A Bázeli Bankfelügyeleti Bizottság (BCBS) aggályokat vetett fel a bankok számára az MI és a gépi tanulás (ML) alkalmazásából eredő kiberbiztonsági kockázatokkal kapcsolatban. A bizottság nemrégiben kiadott egy jelentést, amelyben kiemeli az MI/ML-alapú rendszerek által jelentett potenciális fenyegetéseket, mint például az adatlopás, a pénzügyi csalások és a kiberhadviselés.
A jelentés szerint az MI/ML-alapú rendszerek összetettsége és adatigényessége miatt nehezebb lehet azonosítani és kezelni a kiberbiztonsági kockázatokat. Ezenkívül ezek a rendszerek gyakran nyitott forráskódú szoftverekre támaszkodnak, amelyek sebezhetőbbek lehetnek a kibertámadásokkal szemben.
A BCBS számos ajánlást fogalmazott meg a bankok számára a kiberbiztonsági kockázatok enyhítésére. Ezek közé tartoznak:
- Erős kockázatkezelési keretrendszer bevezetése: A bankoknak átfogó kockázatkezelési keretrendszert kell kidolgozniuk, amely magában foglalja az MI/ML-alapú rendszerekhez kapcsolódó kockázatokat.
- Szigorú adatbiztonsági intézkedések bevezetése: A bankoknak szigorú adatbiztonsági intézkedéseket kell bevezetniük az MI/ML-alapú rendszerek által tárolt és feldolgozott adatok védelmére.
- Folyamatos tesztelés és felügyelet: A bankoknak rendszeresen tesztelniük és felügyelniük kell az MI/ML-alapú rendszereket a kiberbiztonsági kockázatok azonosítása és enyhítése érdekében.
- Képzés és tudatosság növelése: A bankoknak képzést kell nyújtaniuk alkalmazottaiknak az MI/ML-alapú rendszerekkel kapcsolatos kiberbiztonsági kockázatokról.
A BCBS jelentése hangsúlyozza az MI/ML-alapú rendszerek kiberbiztonsági kockázatainak fontosságát. A bankoknak proaktívan kell kezelniük ezeket a kockázatokat az ügyfelek adatainak és pénzügyi rendszereinek védelme érdekében.
0Hozzászólás: