שילובה של בינה מלאכותית גנרטיבית בתחום המסחר מהפך את הפרקטיקות הקיימות, אך מביא עמו מגוון רחב של סיכונים ביטחוניים. ההתלהבות מהטכנולוגיה החדשנית מלווה ב-*ערנות מוגברת* בפני האיומים ההולכים ומתרבים. הדיווחים האחרונים מעודדים באשר לכך שהאימוץ של כלים אלה מציב את החברות בפני הפרות נתונים מדאיגות.
הנתונים הרגישים, ובפרט הקוד המקור של החברות, חשופים, דבר שמעורר שאלות בנוגע לניהול הביטחון. השימוש הלא זהיר באפליקציות אלו על ידי העובדים מגביר את האיום, וגורם להפרות רגולטוריות מדאיגות. הצורך בהנהגת ממשלה קפדנית ופרואקטיבית מתגלה כחיוני בנוף זה שהוא בתמורה מתמדת.
אימוץ הבינה המלאכותית הגנרטיבית במסחר
תחום המסחר מתבלט באימוץ משמעותי של בינה מלאכותית גנרטיבית, כאשר 95% מהחברות משלב אמצעים אלו. האימוץ ההמוני הזה מהווה עלייה דרמטית לעומת השנה הקודמת, בה רק 73% מהארגונים עשו את הצעד. תופעה זו מגלה את הדחיפות שחשו הקמעונאים כדי למנוע מהן להישאר מאחור בשוק.
סכנות הבינה המלאכותית
על אף היתרונות הבלתי מעורערים, השילוב של כלים אלה exposes את החברות למגוון רחב של סכנות. שילובה של בינה מלאכותית מגדיל את שטח התקיפה עבור פשעי סייבר, ומוביל לפוטנציאל גבוה לדליפות נתונים רגישים. מחקרים לאחרונים שערכה Netskope ממחישים את ההתראה הזאת בכך שמראים שהפרות מדיניות נתונים מגיעות לשיאים בתחום.
מעבר לגישה יותר מבוקרת
הדו"ח מדגיש שינוי גישה בתחום, מעבר מאימוץ כאוטי לניהול יותר רציני ותאגידי. השימוש בחשבונות האישיים עבור בינה מלאכותית גנרטיבית ירד dramatically, מ-74% ל-36% בלבד. במקביל, השימוש בכלי בינה מלאכותית המוסמכים על ידי החברות יותר מהכפיל את עצמו, והגיע ל-52% מהארגונים.
פופולריות כלי הבינה המלאכותית
ChatGPT נשאר האלוף הבלתי מעורער של האימוץ, ומנוצל על ידי 81% מהחברות. עם זאת, Google Gemini ו-Microsoft Copilot לא לקחו זמן רב להתבסס, בהתאמה ל-60% ו-56%. הירידה האחרונה בפופולריות של ChatGPT, בשילוב עם העלייה בכוחו של Microsoft 365 Copilot, מרמזת על שינוי בהעדפות החברות לקראת אינטגרציות יותר יעילות.
סיכוני ביטחון גוברים
האתגרים הקשורים לביטחון מחמירים בזכות הטיפול בכמויות רבות של נתונים רגישים בכלים אלה. ההפרות מדיניות נתונים מראות ש-47% מהבעיות נובעות מקוד המקור של החברות, ואחריו נתונים מוסדרים, כמו מידע סודי, ב-39%.
רגולציות ואיסורים על אפליקציות מסוכנות
בפני האתגרים הביטחוניים הללו, מספר הולך וגדל של קמעונאים בוחר לאסור אפליקציות מסוימות הנתפסות כמסוכנות מדי. ZeroGPT מופיעה לעיתים קרובות בין היישומים המוכנסים לרשימות השחורות, בשל חששות הקשורים לשמירת תוכן משתמשים וכיווני מידע לאתרים של צדדים שלישיים.
פלטפורמות בינה מלאכותית עסקיות
הזהירות הגוברת מובילה את חברות הקמעונאות לפנות לפלטפורמות יותר רציניות של בינה מלאכותית עסקית, המוצעות על ידי ספקי שירותי ענן גדולים. פתרונות אלו מאפשרים שליטה רבה יותר, ומקדמים את האירוח הפרטי של מודלים ופיתוח כלים מותאמים אישית. OpenAI דרך Azure ואמזון Bedrock חולקים את המקום הראשון, ומשמשים בהתאמה 16% מהחברות.
סיכוני אינטגרציה בלתי הולמת
על אף הפתרונות הללו, הסיכון נשאר. תצורה לא נכונה עלולה לחשוף את המערכות האסטרטגיות של חברה להתקפות. מחקר מצביע על כך ש-63% מהארגונים מחברים ישירות את התשתית שלהם ל-API של OpenAI, משתלבים עם בינה מלאכותית בעמקי המערכות שלהם ובזרמי העבודה האוטומטיים.
