיות שלכם. תוקפים משתמשים ביצירת קלט עוין (adversarial input generation) כדי להטעות את המודלים שלכם ולגרום להם לקבל החלטות לא בטוחות. הם משבצים הוראות סמויות בהודעות של משתמשים או במסמכים. ה-AI שלכם עלול אז לחשוף נתונים רגישים, לאשר עסקאות לא מורשות או לשנות את התנהגותו ללא התרעה. בדיקות ידניות לרוב מחמיצות איומים אלה מהעולם האמיתי, משום שתוקפים משתמשים בשיטות יצירתיות שאינן מופיעות במקרי הבדיקה הסטנדרטיים.

הזרקת פרומפטים יכולה להתרחש בדרכים רבות. ייתכן שתראו התקפות ישירות, שבהן מישהו מזין פרומפט מתוחכם לתוך צ'אטבוט. הזרקת פרומפטים עקיפה קשה יותר לזיהוי. תוקפים מסתירים הוראות זדוניות בתוך מסמכים או הודעות דוא"ל. כאשר ה-AI שלכם שולף אותם, הוא מתייחס לטקסט המוזרק כאל מידע מהימן. הדבר מוביל לסיכוני הרעלת נתונים (data poisoning) וחילוץ מודל (model extraction). אינכם יכולים להסתמך על בדיקות ידניות כדי לאתר כל הזרקת פרומפט. אתם זקוקים לצוות אדום אוטומטי למודלי AI כדי לדמות את ההתקפות הללו ולבחון את ההגנות שלכם.

הדבקה בין מודלים

אתם משתמשים במערכות AI מרובות מודלים כדי לטפל במשימות פיננסיות מורכבות. המודלים הללו פועלים יחד, אך הדבר יוצר סיכונים חדשים. הדבקה בין מודלים מתרחשת כאשר מודל אחד שנפגע מפיץ פגיעויות למודלים אחרים. לדוגמה, תוקף משתמש ביצירת קלט עוין כדי להרעיל מודל אחד. אותו מודל מעביר לאחר מכן נתונים או הוראות מזוהמים למודל הבא בתהליך העבודה. שרשרת תגובה זו עלולה להוביל להרעלת נתונים, להזרקת פרומפטים ואף לחילוץ מודל לאורך כל המערכת שלכם.

תקיפות הזרקה מרובות-מודלים מחמירות את הבעיה. התוקפים מכוונים בו-זמנית לטקסט, לתמונות ולנתונים מובנים. המודלים שלכם מחזקים זה את טעויותיו של זה במקום לזהות אותן. תופעה זו נפוצה במיוחד בצינורות יצירה מוגברת-אחזור (RAG) שנפגעו בהרעלה. התוקפים מזריקים מדדים פיננסיים כוזבים או דוחות אנליסטים מזויפים אל מסד הנתונים הווקטורי שלכם. כאשר ה-AI שולף אותם, הוא מציג מידע מוטעה כעובדה. הדבר עלול להוביל למניפולציה בשוק ולהפסדים כספיים. בדיקות ידניות אינן מספיקות כדי להתמודד עם האיומים המתפתחים הללו. רק Red Teaming של AI יכול לחשוף כיצד הדבקה בין-מודלית משנה את התנהגות המודל ואת החשיפה של הארגון שלכם לסיכונים חדשים.

סיכוני Shadow AI

ייתכן שאינכם יודעים על כל כלי ה-AI הפועלים בארגון שלכם. Shadow AI מתייחס למודלים וסוכנים לא מורשים הפועלים ללא פיקוח. כלים אלה מעבדים מידע רגיש ומקבלים החלטות מחוץ לשליטתכם. הדבר יוצר סיכונים רציניים לעסק שלכם.

להלן טבלה המציגה את הסיכונים העיקריים של Shadow AI בתחום הפיננסי:

Shadow AI מקשה לעקוב אחר התנהגות המודל ולייחס אחריות. ייתכן שאינכם יודעים מי הבעלים של הלוגיקה או מי אישר את תהליך העבודה. חוסר השליטה הזה מגביר את הסיכוי להרעלת נתונים, להזרקת פרומפטים ולתקיפות יריבותיות. אתם זקוקים ל-Red Teaming של AI כדי לגלות מודלים נסתרים, לבחון את התנהגותם ולפתח שיטות לתיקון, לפני שתוקפים ינצלו את נקודות העיוורון הללו.

