Er kunstig intelligens og maskinlæring direkte reguleret af NIS 2-direktivet?
I takt med at AI og maskinlæringssystemer (ML) spiller en afgørende rolle i beslutningsprocessen på tværs af den europæiske økonomi, opstår der et centralt spørgsmål for bestyrelser og ledere af compliance-regler: Er NIS 2-direktivet regulerer i øjeblikket AI/ML-teknologier - i dag, og hvad kan morgendagen bringe? For nuværende er svaret direkte: NIS 2 opregner eller definerer ikke eksplicit kunstig intelligens eller maskinlæring som regulerede teknologikategorier. I stedet gælder direktivet funktionelt målrettede cyber- og operationel modstandsdygtighed for essentielle og vigtige tjenesteudbydere, der er nævnt i bilag I og II (energi, sundhed, digital infrastruktur, bankvirksomhed og mere).
Men kig lige under overfladen: AI/ML-systemer, der understøtter eller muliggør essentielle tjenester, er utvetydigt "inden for omfanget" efter funktion, ikke efter teknologitype. For eksempel bliver en AI-drevet svindeldetekteringsmotor i en bank eller et ML-baseret netoptimeringsværktøj hos et elselskab reguleret under NIS 2, ikke fordi det er "AI", men fordi det er essentielt. Omvendt falder generel forskning, betaprodukter eller ikke-produktionsbaserede AI-pilotprojekter uden for disse kernesektorer uden for NIS 2's anvendelsesområde - i hvert fald for nu (NIS 2, artikel 2).
Compliance-risiko opstår ikke fra navnet på teknologien, men fra den indvirkning, den har, hvis den fejler.
Direktivets tekst (især betragtning 51) opfordrer endda til innovation og anbefaler brugen af "teknologier som kunstig intelligens" til cyberdetektering og -respons. Alligevel... der er ingen obligatoriske AI-specifikke sikkerhedskontroller eller rapporteringsprotokoller i teksten. Alle risikostyring, hændelsesmeddelelse, og kravene til forsyningskæden gælder for den regulerede enhed som helhed. AI inddrages kun i anvendelsesområdet, når det er afgørende for en reguleret digital tjeneste.
Det betyder:
- Du rapporterer ikke en "AI-hændelse"; du rapporterer en større servicehændelse som krævet i henhold til NIS 2.:
- Der er ingen ML-specifikke forpligtelser til sikring, dokumentation eller gennemsigtighed – disse findes stadig i sektorretningslinjerne og den kommende AI-lov.
Dagens forventning til compliance: Hvis AI driver din essentielle tjeneste, skal du behandle den som om den er omfattet af NIS 2, selvom ordet AI aldrig optræder i loven.
Hvordan er NIS 2-forpligtelserne for AI og ML klar til at udvikle sig?
Europas tilsynsmyndigheder og cybermyndigheder har signaleret et større skift: Eksplicitte, harmoniserede AI/ML-kontroller kommer til NIS 2 - via teknisk vejledning, ændringer og krydsreferencer til AI-loven og ENISA-rammerne. Den gradvise overgang fra "generisk dækning" til "navngivne og kortlagte forpligtelser" er allerede i gang.
Køreplanen: Fra implicit til eksplicit AI/ML-styring
- ENISA og standardiseringsorganer (CEN, CENELEC, ETSI): står i spidsen for initiativer, der skal forbinde AI/ML-specifik operationel sikkerhed direkte med NIS 2's kernekrav (ENISA NIS2 Technical Implementation Guidance 2024). Dette omfatter vejledning om risikovurdering, sikring, kontrol af forsyningskæden og revisionsmuligheder for "højrisiko"-AI-systemer.
