Gen AI Security בכמה מילים
בינה מלאכותית גנרטיבית (Generative AI) משנה את כללי המשחק. ארגונים מיישמים כלים כמו ChatGPT, Copilot ודומיהם כדי לייעל תהליכים, לכתוב קוד, לסכם מסמכים – ולעיתים גם לקבל החלטות.אבל עם הכוח – מגיעה גם אחריות. ולצידה, סיכונים חדשים שלא הכרנו בעבר. כי בניגוד לכלים מסורתיים, GenAI פועל על בסיס הסתברויות, נתונים דינמיים ותשובות לא תמיד צפויות. כאן בדיוק נכנס לתמונה המושג הקריטי Gen AI Security – תחום שעוסק בשאלה: איך מגנים על מידע, שומרים על בקרה, ומונעים טעויות – כשהמכונה היא זו שמייצרת את התוכן?
מהם הסיכונים?
Gen AI Security מתמודד עם מגוון תרחישים שעד כה לא היו קיימים:
- דליפת מידע רגיש בשאלות או תשובות
- הזרקת הוראות זדוניות (Prompt Injection) שמובילות להתנהגות לא צפויה
- שגיאות עובדתיות או קוד מסוכן שנראים אמינים אך שגויים
- היעדר שקיפות (Black Box) בתהליכי קבלת החלטות
- תוספים חיצוניים לא מאובטחים שמרחיבים את שטח החשיפה
מדובר באתגרים שמחייבים שינוי גישה – לא רק טכנולוגית, אלא גם תרבותית.
למה זה חשוב עכשיו?
רבים ממהרים “לקפוץ על ההזדמנות” – אבל בלי תוכנית מסודרת.
במקום לאמץ AI ואז לטפל בבעיות – Gen AI Security מדגיש את החשיבות של חשיבה מקדימה:
לתכנן את השימוש בבינה מלאכותית כמו שמתכננים כל שינוי מערכתי – עם מדיניות, אחריות, וניהול סיכונים.
המנהלים לא יכולים להתעלם – הם נדרשים להוביל.
איך מיישמים את נכון?
כדי להגן על הארגון, יש ליישם מדיניות Gen AI Security מקיפה:
- קביעת כללים ברורים לשימוש
- ביצוע בדיקות Red-Team לכלי ה-AI
- שמירה על Man in the Loop – מעורבות אנושית בכל שלב
- הדרכת עובדים והעלאת מודעות
- ניטור שוטף של תוצרי הבינה המלאכותית
מודל G.A.I.N: מסגרת לניהול סיכונים
- Governance – הגדרת כללים ואחריות
- Audit – בדיקות ובקרה רציפה
- Implementation – הטמעה הדרגתית וזהירה
- Nurture – שיפור מתמיד והסתגלות למציאות משתנה
לסיכום
בינה מלאכותית היא לא קסם – היא כלי.
Gen AI Security נועד לוודא שהשימוש בכלי הזה נעשה באופן בטוח, אחראי ומבוקר.
מי שלא בונה גישה מסודרת כבר עכשיו – עלול להיחשף לא רק לאתגרים, אלא לאיומים אמיתיים.
