Új európai szabvány a káros deepfake-ek elleni küzdelem szolgálatában

Az ETSI (European Telecommunications Standards Institute) új specifikációja proaktív megközelítést alkalmaz: a deepfake-ek megelőzését olyan biztonsági és irányítási kihívásként kezeli, amelyet a mesterségesintelligencia-rendszer teljes életciklusa során figyelembe kell venni.

Forrás: ETsi

Az ETSI új műszaki specifikációt (Technical Specification) adott ki, amelynek célja, hogy csökkentse annak kockázatát, hogy a generatív mesterségesintelligencia-rendszerek káros deepfake-eket (mélyhamisítványokat) hozzanak létre. Az ETSI mesterséges intelligencia biztonságával foglalkozó Műszaki Bizottsága által kidolgozott ETSI TS 104 275 célja, hogy erősítse az MI-fejlesztők és -üzemeltetők elszámoltathatóságát. Ezt olyan gyakorlati intézkedések és biztosítékok révén éri el, amelyek bemutatják, hogyan mérsékelhetők a deepfake-ekkel kapcsolatos kockázatok.

A deepfake-ek elleni eddigi törekvések elsősorban a már létrehozott, manipulált tartalmak észlelésére összpontosítottak. Az ETSI új specifikációja ezzel szemben proaktív megközelítést alkalmaz: a deepfake-ek megelőzését olyan biztonsági és irányítási kihívásként kezeli, amelyet az MI-rendszer teljes életciklusa során kezelni kell. Az MI-modellekre és -rendszerekre vonatkozó, az ETSI EN 304 223 szabványban rögzített alapvető kiberbiztonsági követelményekre építve az új specifikáció segíti a szervezeteket abban, hogy csökkentsék annak kockázatát, hogy MI-rendszereik káros deepfake-eket hozzanak létre. Ez egyúttal támogatja az EU MI-rendeletében (AI Act) megfogalmazott célkitűzéseket is, kiterjesztve a biztonsági szempontokat a „magas kockázatú” kategóriába sorolt ​​rendszereken túlra is.

Az ETSI Műszaki Bizottsága a következő intézkedéseket vázolja fel:

  • Kockázatértékelések telepítés előtt: A generatív MI-rendszerek potenciális visszaéléseinek azonosítása és biztosítékok végrehajtása a kiadásuk előtt.
  • Emberi felügyelet: Emberi felülvizsgálati és beavatkozási folyamatok létrehozása, biztosítva, hogy a szervezetek megtartsák az ellenőrzést a rendszer viselkedése felett.
  • Visszaélés elleni biztosítékok: Olyan intézkedések végrehajtása, mint a tartalomszűrés, a MI által generált tartalom címkézése és a felhasználói figyelmeztetések, ahol szükséges.
  • Folyamatos monitoring: Felmerülő fenyegetések felülvizsgálata, incidensek kivizsgálása és a biztosítékok frissítése az új kockázatok azonosításakor.
  • Bizonyítékokon alapuló értékelés: Dokumentáció és nyilvántartás vezetése, amely igazolja, hogy a megfelelő ellenőrzéseket végrehajtották-e és a tervek szerint működnek-e.

Ezen biztosítékok mellett a specifikáció tesztforgatókönyveket és megfelelési/nemteljesítési kritériumokat is felvázol. Ezek a gyakorlati intézkedések lehetővé teszik a szervezetek számára, hogy bemutassák, valóban sikerült-e csökkenteni a deepfake-ekkel kapcsolatos kockázatokat, ahelyett, hogy a felelős MI-fejlesztésre vonatkozó kötelezettségvállalásokra hagyatkoznának.

Forrás: securityworldmarket