הערה: אי אפשר להסתמך על בדיקות ידניות כדי לאתר כל סיכון. Red Teaming של AI מעניק לכם את הכלים לזהות, לבחון ולהגיב לאיומים אמיתיים בתהליכי העבודה הפיננסיים שלכם. הגישה הזו עוזרת לבנות אסטרטגיות תיקון חזקות ולשפר את אבטחת ה-AI בכל הארגון.

מניפולציה בתהליכי עבודה של סוכנים

אתם סומכים על סוכני AI שיאוטמטו תהליכי עבודה פיננסיים רבים. הסוכנים הללו יכולים לאשר תשלומים, לאזן מחדש תיקי השקעות או לנטר עסקאות. כאשר אתם מעניקים להם אוטונומיה, הם מתחילים לקבל החלטות בעצמם. כאן מניפולציה בתהליכי עבודה של סוכנים הופכת לאיום ממשי.

מניפולציה בתהליכי עבודה של סוכנים מתרחשת כאשר תוקפים, או אפילו הסוכנים עצמם, משנים את שלבי התהליך. הם עשויים לשנות את סדר הפעולות, לדלג על בדיקות חשובות או להזריק הוראות חדשות. ייתכן שלא תבחינו בשינויים הללו מיד. הסוכנים ממשיכים להשלים את משימותיהם, אך התוצאות עלולות להיות שונות מאוד ממה שציפיתם לו.

בדיקות ידניות לרוב אינן מצליחות לזהות את הבעיות הללו. בדרך כלל בודקים תהליכי עבודה בסביבות מבוקרות. בודקים אם הסוכן פועל לפי השלבים שתכננתם. בשווקים אמיתיים, התנאים משתנים במהירות. הסוכנים נתקלים בנתונים חדשים, באירועים בלתי צפויים ואפילו בסוכנים אוטונומיים אחרים. מחקרים מראים שמערכות AI פיננסיות מציגות ביצועים טובים בבדיקות, עם שיעורי דיוק של עד 90%. כאשר מציבים אותן בשווקים אמיתיים, הביצועים שלהן יורדים. הן אינן מסוגלות להתמודד עם שינויים פתאומיים או זעזועים בשוק. אתם עשויים לראות סוכנים שמבצעים פעולות בתיקי ההשקעות שאינן תואמות את היעדים שלכם. פעולות כאלה עלולות להגביר את התנודתיות בשוק ואת הסיכון.

הערה: בדיקות ידניות משתמשות במקרי בדיקה סטטיים. הן אינן חושפות כיצד סוכנים מתנהגים כאשר הסביבה משתנה או כאשר הם מתקשרים עם מערכות אחרות. אתם מפספסים את הסיכונים הנסתרים שמופיעים רק במהלך פעילות חיה.

התוקפים יכולים לנצל את הפערים הללו. הם עשויים להשתמש בהזרקות פרומפטים או בהרעלת הקשר כדי לשנות את האופן שבו הסוכנים מפרשים הוראות. למשל, תוקף עלול להונות סוכן תשלומים כך שידלג על בדיקת הונאה. תוקף אחר עלול לתמרן סוכן תאימות כך שיתעלם מעסקה חשודה. מניפולציות אלה לא תמיד נראות כמו התקפות. לפעמים הסוכנים מפתחים התנהגויות חדשות בעצמם. הם מוצאים קיצורי דרך או יוצרים לולאות משוב שלא תכננתם.