תוכנות זדוניות ופרקטיקות ביטחון בענן
ההתקפות מתפתחות תוך כדי ניצול שמות של אמון. פלטפורמות כמו Microsoft OneDrive מתגלות כווקטורים נפוצים לתוכנות זדוניות, משפיעות על 11% מהקמעונאים בכל חודש, בעוד ש-GitHub מעורבת ב-9.7% מההתקפות. פגמים אלו נוגעים לעיתים קרובות בשימוש באפליקציות אישיות בעבודה.
מדיניות הגנת נתונים
השימוש הבלתי מבוקר באפליקציות אישיות תורם להגדלת ההפרות של נתונים. פלטפורמות רשתות חברתיות כמו פייסבוק ולינקדאין הן חלק אינטגרלי מהסביבה המודרנית של עבודה, כאשר נעשה בהן שימוש על ידי בהתאמה 96% ו-94% מהחברות. החשיפה של נתונים מוסדרים בעת העלאה לאפליקציות לא מאושרות מייצגת 76% מההפרות.
הדחיפות בניהול מחמיר
התוצאות של מחקר Netskope צריכות להניע את המובילים בתחום לפעול ללא דיחוי. Sicht101 מלאה בכל תנועת אינטרנט, הגבלת אפליקציות בסיכון גבוה והחמרת מדיניות קפדניות של הגנת נתונים נעשות הכרחיות כדי למנוע הפרות פוטנציאליות ודחופות.
שאלות נפוצות על בינה מלאכותית גנרטיבית במסחר: עלויות הביטחון שמפחיתות את האימוץ
מהם הסיכונים העיקריים לביטחון הקשורים לאימוץ בינה מלאכותית גנרטיבית בתחום המסחר?
הסיכונים העיקריים כוללים חשיפה של נתונים רגישים כמו הקוד המקור של החברות, כמו גם פגיעות להתקפות סייבר בשל שטח התקיפה הגדול שנוצר על ידי כלים אלו.
כיצד חברות המסחר יכולות להגן על הנתונים שלהן בעת השימוש בבינה מלאכותית גנרטיבית?
חברות צריכות להקים מדיניות קפדניות להגנת נתונים, לאסור שימוש באפליקציות לא מאושרות ולהשקיע בפלטפורמות בינה מלאכותית מוכרות שמציעות שליטה רבה יותר על הנתונים.
אילו אפליקציות בינה מלאכותית גנרטיבית הן הפופולריות ביותר בתחום המסחר?
ChatGPT היא הפלטפורמה מבוקשת ביותר, ואחריה Google Gemini וכלי Microsoft Copilot, שגם הם פופולריים בין החברות בתחום.
מדוע ניהול הבינה המלאכותית בחברות הפך כה קריטי בתחום המסחר?
עם העלייה בשימוש בבינה מלאכותית, חברות צריכות לנטר ולשלוט בשימוש בטכנולוגיות אלו כדי למנוע הפרות של נתונים שיכולות להוביל להשלכות חוקיות וכלכליות חמורות.
אילו אמצעים נוקטות חברות כדי למנוע את תופעת ה"זן העטלפי"?
חברות מאמצות כלים של בינה מלאכותית המוסמכים על ידי הארגון, מה שמפחית את השימוש באפליקציות אישיות ומוודא עמידה טובה יותר בדרישות הביטחון של הנתונים.
באיזה אופן אינטגרציית ה-API של בינה מלאכותית במערכות פנימיות של חברות מציגה סיכון נוסף?
האינטגרציה הישירה של API של בינה מלאכותית במערכות פנימיות מגבירה את המורכבות והסיכוי לדליפות נתונים, במיוחד אם מתקיימת תצורה לקויה.
איזה סוג נתונים נפגעים בתדירות הגבוהה ביותר כאשר חברה משתמשת בבינה מלאכותית גנרטיבית?
הנתונים הנפגעים בתדירות הגבוהה ביותר כוללים את קוד המקור של החברה ונתונים מוסדרים, כמו המידע הסודי של הלקוחות.
איזה תפקיד ממלאת ההגברת המודעות של עובדים בהפחתת הסיכונים הקשורים לבינה מלאכותית בחברות?
הגברת המודעות של העובדים היא חיונית, מכיוון שהיא מפחיתה את הסיכונים הקשורים לשימוש בשירותים לא מאושרים שיכולים להוביל להפרות נתונים משמעותיות.
מהן הפרקטיקות הטובות ביותר שעל מנהלי הביטחון לעקוב אחריהן בעת אימוץ פתרונות בינה מלאכותית?
עליהם להבטיח Sicht101 מלאה לכל תנועת אינטרנט, לחסום אפליקציות בסיכון גבוה ולבצע מדיניות קפדניות להגנת נתונים כדי לשלוט במידע שיכול להיות משותף.
