Seks kritiske områder til evaluering af AI-sikkerhed som en MSP

Dine kunder bruger allerede AI. Medarbejdere udarbejder e-mails med Copilot, analyserer data i ChatGPT og automatiserer opgaver med GenAI-værktøjer, der er indbygget i de systemer, de allerede bruger. Meget af denne aktivitet sker uden for dine formelle sikkerhedskontroller, og det skaber et nyt risikolag, som traditionelle værktøjer ikke er bygget til at håndtere.

For MSP'er er spørgsmålet ikke længere, om kunder vil indføre AI, men hvordan man sikrer denne indførelse på en måde, der passer til din forretningsmodel, skalerer på tværs af flere klientmiljøer og adresserer trusler, der er specifikke for AI: prompt-injektionsangreb, skygge-AI og ukontrollerede dataflows.

Hvad AI-sikkerhed faktisk betyder AI-sikkerhed handler om at overvåge, kontrollere og beskytte, hvordan AI bruges på tværs af en organisation. For MSP'er er de mest relevante scenarier to: forbrugerscenarier, hvor medarbejdere interagerer direkte med AI-værktøjer som ChatGPT eller Copilot, og udviklerscenarier, hvor AI er integreret i applikationer og arbejdsgange. I begge tilfælde er risikoen den samme: følsomme data, der bevæger sig gennem kanaler, du ikke kan se.

Hvad du skal kigge efter ved evaluering Mange AI-sikkerhedsløsninger er bygget til virksomhedens sikkerhedsteams, ikke til MSP'er, der administrerer flere klientmiljøer parallelt. Det viser sig i, hvordan de er konstrueret: kompleks onboarding, store integrationskrav og prissætning, der ikke understøtter en skalerbar servicedriftsmodel.

Ved sammenligning af løsninger bør seks områder guide din evaluering:

Multitenant-arkitektur og administration - Kan du administrere politikker pr. klient, pr. miljø eller pr. afdeling, alt sammen fra en enkelt konsol? Hvordan ser onboarding ud?

Databeskyttelse på tværs af AI-arbejdsgange - Hvordan identificeres og beskyttes følsomme data på tværs af prompts, API-kald og AI-drevne arbejdsgange? Kan politikker anvendes konsekvent på tværs af klientmiljøer?

Indblik i AI-brug - Giver løsningen indsigt i, hvilke AI-værktøjer der faktisk bruges, inklusive uautoriseret skygge-AI, og kan du operationalisere disse data?

Monetarisering og servicelevering - Understøtter løsningen en skalerbar servicemodel med fleksibel prissætning, uden at skabe store driftsomkostninger?

Styring og overholdelse - Er der understøttelse af rollebaseret adgangskontrol, revisionslogfiler og rammer som NIST AI RMF, EU AI Act eller ISO 42001?

Prompt-risici og skadelige inputs - Hvordan håndteres prompt-injektion og andre former for misbrug? Er denne kontrol integreret i bredere sikkerhedsarbejdsgange?

Acronis GenAI Protection Acronis GenAI Protection er bygget til MSP-forretningsmodellen og adresserer primært forbruger- og udviklerscenarier. Løsningen anvender en endpoint-først-tilgang, der giver synlighed, kontrol og beskyttelse på tværs af kundernes AI-miljøer: den opdager og overvåger AI-applikationer, herunder skygge-AI, inspicerer prompts for følsomme oplysninger og forhindrer data i at blive delt med uautoriserede værktøjer, og blokerer skadelige prompts og prompt-injektionsangreb.

AI-adoption accelererer hurtigere, end sikkerhedsstrategier kan følge med. MSP'er, der kan lukke dette hul, vil levere mere værdi og kan tilbyde AI-sikkerhed som en ny, skalerbar tjeneste.

Er du interesseret i at vide mere om, hvordan du kan begynde at tilbyde AI-sikkerhed til dine kunder? Kontakt os på sales@gridheart.com.