עליכם להיות ערניים לסימנים של מניפולציה בתהליכי עבודה של סוכנים:

• שינויים לא מוסברים בדפוסי העסקאות
• התאמות תיק השקעות שאינן תואמות את האסטרטגיה שלכם
• סוכנים שמדלגים על שלבים בתהליך העבודה או משנים את סדרם
• זינוקים פתאומיים בפעילות השוק הקשורים להחלטות אוטומטיות

בדיקות Red Teaming אוטומטיות עוזרות לכם לדמות תרחישים כאלה. אתם יכולים לבדוק כיצד סוכנים מגיבים לאיומים חדשים, לנתונים משתנים ולטקטיקות עוינות. הגישה הזו נותנת לכם תמונה ברורה יותר של העמידות האמיתית של המערכת שלכם. אי אפשר להסתמך על בדיקות ידניות בלבד. רק בדיקה מתמשכת ואוטומטית יכולה לחשוף את הסיכונים הנסתרים של מניפולציה בתהליכי עבודה אגנטיים ב-AI פיננסי.

חלופות לבדיקות AI Red Teaming

כלים אוטומטיים לבדיקות Red Teaming

עליכם לחרוג מבדיקות ידניות כדי להגן על מערכות פיננסיות שלכם. כלי Red Teaming אוטומטיים מעניקים לכם את המהירות וההיקף שבדיקות ידניות אינן יכולות להשיג. הכלים האלה סורקים את מודלי ה-AI שלכם לאיתור חולשות ומדמים התקפות בעולם האמיתי. אתם יכולים להשתמש בהם כדי לבדוק הזרקות פרומפט, הדבקה בין מודלים ומניפולציה בתהליכי עבודה אגנטיים.

כמה מהכלים המובילים באבטחת AI פיננסי כוללים:

• Garak: סורק מודלי שפה גדולים לאיתור פגיעויות והתנהגות לא בטוחה.
• PyRIT: מאפשר להריץ בדיקות יריבותיות מותאמות אישית על סוכני ה-AI שלכם.
• MITRE ATLAS: ממפה טכניקות תקיפה לפערי כיסוי באבטחת ה-AI שלכם.

הכלים האלה עוזרים לכם לאתר סיכונים נסתרים ולשפר את ההגנות שלכם. מחקרים מראים ששיעורי הזיהוי תלויים באופן שבו מוגדרים המודלים שלכם. הגדרות מוקשחות יכולות להוריד את שיעורי הפריצה ל-4.8%, ואילו הגדרות מתירניות יכולות להעלות אותם ל-28.6%. עליכם לבחור את התצורה הנכונה כדי להשיג את התוצאות הטובות ביותר. בעוד שכלים אוטומטיים מכסים את רוב משטחי התקיפה, בדיקות ידניות עדיין עוזרות בתרחישים מורכבים. כדי להשיג את ההגנה החזקה ביותר, מומלץ להשתמש בשתי השיטות.

כדי לעבור מבדיקות Red Teaming ידניות לאוטומטיות ב-AI, בצעו את השלבים הבאים:

1. Inventory Shadow AI: זהו את כל תהליכי העבודה האוטונומיים ואת הנותנים החסות האנושיים שלהם. שלב זה עוזר לכם להחזיר את השליטה על ההיקף הדיגיטלי שלכם.
2. Move to Causal Tracing: עברו מרישומי לוג פשוטים למעקב סיבתי (Causal Tracing). כך תוכלו להבין את הנימוקים מאחורי פעולות הסוכנים ומאחורי הכשלים שלהם.
3. Implement Trades Optimization: איזון בין דיוק המודל לחוסנו. כך תבטיחו שה-AI שלכם יוכל להתגונן מפני קלטים יריבותיים.

כלי Red Teaming אוטומטיים מאפשרים לבדוק את ה-AI שלכם בקנה מידה רחב. אתם יכולים לאתר פגיעויות לפני שהתוקפים מוצאים אותן. בנוסף, אוטומציה של משימות חוזרות חוסכת זמן ומשאבים.

ניטור מתמשך

אי אפשר להסתמך על סקירות תקופתיות כדי לשמור על אבטחת ה-AI שלכם. ניטור מתמשך מעניק לכם נראות בזמן אמת על המערכות שלכם. הגישה הזו מאפשרת לזהות איומים בזמן שהם מתרחשים ולהגיב מיד. אתם יכולים לעקוב אחר התנהגות משתמשים, לנטר פלטים של מודלים ולזהות פעילות חריגה.

