AI Protection membantu Anda mengelola postur keamanan workload AI dengan mendeteksi ancaman dan membantu Anda memitigasi risiko pada inventaris aset AI. Dokumen ini memberikan ringkasan umum tentang AI Protection, termasuk manfaat dan beberapa konsep utamanya. AI Protection tersedia dengan aktivasi Security Command Center di tingkat organisasi dan tingkat project.
Untuk paket layanan Premium dan Enterprise (Tidak Digunakan Lagi), AI Protection membantu memberikan tampilan keamanan AI di seluruh lingkungan Google Cloud Anda.
Saat Security Command Center diaktifkan di tingkat organisasi, dasbor AI Protection di dalam konsol menampilkan kumpulan widget dan fitur yang konsisten, dengan data yang diagregasi dari semua project dan resource dalam organisasi. Google Cloud
Saat Security Command Center diaktifkan di tingkat project, dasbor AI Protection menampilkan data yang terbatas pada project tersebut.
Kemampuan AI Protection
AI Protection membantu Anda mengelola ancaman dan risiko pada sistem AI dengan cara berikut:
- Menilai inventaris aset AI: Menilai dan memahami sistem AI dan aset AI Anda menggunakan dasbor AI Security dan tab resource AI, termasuk hal berikut:
- Model
- Sumber data
- Endpoint
- Agen
- Server Model Context Protocol (MCP) yang dikatalogkan di Agent Registry. Penemuan server MCP mengharuskan App Hub API (
apphub.googleapis.com) diaktifkan di setiap project yang menghosting server MCP.
- Mengidentifikasi kerentanan: mengidentifikasi kerentanan software (CVE) dalam workload agentic yang di-deploy dengan Agent Runtime.
- Mengidentifikasi risiko: mengidentifikasi risiko agentic dan dampaknya pada ekosistem berdasarkan Attack Path Simulation dan aturan grafik keamanan yang telah ditentukan, dengan agen dan server MCP sebagai resource bernilai tinggi.
- Mendeteksi agen yang memiliki hak istimewa berlebih: mendeteksi agen Agent Runtime yang diberi izin berlebihan.
- Mengelola risiko dan kepatuhan: mengelola risiko aset AI Anda secara proaktif dan memverifikasi bahwa deployment AI Anda mematuhi standar keamanan yang relevan.
- Memitigasi risiko hukum dan keuangan: mengurangi risiko keuangan, reputasi, dan risiko hukum yang terkait dengan pelanggaran keamanan dan ketidakpatuhan terhadap peraturan.
- Mendeteksi dan mengelola ancaman: mendeteksi dan merespons potensi ancaman terhadap sistem dan aset AI Anda secara tepat waktu.
- Melihat satu dasbor: mengelola semua risiko dan ancaman terkait AI dari satu dasbor terpusat.
Kasus penggunaan AI Protection
AI Protection membantu organisasi meningkatkan keamanan dengan mengidentifikasi dan memitigasi ancaman dan risiko yang terkait dengan sistem AI dan data sensitif. Kasus penggunaan berikut adalah contoh bagaimana AI Protection dapat digunakan di berbagai organisasi:
Lembaga jasa keuangan: data keuangan pelanggan
Lembaga jasa keuangan besar menggunakan model AI yang memproses data keuangan sensitif.
- Tantangan: memproses data keuangan yang sangat sensitif dengan model AI menimbulkan beberapa risiko, termasuk risiko pelanggaran data, pemindahan data yang tidak sah selama pelatihan atau inferensi, dan kerentanan dalam infrastruktur AI yang mendasarinya.
- Kasus penggunaan: AI Protection terus memantau alur kerja AI untuk menemukan aktivitas mencurigakan, berupaya mendeteksi akses data yang tidak sah dan perilaku model yang anomali, melakukan klasifikasi data sensitif, dan membantu meningkatkan kepatuhan Anda terhadap peraturan seperti PCI DSS dan GDPR.
Penyedia layanan kesehatan: privasi dan kepatuhan pasien
Penyedia layanan kesehatan besar mengelola rekam medis elektronik dan menggunakan AI untuk diagnosis dan perencanaan perawatan, yang menangani Informasi Kesehatan Terlindungi (PHI).
- Tantangan: PHI yang dianalisis oleh model AI tunduk pada peraturan ketat seperti HIPAA. Risiko mencakup paparan PHI yang tidak disengaja melalui kesalahan konfigurasi atau serangan berbahaya yang menargetkan sistem AI untuk data pasien.
- Kasus penggunaan: AI Protection mengidentifikasi dan memberikan pemberitahuan tentang potensi pelanggaran HIPAA, mendeteksi akses PHI yang tidak sah oleh model atau pengguna, menandai layanan AI yang rentan dan berpotensi salah konfigurasi, serta memantau kebocoran data.