- Sektorkortlægning accelererer: Hvis AI/ML anvendes inden for sundhed, energi, finans eller digital infrastruktur, forvent krav som:
- AI/ML-aktiverkatalogisering og risikodokumentation (SBOM, forsyningstjek)
- Reviderbarhed og fejllogning for modeller
- Gennemsigtighed og forklarlighed, når menneskers sikkerhed er involveret
- Skræddersyede hændelses rapportdækker AI-modelfejl eller angreb (forgiftning, fjendtlig manipulation)
- AI Act (2024/2149/EU) Interlock: Så snart som EU's AI-lov er i kraft, vil dens "højrisiko"-systemer udløse automatiske NIS 2-afgifter, når de implementeres inden for regulerede sektorer. Dette er ikke overlapning - det er harmoniseret tilpasning.
- Formel NIS 2-gennemgang i 2026: er planlagt som det centrale skæringspunkt: tekniske standarder, AI-specifikke kontroller og protokoller for hændelsesrapportering skal konvergeres med henblik på revision.
Reguleringsmæssig sandboxing er ved at ophøre. Organisationer forventes at revidere og dokumentere deres eksponering for AI/ML nu, ikke først når revisionerne bliver lov.
• Reguleringsstak: NIS 2 danner compliance-grundlaget, med AI-loven ovenover og ENISA/standarder som støttende støtter. En markeret pil peger på den kommende 2026-gennemgang – en dato til din compliance-kalender.
Mestre NIS 2 uden regnearkkaos
Centraliser risici, hændelser, leverandører og bevismateriale på én ren platform.
Hvordan vil NIS 2, EU's AI-lovgivning og ISO 42001 arbejde sammen om overholdelse af AI/ML?
I praksis struktureres den europæiske AI/ML-compliance som en regeringstreenighedNIS 2, EU's AI-lov og ISO 42001. Hver især udgør en del af risiko- og garanticyklussen – dette er ikke et isoleret regime, men et lagdelt.
Integration af overholdelse af regler: Ud over isolerede kontroller
- 2 NIS: Sætter grundlæggende krav - risiko og aktivregister, hændelsesmeddelelse, forsyningskædens modstandskraft, hvor AI-systemer falder ind under anvendelsesområdet efter sektorfunktion.
- EU AI-lov: Definerer "højrisiko"-AI/ML-systemer med fokus på forklarlighed, menneskelig overvågning, livscyklusstyring og robust dokumentation. Status som "højrisiko" i din sektor bliver også et indikator for NIS 2-ansøgning (Oversigt over AI-loven).
- ISO/IEC 42001:2023: Tilbyder et struktureret styringssystem til AI-styring – udvider bedste praksis i henhold til ISO 27001/ISMS til at omfatte AI-specifik aktivsporing, interessentansvar, risikostyring og revisionsspor.
| Framework | Kernefokus | Vigtige compliance-aktiviteter |
|---|---|---|
| NIS 2 | Cyberresiliens | Risikoregister og AI-aktiverkortlægning, leverandør due diligence, IR-planer |
| EU's AI-lov | Systemstyring | Menneskelig overvågning, dokumentation, forklarlighed, livscyklusstyring |
| ISO / IEC 42001 | Styringssystem | Aktivliste, tildeling af risikoejer, SoA-kontroller knyttet til modelaktiver |
Fremtidens tilsynsmyndigheder vil forvente, at ISMS, privatliv og AI-styring bliver kortlagt i et enkelt registreringssystem.
Eksempel på casestudie:
Et hospital implementerer en AI-diagnosemotor, som har direkte indflydelse på patientplejen.
- 2 NIS: Hospitalet er "essentielt", systemet er kritisk - så alle AI-relaterede hændelser og kontroller er omfattet.
- AI-lov: Modellen er "højrisiko" og kræver transparent logføring, menneskeligt tilsyn og robusthed. revisionsspors.
- ISO 42001: Modellen er registreret som et aktiv i ISMS, knyttet til risiko-, hændelses- og gennemgangsprocedurer.
Hvad er cybersikkerheds- og compliance-risiciene for AI/ML under NIS 2?
AI/ML udvider den digitale angrebsflade – og NIS 2 forventer, at regulerede enheder forudser og beskytter mod disse risici sammen med almindelige IT-trusler.