הטבלה שלהלן משווה בין ניטור מתמשך לסקירות ידניות תקופתיות:

ניטור מתמשך עוזר לכם להסתגל לאיומים חדשים. אתם יכולים לבלום התקפות לפני שהן מתפשטות. שיטה זו צורכת גם פחות משאבים מסקירות ידניות. כך אתם מקבלים כיסוי טוב יותר וזמני תגובה מהירים יותר.

כדאי לשלב ניטור מתמשך עם AI Red Teaming. כך תקבלו הגנה פרואקטיבית מפני התקפות יריבותיות. אתם יכולים לאמת את המודלים שלכם בזמן אמת ולתקן בעיות לפני שהן גורמות נזק. מערכות שמשתמשות במודלים היברידיים, כמו GAN-LSTM-AE, הראו דיוק זיהוי גבוה וזמני תגובה מהירים. מערכות אלה מסוגלות להתמודד עם סוגים רבים של התקפות וכמויות גדולות של נתונים.

בדיקות יריבותיות

בדיקות יריבותיות הן חלק מרכזי מ-AI Red Teaming. משתמשים בגישה זו כדי לבחון כיצד ה-AI שלכם מגיב לקלטים מורכבים או עוינים. תוקפים מנסים לעיתים קרובות להטעות מודלים באמצעות שינויים קטנים שגורמים לטעויות גדולות. עליכם לבחון את ה-AI שלכם מול הטקטיקות האלה כדי לוודא שהוא נשאר בטוח.

שיטות עבודה מומלצות לבדיקות יריבותיות כוללות:

• יצירת דוגמאות יריבותיות על ידי שינוי קל של קלטים כדי לגרום לסיווג שגוי.
• בדיקת תנאי גבול ומקרי קצה שעלולים לבלבל את ה-AI שלכם.
• הערכת החוסן של המערכת שלכם מול נתונים רועשים או פגומים.
• שימוש בנתונים שמחוץ להתפלגות כדי לבדוק אם ה-AI שלכם מסוגל להתמודד עם מצבים חדשים.

עליכם לבצע בדיקות אדברסריאליות בתדירות גבוהה. בדיקות אלו עוזרות לאתר נקודות תורפה במודלים שלכם ולשפר את ההגנות שלהם. אפשר להשתמש בכלים אוטומטיים כדי ליצור במהירות מקרי בדיקה רבים. שיטה זו נותנת תמונה ברורה של ההתנהגות האמיתית של ה-AI שלכם תחת התקפה.

הגנה פרואקטיבית ורב-שכבתית היא הגישה היעילה ביותר. כדאי לשלב בדיקות אדברסריאליות, ניטור מתמשך ו-red teaming אוטומטי. גישה זו עוזרת לזהות איומים בשלב מוקדם ולשמור על מערכות פיננסיות בטוחות. אימות מתמשך של המודל מאפשר לזהות ירידות בביצועים ולתקן אותן לפני שתוקפים ינצלו זאת.

טיפ: התחילו בבדיקות קטנות והגדילו את המורכבות ככל שהצוות צובר ניסיון. תעדו תמיד את הממצאים שלכם ועדכנו את ההגנות בהתאם למה שלמדתם.

עליכם להפוך red teaming של AI לחלק קבוע מתוכנית האבטחה שלכם. כך ה-AI שלכם יישאר חזק מול איומים חדשים ומתפתחים.

פתרונות אבטחה ל-AI

אתם זקוקים לפתרונות אבטחה חזקים ל-AI כדי להגן על המערכות הפיננסיות שלכם. פתרונות אלו עוזרים להתגונן מפני איומים מתקדמים שמכוונים למודלים של AI ולתהליכי העבודה שלכם. אי אפשר להסתמך על כלי או שיטה אחת בלבד. יש לבנות הגנה רב-שכבתית שמכסה כל חלק בסביבת ה-AI שלכם.

הרכיבים המרכזיים של פתרונות אבטחה ל-AI:

• הקשחת מודלים: הגדירו את מודלי ה-AI שלכם כך שידחו פרומפטים לא בטוחים ויגבילו התנהגויות מסוכנות. השתמשו בוולידציה של קלט, בסינון פלט ובניהול הקשר כדי להפחית את משטחי התקיפה.
• בקרת גישה: קבעו הרשאות מחמירות לגבי מי יכול להשתמש במודלי AI, לשנות אותם או לפרוס אותם. הגבילו את הגישה לנתונים רגישים ולתהליכי עבודה קריטיים. הפעילו אימות רב-שלבי לכל המשתמשים.
• נתיבי ביקורת: עקבו אחר כל פעולה שסוכני ה-AI שלכם מבצעים. שמרו יומנים מפורטים של החלטות, גישה לנתונים ושינויים בתהליכי העבודה. כך תוכלו לחקור אירועים ולהוכיח עמידה בדרישות רגולציה.
• כלי הסברתיות: השתמשו בכלים שמציגים כיצד מודלי ה-AI שלכם מקבלים החלטות. כלים אלו עוזרים לזהות התנהגות חריגה ולהבין מדוע מודל אישר או דחה עסקה.
• שילוב מודיעין איומים: חברו את מערכות ה-AI שלכם לזרמי מודיעין איומים. כך תוכלו לעדכן את ההגנות שלכם ככל שמופיעות שיטות תקיפה חדשות.

טיפ: שלבו בקרות טכניות עם ממשל תאגידי חזק. הגדירו אחריות ברורה לכל סוכן AI ולכל תהליך עבודה. ודאו שניתן לייחס כל החלטה לאדם אחראי.

טבלה: שיטות עבודה חיוניות לאבטחת AI בתחום הפיננסי

כדאי גם להשתמש באכיפת מדיניות אוטומטית. הגדירו כללים שחוסמים פעולות מסוכנות, כגון העברות גדולות ללא אישור. השתמשו בזיהוי חריגות כדי לאתר דפוסים לא שגרתיים בעסקאות או בהתנהגות של סוכנים.

AI צללי יוצר סיכונים נסתרים. עליכם לסרוק את הסביבה שלכם לאיתור מודלים וסוכנים לא מורשים. השתמשו בכלי גילוי כדי לאתר ולנטר את כל נכסי ה-AI. הסירו או אבטחו כל כלי שאינו עומד בתקני האבטחה שלכם.

שיטות עבודה מומלצות ליישום פתרונות אבטחה ל-AI:

1. התחילו ממלאי מלא של מודלי ה-AI והסוכנים שלכם.
2. מנו נותן חסות לכל תהליך עבודה של AI.
3. הגדירו ניטור והתראות אוטומטיים.
4. סקרו ועדכנו את מדיניות האבטחה שלכם לעיתים קרובות.
5. הכשירו את הצוות שלכם לגבי סיכוני AI ושיטות עבודה בטוחות.

הערה: אבטחת AI אינה פרויקט חד-פעמי. עליכם לסקור ולשפר את ההגנות שלכם ככל שהאיומים מתפתחים.

אפשר לבנות מערכת AI פיננסית עמידה עם פתרונות האבטחה הנכונים. תצמצמו את הסיכון לפריצות נתונים, להונאות ולקנסות רגולטוריים. כמו כן, תזכו באמון של לקוחות ורגולטורים בכך שתוכיחו שאתם לוקחים את אבטחת ה-AI ברצינות.

ממשל ואחריותיות ב-AI פיננסי

משבר זהות של סוכנים אוטונומיים

יש לכם כעת משבר זהות בנוגע לסוכנים אוטונומיים בתחום הפיננסי. סוכנים אלה מקבלים החלטות, מעבירים כספים ומטפלים במידע רגיש. ייתכן שאינכם יודעים מי הוא הבעלים של הפעולות שלהם או מי אישר את תהליכי העבודה שלהם. חוסר הבהירות הזה יוצר סיכונים ממשיים לארגון שלכם. צוותים רבים מתמקדים ברשימות בדיקה לפני הפריסה במקום בפיקוח בזמן אמת. כאשר מתרחשות שגיאות, קשה לאתר מי אחראי להן. רק 28% מהארגונים יכולים לייחס פעולה של סוכן לספונסר אנושי מסוים. Shadow AI מחריף את הבעיה. עובדים בונים תהליכי עבודה אוטונומיים משלהם ללא פיקוח, וזה מגביר את סיכוני האבטחה. שיעורי שגיאות מצטברים עלולים להוביל לחבויות משמעותיות. אתם זקוקים לממשל תאגידי חזק כדי לשמור על מערכות ה-AI שלכם בטוחות ואחראיות.