Perusahaan manufaktur dan robotika: kekayaan intelektual eksklusif
Perusahaan manufaktur yang berspesialisasi dalam robotika dan otomatisasi canggih sangat bergantung pada AI untuk mengoptimalkan lini produksi dan kontrol robot, dengan kekayaan intelektual (IP) penting yang disematkan dalam algoritma AI dan data manufaktur.
- Tantangan: algoritma AI eksklusif dan data operasional sensitif rentan terhadap pencurian oleh ancaman orang dalam atau pihak luar, yang berpotensi menyebabkan kerugian kompetitif atau gangguan operasional.
- Kasus penggunaan: AI Protection memantau akses tidak sah ke model AI dan repositori kode, mendeteksi upaya untuk mengeksfiltrasi model terlatih dan pola akses data yang tidak biasa, serta menandai kerentanan di lingkungan pengembangan AI untuk mencegah pencurian IP.
Aturan Event Threat Detection untuk aset Gemini Enterprise Agent Platform
Event Threat Detection mendeteksi beberapa potensi ancaman yang melibatkan aset Gemini Enterprise Agent Platform, seperti aktivitas akun layanan yang anomali, perubahan izin sensitif, dan penyalahgunaan identitas agentic.
Kategori temuan yang berlaku untuk aset AI mencakup hal berikut:
- Persistensi: Metode AI API Baru
- Persistensi: Geografi Baru untuk Layanan AI
- Eskalasi Akses: Peniruan Identitas Akun Layanan yang Anomali untuk Aktivitas Admin AI
- Eskalasi Akses: Peniru Identitas Akun Layanan yang Anomali untuk Akses Data AI
- Eskalasi Akses: Delegasi Akun Layanan Multilangkah yang Anomali untuk Aktivitas Admin AI
- Eskalasi Akses: Delegasi Akun Layanan Multilangkah yang Anomali untuk Akses Data AI
- Eskalasi Akses: Peniru Identitas Akun Layanan yang Anomali untuk Aktivitas Admin AI
- Akses Awal: Aktivitas Akun Layanan yang Tidak Aktif di Layanan AI
- Persistensi: Pemberian IAM yang Anomali ke Identitas Agentic
- Akses Kredensial: Kredensial Identitas Agentic Digunakan di Luar Google Cloud
- Persistensi: Izin AI Sensitif Ditambahkan ke Peran Khusus
- Persistensi: Peran Sensitif Diberikan oleh Agen AI
- Persistensi: Peran Sensitif Diberikan ke Agen AI Eksternal
- Penghindaran Pertahanan: Peran Pembuat Token Tingkat Project Diberikan ke Agen AI
- Penghindaran Pertahanan: Peran Pembuat Token Tingkat Folder Diberikan ke Agen AI
- Penghindaran Pertahanan: Peran Pembuat Token Tingkat Organisasi Diberikan ke Agen AI
Untuk mengetahui daftar lengkap temuan Event Threat Detection yang berlaku untuk aset AI, lihat Layanan deteksi.
Agent Platform Threat Detection untuk Agent Runtime
Agent Platform Threat Detection menyediakan deteksi ancaman runtime untuk agen yang di-deploy ke Agent Runtime. Layanan ini memantau agen yang berjalan untuk menemukan potensi serangan dan membuat temuan di Security Command Center.