Prioriterede risikodomæner
- Model-/dataforgiftning: Ondsindet manipulation af data eller modelvægte, der forårsager downstream-skade. Afbødes af datapipeline-kontroller, modelversionering og integritetstjek - NIS 2 Artikel 21.2a/f.
- Eksponering for forsyningskæden: AI/ML-modeller inkorporerer ofte tredjeparts-/open source-kode eller prætrænede modeller. SBOM'er (Software Bill of Materials), leverandørsikkerhed revisioner og underskriftskontrol er påkrævet - NIS 2 artikel 21.2d/l.
- Sort boks / huller i forklaringsevnen: Manglende sporbarhed komplicerer hændelsesrespons og lovgivningsmæssig rapportering - adresseret via logning, afspilning af modelbeslutninger og periodiske gennemgange - NIS 2 artikel 21.2j/k.
- Kontinuerlig modeldrift: Modeller, der tilpasser sig på uforudsete måder, kan forstærke risikoen, hvis der ikke overvåges – periodiske gennemgange af ISMS/ISO 42001 er afgørende.
- Insidermisbrug: Svage adgangskontroller blandt datateknikere, AI- og infrastrukturpersonale kan fremme manipulation eller datalækage.
| AI/ML-risiko | NIS 2 Artikel 21 Told | Bedste praksis for kontrol |
|---|---|---|
| Modelforgiftning | Sikker udvikling (21.2a), testning (21.2f) | Dataoprindelseslogfiler, trusselsmodeller, godkendelser |
| Supply Chain Risiko | Leverandørledelse (21.2 d/l) | SBOM, underskrevne leverandørattester, revisioner |
| Forklarlighed/mangel | Logning (21.2 j/k) | Modelbeslutningslogfiler, IR-playbooks |
Hver risiko kræver et revisionsspor med en klar aktiv- → risiko- → kontrol- → beviskæde.
ENISA's officielle AI-trusselslandskab og Vejledning til AI-forsyningskæden (ENISA 2024) opdeler yderligere de mest presserende scenarier og afbødningsplaner.
Vær NIS 2-klar fra dag ét
Start med et gennemprøvet arbejdsområde og skabeloner – bare skræddersy, tildel og gå i gang.
Hvordan kan man fremtidssikre NIS 2-overholdelse af AI/ML-implementeringer?
Ægte fremtidssikring handler ikke om at sætte kryds i bokse for nuværende revisioner, men om at opbygge et system til sporbarhed, dokumentation og scenarieøvelse, der kan skaleres med de lovgivningsmæssige forventninger.
Sekstrins proaktiv compliance-håndbog
- Katalogér alle AI/ML-aktiver: Angiv alle modeller, pipelines, datasæt og understøttende applikationer som registrerede aktiver i dit ISMS.
- Opdater risikoregisteret rutinemæssigt: Log eksplicit trusler som forgiftning, afdrift, forsyningskæder og black-box-eksponeringer. Tildel risikoejere og automatisk udløste anmeldelser.
- Opgrader leverandørsikring: Krav om SBOM, attestering og periodisk revisionsbeviser for alle tredjepartsmodeller og -leverandører. Dokumentér hver vurdering.
- Automatiser kobling (sporbarhed): Leverage ISMS.online's sammenkædede arbejdsfunktioner til at forbinde aktiver, risiko, kontrol og bevismateriale i en transparent, reviderbar kæde.
- Opkvalificering af personale til beredskab mod hændelser: Træn ikke kun CISO'er, men også DevOps-, datavidenskabs- og privatlivsteams i AI-centreret hændelsesrespons og periodisk prøve.
- Kortlæg kontroller på tværs af frameworks: For hvert AI/ML-aktiv skal du linke specifikke detaljer til NIS 2 (funktion), AI-loven (styring) og ISO 42001 (ledelse). Hold alle kortlægninger aktive i dit GRC-økosystem.
| Udløs begivenhed | Opdatering af risikoregister | SoA / Kontrolreference | Beviser registreret |
|---|---|---|---|
| AI-udgivelse/opdatering | Forgiftning, afdrift, eksponeringer i forsyningskæden | NIS 2 21.2a/l, AI-loven, 42001 | Trusselsmodel, SBOM, testresultater |
| Opdatering af leverandørkode | Tredjepartsrisiko, modelintegritet | 21.2d, 21.2l | SBOM, revisionsrapport, godkendelseslog |
| Modeldriftshændelse | Risiko for præstation/black box | 21.2k, A.5.7 | Hændelsesrapport, IR-log |
At opbygge sporbarhed nu er en billig forsikring mod morgendagens regulatoriske storme.