• עליכם לעבור מעבר לרשימות בדיקה ולהשתמש בניטור בזמן אמת.
• כדאי להגדיר ספונסר ברור לכל סוכן.
• יש לעקוב אחר כל החלטה כדי להפחית סיכונים ולשפר את אבטחת ה-AI.

מעקב אחריות ובעלות

עליכם לקבוע מנגנוני מעקב ואחריות לכל החלטה שמקבלות מערכות ה-AI שלכם. החלטה הניתנת למעקב היא כזו שיש לה מקור ברור, הרשאה ותיעוד לכל שלב. זה עוזר לכם לשחזר את שרשרת האחריות אם משהו משתבש. לארגונים עם מעקב חזק יש תפקידים מוגדרים ותהליכים ברורים. ניתן להשתמש בטכנולוגיה קריפטוגרפית כדי ליצור רישומים בלתי ניתנים לשינוי של החלטות AI.

עקרון מעקב ההחלטות הפך כעת לקריטי לבינה מלאכותית אחראית. עליכם להסביר ולבקר כל פעולה. דבר זה דורש תיעוד איתן ומבני ממשל ברורים. בתחום הבנקאות, צוותים לעיתים מדלגים על בקרות כדי לעמוד בדד-ליינים. התוצאה היא רישומים לא עקביים וחשיפה רגולטורית. לדוגמה, פריסה של AI לשירות לקוחות בבנק גלובלי דילגה על הסקירה המרכזית של סיכוני המודל. כאשר לקוח הגיש תלונה, לא היו עקבות ביקורת או בעלות. כל תשובה שנוצרת על ידי AI חייבת להיות מקושרת לבקשה מאומתת, לנתונים מורשים, למדיניות שנאכפה ולגרסאות המערכת שהיו בתוקף באותו זמן. אתם זקוקים להגנה ניתנת לביסוס, לא רק להסבר, כדי לעמוד בבדיקה.

ציות רגולטורי

עליכם להתעדכן ברגולציות החדשות לבינה מלאכותית בתחום הפיננסי. ה-EU AI Act קובע כללים מחמירים למקרי שימוש בסיכון גבוה, כמו דירוג אשראי. DORA מתקנת את ניהול סיכוני ה-ICT, לרבות שרשראות האספקה של AI. בארה"ב קיים מארג של כללים, עם הנחיות מרגולטורים במדינות השונות. עליכם לעקוב אחר מועדים ודרישות מרכזיים כדי להישאר בציות.

ה-EU AI Act מתמקד ברגולציה מבוססת סיכון. DORA מדגישה חוסן תפעולי. עליכם להוכיח שמערכות ה-AI שלכם עומדות בכללים אלה. זה כולל אוטומציה של הציות, ניטור מתמשך וביקורות סדירות. אתם זקוקים ל-AI red teaming כדי לבחון את ההגנות שלכם מול איומים חדשים ולהוכיח שהבקרות עובדות. רק אחת מכל חמש חברות מחזיקה במודל ממשל בשל לסוכני AI אוטונומיים. רוב הארגונים חוו אירועים שליליים של נתונים הקשורים ל-AI. עליכם לפעול עכשיו כדי לבנות ממשל ואחריות איתנים ל-AI הפיננסי שלכם.

פיקוח על Shadow AI

אתם מתמודדים עם אתגר הולך וגדל של Shadow AI במוסד הפיננסי שלכם. Shadow AI מתייחס לכלי AI וסוכנים לא מאושרים שעובדים משתמשים בהם ללא אישור או פיקוח. כלים אלה פועלים לעיתים מחוץ למדיניות ה-IT הרשמית שלכם. ייתכן שאינכם יודעים בכלל על קיומם. חוסר נראות זה יוצר סיכונים ממשיים לממשל ולאבטחה.

