AI Trust, Risk en Security Management

Wat is AI TRiSM?

Volgens Gartner is AI Trust, Risk, en Security Management (AI TRiSM) een raamwerk dat zorgt voor "AI-modelbeheer, betrouwbaarheid, eerlijkheid, robuustheid, effectiviteit en gegevensbescherming." AI TRiSM stelt organisaties in staat om proactief risico's en beveiligingslacunes van Kunstmatige Intelligentie-systemen te identificeren en te verminderen.

Belangrijkste Onderdelen van het AI TRiSM-raamwerk

1. Uitlegbaarheid: Dit heeft betrekking op processen die AI-systemen, hun invoer, uitkomsten en mechanismen begrijpelijk maken voor menselijke gebruikers.
2. ModelOps: Dit verwijst naar de tools en processen die deel uitmaken van de softwareontwikkelingscyclus van een AI-gestuurde oplossing.
3. Weerstand tegen Aanvallen: AI TRiSM beschermt AI tegen aanvallen door meerdere processen te introduceren, zoals adversarial training en defensive distillation.
4. Data-anomaliedetectie: Dit houdt de integriteit van AI-systemen intact door fouten te verminderen die gerelateerd zijn aan de trainingsdata.
5. Gegevensbescherming: Dit is een integraal onderdeel van AI TRiSM dat zich richt op het beschermen van gebruikersgegevens.

Adversarial training en Defensive distillation zijn manieren om AI-systemen veiliger en betrouwbaarder te maken, vooral als ze worden blootgesteld aan vijandige of misleidende informatie.

Adversarial Training en Defensive Distillation zijn technieken die worden gebruikt om de robuustheid van machine learning-modellen, met name neurale netwerken, te verbeteren. Hier is een simpele uitleg van beide:

Adversarial Training
Stel je voor dat je een superheld bent die traint om sterker te worden. Je oefent niet alleen met gemakkelijke tegenstanders, maar ook met schurken die je proberen te verslaan met slimme trucs. Door tegen deze schurken te vechten, leer je hun trucs te herkennen en jezelf te verdedigen.

In de context van AI betekent adversarial training dat je het model traint met zowel normale gegevens als 'slechte' of 'vijandige' gegevens. Deze vijandige gegevens zijn speciaal ontworpen om het model te misleiden. Door het model op deze manier te trainen, wordt het beter in het herkennen en weerstaan van pogingen om het te misleiden.

Defensive Distillation
Dit is een beetje als het leren van de essentie van een vaardigheid. Stel je voor dat je een complexe goocheltruc leert. Eerst leer je alle ingewikkelde details, maar dan probeer je de truc te vereenvoudigen zonder de magie te verliezen. Je 'distilleert' de truc tot zijn essentie, waardoor het voor anderen moeilijker wordt om te begrijpen hoe je het hebt gedaan.

In AI-termen is defensive distillation een techniek waarbij een complex model wordt getraind en vervolgens wordt gebruikt om een eenvoudiger model te trainen. Dit eenvoudigere model behoudt de nauwkeurigheid van het complexe model maar is resistenter tegen aanvallen omdat het moeilijker is voor aanvallers om te begrijpen hoe het model tot beslissingen komt.

Beide technieken zijn manieren om AI-systemen veiliger en betrouwbaarder te maken, vooral als ze worden blootgesteld aan vijandige of misleidende informatie.

Toekomst van AI TRiSM

Volgens Gartner's AI TRiSM Market Guide zullen organisaties die AI-transparantie, vertrouwen en beveiliging implementeren, tegen 2026 een verbetering van 50% zien met betrekking tot adoptie van AI, zakelijke doelen en gebruikersacceptatie.

Gebruik van AI TRiSM

AI TRiSM heeft uitgebreide toepassingen voor organisaties die AI inzetten en/of ontwikkelen. Het maakt AI-systemen betrouwbaarder en voldoet aan gegevensprivacyregelgeving. Als organisaties overwegen om AI TRiSM of een ander toezichthoudend raamwerk voor AI-middelen te implementeren, is het essentieel om de nodige basis te leggen voor een naadloze implementatie en werking.

Implementatie van AI TRiSM: Belangrijke vereisten om te overwegen

1. Vaardigheidstraining: Het opleiden van medewerkers over de kerntechnologieën van AI TRiSM en het dichten van de vaardigheidskloof speelt een cruciale rol bij het verbeteren van menselijke betrokkenheid. Dit is bepalend voor de werking en optimalisatie van het raamwerk. Effectieve samenwerking tussen verschillende teams is de sleutel tot een naadloze kennisoverdracht tussen medewerkers en versnelt de opleiding van medewerkers. Na de training moeten organisaties een taskforce vormen om hun AI-activiteiten te beheren.
2. Duidelijke documentatie: Dit helpt leiders binnen organisaties om belangrijke stakeholders en medewerkers op te leiden en optimaal te informeren over het AI TRiSM-raamwerk en de toepassingen ervan.
3. Prioriteit geven aan AI-transparantie: Dit omvat het implementeren van de nodige toolkits en infrastructuur die XAI (Explainable AI's) bevorderen.
4. Optimale beveiligingspraktijken implementeren: Dit omvat het minimaliseren van het aanvalsoppervlak door waterdichte beveiligingspraktijken en -kaders binnen hun netwerk te implementeren.

Over Duidelijke Documentatie

Elke uitgebreide architectuur begint met een uniforme standaard die definieert:

• Risicobeoordelingsmethoden
• Reikwijdte van het raamwerk
• Gebruiksscenario's
• Beste praktijken
• Plannen voor continuïteit en reproduceerbaarheid
• Definitie van kernprocessen en terminologie
• Systeemoverzicht
• Methoden voor kwaliteitstesten

Het hebben van begrijpelijke documentatie helpt organisatieleiders om belangrijke stakeholders en medewerkers te informeren over het AI TRiSM-raamwerk en de toepassingen ervan. Bovendien standaardiseert documentatie essentiële processen. Voor een dynamischere documentatie en governance van AI TRiSM is het belangrijk dat organisaties samenwerken met experts en beleidsmakers uit diverse vakgebieden.

AI TRiSM represents a groundbreaking leap towards transparent, reliable, and secure AI technology. By embracing AI TRiSM, companies can unlock the full potential of AI while effectively managing risks

Prioriteit geven aan AI-transparantie

Bedrijfsleiders en C-level executives die toezicht houden op de AI-trajecten binnen hun respectievelijke organisaties, moeten de nodige toolkits en infrastructuur implementeren die XAI bevorderen. Enkele belangrijke XAI-processen zijn onder meer:

• Lokale interpreteerbare modelagnostische uitleg (LIME)
• SHAPley Additieve uitleg (SHAP)
• Algoritmische eerlijkheid
• Mens-in-de-lus feedbackmodellen
• Gedeeltelijke afhankelijkheidsgrafieken

Optimale beveiligingspraktijken implementeren

Voor de IT ingewijden onder ons, even wat jargon: organisaties die AI willen inzetten, moeten hun aanvalsoppervlak minimaliseren door waterdichte beveiligingspraktijken en -raamwerken binnen hun netwerk te implementeren. Om overbelichting van AI-systemen en datasets te voorkomen, moeten organisaties de Zero Trust-architectuur, Secure Access Service Edge en andere beveiligingsprogramma's implementeren die de microsegmentatie van kritieke bronnen benadrukken, continue evaluatie en monitoring van middelen, en contextuele authenticatie en autorisatie van gebruikers.

Stappenplan om een AI te implementeren met een TRiSM of vergelijkbaar raamwerk

TRiSM (of een soortgelijk model) is een systeem voor IT-servicebeheer dat bedrijven helpt om AI systemen te implementeren. Dit kan uitdagend zijn, maar met de juiste stappen en ondersteuning kan het proces gestroomlijnd worden. Hier is een eenvoudig stappenplan om te beginnen met de implementatie van bijv. TRiSM en hoe AI Personeelstraining daarbij kan helpen:

Stappenplan voor het Implementeren van TRiSM'achtige systemen:

1. Behoefteanalyse:
   • Bepaal de huidige situatie en identificeer de gebieden die verbetering behoeven.
   • Hoe AI Personeelstraining Helpt: Door middel van geavanceerde data-analyse kan AI Personeelstraining helpen bij het in kaart brengen van de huidige IT-landschap en de gebieden die aandacht nodig hebben.
2. Definieer Doelstellingen:
   • Stel duidelijke en meetbare doelen voor wat je wilt bereiken met TRiSM.
   • Hoe AI Personeelstraining Helpt: Met modellen en het opstellen van een AI beleid kan AI Personeelstraining helpen bij het stellen van realistische en haalbare doelen.
3. Opleiding en Bewustwording:
   • Zorg dat het personeel op de hoogte is van de principes van TRiSM en train ze in de relevante processen.
   • Hoe AI Personeelstraining Helpt: AI kan gepersonaliseerde trainingsmodules aanbieden die afgestemd zijn op de behoeften van elk individu, wat de leercurve versnelt.
4. Implementatie:
   • Begin met de implementatie van TRiSM in geselecteerde afdelingen/gebieden, rekening houdend met de gestelde doelen.
   • Hoe AI Personeelstraining Helpt: AI kan helpen bij het begeleiden van bepaalde implementatieprocessen, waardoor de efficiëntie en nauwkeurigheid wordt verhoogd.
5. Evaluatie en Feedback:
   • Evalueer regelmatig de voortgang en verzamel feedback om de implementatie te verbeteren.
   • Hoe AI Personeelstraining Helpt: Met behulp van analytics zullen we de voortgang nauwkeurig meten en kunnen aanbevelingen voor verbeteringen worden gedaan.
6. Continue Verbetering:
   • Op basis van feedback en evaluaties, blijf het TRiSM-systeem verfijnen en verbeteren.
   • Hoe AI Personeelstraining Helpt: Onze consultants zullen voortdurend nieuwe trends en patronen identificeren, wat helpt bij het anticiperen op toekomstige behoeften en het aanbrengen van de nodige aanpassingen aan het raamwerk. Samen met uw specialisten wordt uw "Defense" op die manier onderhouden en verbeterd.

Het is essentieel om te onthouden dat de implementatie van bijvoorbeeld TRiSM een doorlopend proces is en niet slechts een eenmalige taak. Met de juiste ondersteuning van AI Personeelstraining kan het proces soepeler en efficiënter verlopen

De Gartner Gids Schetst een Vijfpunts Markt-Routekaart voor de AI TRiSM Architectuur

Verwachtingen m.b.t. AI TRiSM
Volgens Gartner's AI TRiSM Market Guide zullen we de volgende fases zien:

Fase 1 — Uitbreiding van de Levenscyclus van het Model (2020-2024):

Organisatieleiders die betrokken zijn bij de bouw van het AI TRiSM-raamwerk zullen samenwerken met "datawetenschappers, AI-ontwikkelaars, beveiligingsleiders en zakelijke belanghebbenden" om ervoor te zorgen dat ze het belang van AI TRiSM-tools begrijpen en deze contextueel kunnen toepassen op het beveiligingsontwerp van het raamwerk.

Fase 2 — Functiebotsingen (2023-2025):

Dit verwijst naar de overlappende mogelijkheden binnen AI TRiSM. Functies zoals ModelOps, uitlegbaarheid, modelmonitoring, continue modeltesten, privacyfuncties (inclusief privacybevorderende technologieën) en AI-toepassingsbeveiliging overlappen elkaar.

Fase 3 — Modelbeheer en Functieconvergentie (2024-2026):

Met de proliferatie van AI TRiSM-tools wordt verwacht dat ModelOps-leveranciers hun mogelijkheden zullen uitbreiden om de volledige levenscyclus van het AI-model te accommoderen.

Fase 4 — Marktconsolidatie (2025-2028):

Naarmate organisaties beginnen met het adopteren van AI TRiSM-tools, verwacht Gartner dat de AI TRiSM-markt zich zal consolideren rond twee van zijn kernmogelijkheden: ModelOps en privacyfuncties.

Fase 5 — AI-Versterkte TRiSM (vanaf 2029):

Gartner voorspelt de introductie van AI-Versterkte TRiSM, die AI-regulering orkestreert met menselijk toezicht.

The next step

In het snel evoluerende landschap van IT-servicebeheer kan het navigeren door complexe systemen zoals TRiSM overweldigend lijken. Maar u hoeft dit pad niet alleen te bewandelen. Onze deskundige consultants staan klaar om u te begeleiden bij elke stap, van de initiële behoefteanalyse tot continue verbeteringen. Ze combineren hun uitgebreide ervaring met de kracht van AI om oplossingen op maat te bieden die echt werken. Waarom zou u het wiel opnieuw uitvinden als u een partner kunt hebben die de weg al kent?

Neem vandaag nog contact op en ontdek hoe we samen de toekomst van uw AI implementaties kunnen vormgeven.

Je kunt commentaar geven via dit artikel op Linkedin.