Hvor skal du begynde: Øjeblikkelige skridt til tværfaglige compliance-teams
Gør noget, før kravene bliver til bøder eller tabt indtægt:
- AI/ML-inventar: Saml et komplet register over alle modeller, understøttende data og kritiske API'er.
- Register over levende risici: Integrer eksplicitte modeltrusler og tildel ejere af live risici.
- Leverandørbevis: Indsaml SBOM, kontrakter og attester som standard indkøbskontrolpunkter for alle model-/kodeleverandører.
- Testbeviskæder: Simuler en hændelsesrapport - kan du spore fra aktiv til risiko til kontrol til bevislogning på under en time?
- Bor og opdatering: Kvartalsvise opfriskningsscenarieplaner (kompromittering, forgiftning, afdrift) og omskole teams.
- Forbliv engageret: Overvåg ENISA-udgivelser, deltag i sektorhøringer og deltag i politikudvikling for at holde dig på forkant.
Revisionsberedskab er hurtigt ved at blive et konkurrencedygtigt aktiv – det handler ikke længere kun om omkostninger eller undgåelse, men om at opbygge tillid med alle interessenter.
Alle dine NIS 2, samlet ét sted
Fra artikel 20-23 til revisionsplaner – kør og bevis overholdelse af regler fra ende til anden.
Hvorfor proaktiv compliance-ledelse nu er et absolut must i bestyrelsen
Konvergensen af AI-styring og cybercompliance (under NIS 2, AI-loven og ISO 42001) transformerer compliance fra en IT-eftertanke til en ny kategori af tillidskapital. Ledelseteams, der katalogiserer, risikokortlægger og sporer alle AI/ML-aktiver i dag, vinder med revisionstempo, regulatorisk tillid og forretningshastighed - og placerer sig dermed foran den evige compliance-kamp.
Med ISMS.online kan du:
- Registrer alle AI/ML-modeller, datapipelines og API'er som ISMS-aktiver, og knyt dem til NIS 2, AI-loven og ISO/IEC 42001-kravene.
- Automatiser dokumentation, leverandørstyring, risiko-/kontrolkæder og dokumentationslogning i en delt hub.
- Bevis forklarbarhed, revisionsberedskab, integritet i forsyningskæden og overholdelse af regler på tværs af regimer - før det specifikt kræves i lovgivningen.
At være klar til det, der kommer, er bedre end at have travlt med at reagere, når det rammer døren. Revisionsklar, kortlagt og fremtidssikret: det er den nye standard.