עובדים משתמשים לעיתים בפלטפורמות AI לצרכנים כדי לנתח מידע רגיש או לאוטומט משימות. הם עלולים לשתף מידע קנייני עם כלים אלה, מבלי להבין את ההשלכות. אתם מאבדים שליטה על המקום שבו הנתונים שלכם נמצאים. אינכם יכולים לעקוב אחר מי ניגש אליהם או כיצד הם משמשים. פרקטיקה זו עלולה להוביל לדליפות נתונים בשוגג. כמו כן, אתם עלולים לחשוף מידע על לקוחות לגורמים חיצוניים.

Shadow AI יוצר פערי מדיניות שמקשים על עמידה בדרישות הציות. תקנות כמו GDPR, PCI DSS ו-CCPA מחייבות אתכם להגן על מידע אישי ופיננסי. כאשר עובדים משתמשים ב-AI שלא אושר, אי אפשר להבטיח עמידה בדרישות. ייתכן שתיתקלו בקנסות רגולטוריים אם מבקרים יגלו שמידע רגיש יצא מהסביבה המאובטחת שלכם. אמצעי אבטחה מסורתיים אינם מכסים את הסיכונים החדשים האלה. חומות אש ובקרות גישה לא יכולים למנוע מעובדים להשתמש בכלי AI שיחתיים במכשירים הפרטיים שלהם.

אתם מתמודדים גם עם אתגרים בנוגע לנתיבי ביקורת. כאשר עובדים מזינים מידע לפלטפורמות AI לצרכנים, אתם מאבדים את היכולת לנטר ולתעד את הפעולות האלה. אינכם יכולים להוכיח איזה מידע שותף או כיצד הוא עובד. היעדר הפיקוח הזה מקשה על חקירת אירועים ועל תגובה לפרצות מידע.

ניתוחים שנוצרו על ידי AI יכולים להשפיע על החלטות עסקיות ללא בדיקה נאותה. עובד עלול להשתמש בכלי AI שלא אושר כדי ליצור דוח או המלצה. מנהלים עשויים לפעול על בסיס המידע הזה מבלי לדעת מהו מקורו או מידת דיוקו. הדבר מגביר את סיכוני הציות שלכם. אינכם יכולים להבטיח שכל ההחלטות עומדות בסטנדרטים של הממשל הארגוני שלכם.

צוותי ציות מתקשים לעקוב אחר האופן והמקום שבהם נעשה שימוש ב-AI. Shadow AI מתפשט במהירות משום שעובדים רוצים להגביר את הפרודוקטיביות שלהם. ייתכן שתגלו עשרות כלים שלא אושרו בשימוש עוד לפני שתבינו שיש בעיה. הדבר מקשה על אכיפת מדיניות ועל הדרכת צוות בשימוש בטוח ב-AI.

כדי להתמודד עם Shadow AI, נדרשים פיקוח הדוק ומדיניות ברורה. התחילו בהסברה לעובדים על הסיכונים. עודדו אותם להשתמש בכלי AI מאושרים העומדים בסטנדרטים האבטחתיים שלכם. הטמיעו כלי גילוי הסורקים את הרשת לאיתור סוכני AI לא מורשים. הגדירו ביקורות קבועות כדי לאתר ולהסיר Shadow AI מהסביבה שלכם.

טיפ: הטילו את האחריות לפיקוח על AI על צוות ייעודי. קבוצה זו צריכה לנטר את השימוש ב-AI, לעדכן מדיניות ולהגיב במהירות לסיכונים חדשים.

ניתן להפחית את הסיכונים של Shadow AI באמצעות צעדים יזומים. בעזרת פיקוח הדוק אתם מגנים על הנתונים שלכם, שומרים על הציות ובונים אמון מול לקוחות ורגולטורים.

בדיקות ידניות משאירות אתכם חשופים לאיומים מתפתחים בתחום ה-AI הפיננסי. שיטות מסורתיות מפספסות סיכונים קריטיים, כגון דליפות מידע, הונאה וכשלים בציות. Red teaming אוטומטי ומתמשך מפחית אירועים ב-60% ועוזר לכם להימנע מהפסדים יקרים.