Agent Platform Threat Detection dapat membuat temuan untuk Agent Runtime yang mencakup kategori berikut:
- Perintah dan Kontrol: Alat Steganografi Terdeteksi
- Akses Kredensial: Find Google Cloud Credentials
- Akses Kredensial: Pengintaian Kunci GPG
- Akses Kredensial: Menelusuri Kunci Pribadi atau Sandi
- Penghindaran Pertahanan: Command Line File ELF Base64
- Penghindaran Pertahanan: Skrip Python Berenkode Base64 Dieksekusi
- Penghindaran Pertahanan: Skrip Shell Berenkode Base64 Dieksekusi
- Penghindaran Pertahanan: Meluncurkan Alat Compiler Kode Di Penampung
- Eksekusi: Eksekusi Kode Jarak Jauh Netcat di Penampung
- Eksekusi: Kemungkinan Eksekusi Perintah Arbitrer melalui CUPS (CVE-2024-47177)
- Eksekusi: Kemungkinan Eksekusi Perintah Jarak Jauh Terdeteksi
- Eksekusi: Program Berjalan dengan Env Proxy HTTP yang Tidak Diizinkan
- Eksekusi: Reverse Shell Socat Terdeteksi
- Eksekusi: Objek Bersama OpenSSL Mencurigakan Dimuat
- Pemindahan Data yang Tidak Sah: Meluncurkan Alat Salin File Jarak Jauh di Penampung
- Dampak: Mendeteksi Cmdline Berbahaya
- Dampak: Menghapus Data Massal dari Disk
- Dampak: Aktivitas penambangan kripto mencurigakan menggunakan Protokol Stratum
- Eskalasi Akses: Penyalahgunaan Sudo Untuk Eskalasi Akses (CVE-2019-14287)
- Eskalasi Akses: Kerentanan Eskalasi Akses Lokal Polkit (CVE-2021-4034)
- Eskalasi Akses: Potensi Eskalasi Akses Sudo (CVE-2021-3156)
- Eksekusi: Python Berbahaya Dieksekusi
- Eksekusi: Escape Penampung
- Eksekusi: Eksekusi Alat Serangan Kubernetes
- Eksekusi: Eksekusi Alat Pengintaian Lokal
- Dampak: Skrip Berbahaya Dieksekusi
- Dampak: URL Berbahaya Teramati
- Eksekusi: Shell Turunan yang Tidak Diharapkan
Untuk mengetahui daftar lengkap temuan Agent Platform Threat Detection, lihat Layanan deteksi.
Framework AI Protection
AI Protection menggunakan framework keamanan yang terdiri dari kontrol cloud yang di-deploy secara otomatis dalam mode detektif. Dalam mode detektif, sistem menerapkan kontrol cloud ke resource yang ditentukan untuk tujuan pemantauan. Jika sistem mendeteksi pelanggaran apa pun, sistem akan membuat pemberitahuan.
Anda dapat menggunakan framework dan cloud kontrol untuk menentukan persyaratan AI Protection dan menerapkannya ke Google Cloud lingkungan Anda.
Framework default
AI Protection menyertakan framework default yang menentukan kontrol dasar yang direkomendasikan. Saat Anda mengaktifkan AI Protection, framework default akan otomatis diterapkan ke organisasi Google Cloud atau project Anda.
Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang kontrol cloud yang digunakan framework default, lihat Google Recommended Dasar-Dasar AI - Vertex AI.
Framework kustom
Jika perlu menyesuaikan persyaratan ini, Anda dapat membuat framework kustom dengan membuat salinan framework default:
- Penyesuaian: Anda dapat menambahkan atau menghapus kontrol cloud di framework kustom agar sesuai dengan kebijakan keamanan Anda.
- Aplikasi yang ditargetkan: Anda dapat menerapkan framework kustom ke organisasi, folder, atau project tertentu. Misalnya, Anda dapat menerapkan kontrol yurisdiksi tertentu ke folder tertentu untuk memastikan data tetap berada dalam wilayah geografis tertentu.
- Batasan: Anda tidak dapat menetapkan framework AI Protection ke aplikasi.
Area fungsional yang didukung untuk AI Protection
Bagian ini menentukan area fungsional yang dapat diamankan oleh AI Protection.
- Workload AI: Workload aplikasi AI berkisar dari alat internal yang bertujuan untuk meningkatkan produktivitas karyawan hingga solusi yang ditujukan untuk konsumen yang dirancang untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan mendorong bisnis. Contohnya mencakup agen AI, asisten virtual, chatbot AI percakapan, dan rekomendasi yang dipersonalisasi.
- Agen AI: Agen AI adalah sistem AI yang dapat memahami lingkungan, membuat keputusan, dan mengambil tindakan untuk mencapai sasaran tertentu.
- Model AI: Model AI diklasifikasikan ke dalam model AI dasar, model AI yang disesuaikan, model AI pihak pertama standar, dan model AI kustom. Contohnya mencakup Gemini, Llama, model terjemahan, dan model kustom untuk tugas tertentu.
- Aset AI: Aset AI berkontribusi pada pipeline operasi machine learning
dan digunakan oleh workload AI. Jenis aset AI mencakup hal berikut:
- Aset AI deklaratif: Alat pengelolaan siklus proses AI, seperti Gemini Enterprise Agent Platform, melacak aset ini.
- Aset AI yang disimpulkan: Aset tujuan umum, seperti aset komputasi dan penyimpanan, yang digunakan untuk memproses data atau workload AI.
- Model-as-a-Service (khusus API): Aset yang memiliki panggilan terprogram ke model AI pihak pertama atau pihak ketiga.
- Resource AI tanpa pengawasan: Aset dan workload AI yang tidak disetujui atau tidak dikelola. Resource AI tanpa pengawasan tidak didukung di Security Command Center di Google Cloud konsol.