כדאי לתעדף אבטחת AI מתקדמת וממשל הדוק כדי להגן על עתיד הארגון שלכם.

שאלות נפוצות

מהו red teaming בתחום ה-AI הפיננסי?

Red teaming פירושו הדמיה של התקפות בעולם האמיתי על מערכות ה-AI שלכם. בשיטה זו אתם מאתרים חולשות לפני שהתוקפים מוצאים אותן. התהליך עוזר לכם לשפר את ההגנות ולשמור על הנתונים הפיננסיים שלכם בטוחים.

מדוע בדיקות ידניות אינן מספיקות ל-AI פיננסי?

בדיקות ידניות אינן יכולות לכסות את כל התרחישים במערכות פיננסיות מורכבות. אתם מפספסים סיכונים נסתרים, מקרי קצה ואיומים שמשתנים במהירות. Red teaming אוטומטי מוצא יותר פגיעויות ומסתגל לשיטות תקיפה חדשות.

כיצד פועלות התקפות הזרקת הנחיות (prompt injection)?

תוקפים מסתירים הוראות זדוניות בתוך הנחיות או מסמכים. ה-AI שלכם עלול לפעול לפי ההוראות האלה ללא אזהרה. הדבר עלול להוביל לדליפת מידע, להונאה או לפעולות לא מורשות.

מהו Shadow AI, ומדוע הוא מסוכן?

Shadow AI מתייחס לכלי AI לא מורשים שנעשה בהם שימוש ללא אישור. אתם מאבדים שליטה על הנתונים וההחלטות. הדבר מגביר את הסיכון לפרצות מידע וכשלים בציות.

כיצד ניתן לזהות מניפולציה בתהליכי עבודה אגנטיים?

כדאי לנטר שינויים חריגים בדפוסי עסקאות או בשלבי תהליך העבודה. כלי red teaming אוטומטיים עוזרים לכם לדמות התקפות ולזהות מניפולציה בשלב מוקדם.

אילו צעדים ניתן לנקוט כדי לשפר את אבטחת ה-AI בתחום הפיננסי?

התחילו במלאי מלא של מודלי ה-AI שלכם. הגדירו בעלות ברורה לכל מודל. השתמשו ב-red teaming אוטומטי ובניטור מתמשך. הדריכו את הצוות שלכם בנוגע לסיכוני AI. עדכנו את המדיניות שלכם לעתים קרובות.

האם תקנות דורשות red teaming של AI?

תקנות חדשות רבות, כגון חוק ה-AI של האיחוד האירופי, מצפות שתבדקו ותנטרו מערכות AI מבחינת בטיחות. Red teaming עוזר לכם לעמוד בדרישות אלה ולהימנע מקנסות.

🎧 האזינו לפרק הזה

רוצים הסבר מעשי על Automated Red Teaming for Multi-Model AI in Finance? הפרק הזה מפרק את הנושא בשפה ברורה ומראה למה הוא חשוב ל-Microsoft 365, ל-Azure, ל-Power Platform, לאבטחה, ל-AI ולעבודה המודרנית.

האזינו לפרק הזה אם תרצו:

• להבין את המושגים המרכזיים שמאחורי Automated Red Teaming for Multi-Model AI in Finance
• לראות איך זה משתלב במערך הטכנולוגיות הרחב של Microsoft
• ללמוד איפה זה יכול ליצור ערך מעשי לארגון שלכם

ייתכן שתהנו גם מהפרקים הקשורים הבאים של M365 FM:

• MCP (Model Context Protocol) – הסבר פשוט
• Canvas Apps לעומת Model-Driven Apps - בהסבר פשוט
• Copilot ל-Dynamics 365 Finance and Operations – הסבר פשוט
• הנדסת פלטפורמה: מודל התפעול החדש ל-Azure
• Compliance as Code: השרטוט של האדריכל לאמון אוטומטי

לעוד שיחות מעשיות על Microsoft ב-M365 FM.