ISO 27001–Bilag A Brotabel: Sporbarhed af AI/ML-operationer
Forventning → Operationalisering → ISO 27001 / Bilag A Reference
| Forventning | Operationalisering | ISO 27001 / Bilag A Ref. |
|---|---|---|
| AI/ML-aktiverbeholdning | Alle modeller, pipelines og API'er er logget som aktiver | Punkt 8.1, 8.2, 8.32, A.5.9 |
| Risikoregister | Eksplicitte modelrisici, kortlagte kontroller, ejere | Klausul 6.1, 8.2, A.5.7 |
| Leverandørbevis | SBOM, periodiske revisioner for hver leverandør | Klausul 8.10, 8.11, A.5.19 |
| Kontrolkobling (SoA) | Mærk AI-aktiver til NIS 2/AI Act/ISO 42001-kontroller | Klausul 6.1.3, bilag A |
| Beviskæde | Log alle implementeringer, opdateringer, hændelser og ejere | Klausul 7.5, 8.15, 10.1 |
Eksempel på sporbarhedstabel for NIS 2 og AI/ML
| Udløser | Risikoopdatering | SoA/Kontrollink | Beviser registreret |
|---|---|---|---|
| Model implementeret | Forgiftning, forsyningskæde | A.5.7, A.5.19, A.8.32 | Aktivlog, SBOM, testresultater |
| Leverandøropdatering | Forsyningskæde, risiko for afdrift | A.5.19, 8.11, A.5.21 | SBOM, godkendelsesspor |
| Modeldriftshændelse | Risiko for præstation/black box | A.5.7, A.5.9 | Hændelsesrapport, IR-log |
Tag ansvar: Sæt compliance-tempoet med ISMS.online
Din organisations omdømme, revisionshastighed og lovgivningsmæssige status afhænger af, at du krydser kløften, før den bliver til en sprække. Brug ISMS.online til at knytte alle AI/ML-aktiver til en live kontrol-, risiko- og beviskæde – automatiser det, der falder ind under NIS 2, AI-loven og ISO 42001. Vent ikke på, at nye regler overrasker dig; vær førende og bliv set som revisionsklar, sporbar og fremtidssikret.
Dine kunder og tilsynsmyndigheder beder allerede om bevis. Sæt standarden. Vær referencen.
Ofte stillede spørgsmål
Hvordan håndterer NIS 2-direktivet i øjeblikket kunstig intelligens (AI) og maskinlæringssystemer (ML)?
NIS 2 nævner ikke eksplicit AI eller ML, men når dit kunstige intelligens- eller maskinlæringssystem former en reguleret tjeneste, behandles det som et kritisk aktiv, der er underlagt fuld overholdelse. Det er den operationelle placering – der driver sundhedsdiagnostik, energiprognoser eller økonomiske rutiner for bekæmpelse af svindel – der udløser inkludering, ikke om det er mærket "AI" eller "ML" i din dokumentation.
Så snart dine AI/ML-modeller understøtter produktionssystemer inden for energi, sundhedsvæsen, bankvæsen eller lignende sektorer, forventes det, at du opgør dem og logger modelspecifikke trusler i din risikoregister, styr forsyningskæden og leverandørafhængigheder og demonstrer beredskab gennem hændelsesøvelser og kontroleffektivitet. Pilot- eller "sandbox-baserede" AI/ML-modeller, der aldrig påvirker forretningsfunktioner inden for rammerne, kan forblive uden for periferien, men så snart de driver eller understøtter væsentlige eller vigtige enhedsarbejdsgange, operationaliseres NIS 2-compliance - ingen undtagelser.
Den øjeblikkelige kunstige intelligens bliver en del af dit live-kontrolmiljø. Den skal være synlig, risikostyret og inkluderet i hændelseshåndbøgerne – tilsynsmyndighedernes kontrol vil følge, hvor der opstår konsekvenser.
Praktisk integration (i dag)
- Beholdning af aktiver: Tilføj AI/ML som formelle aktiver; logfør leverandører/modeller samt slutpunkter.
- Risikoregister: Dokumenter unikke risici (forgiftning, adversariel input, huller i forklaringsevnen) for hvert AI/ML-aktiv.
- Hændelsesberedskab: Simuler fejl eller modeller afdrift i virkelige øvelser og genopretningsplaner.
- Evidenskortlægning: Spor hver models kontroller og risikovurderinger til ISO 27001 og NIS 2 forpligtelser (eksempler: A.5.9, A.5.24, A.8.8).
| Forventning | Håndteringskrav | ISO 27001/Bilag A |
|---|---|---|
| AI driver kerneforretningsprocessen | Inventar, test i boremaskiner | A.5.9, A.5.24 |
| Model påvirker operationer | Risikogennemgang, tildelt tilsyn | A.5.2, A.5.14 |
| Leverandørmodel i produktion | Forsyningskæde, kontraktkontrol | A.5.19, A.5.20 |
Er det sandsynligt, at NIS 2 vil introducere direkte, AI/ML-specifikke regler i kommende opdateringer?
Yes-NIS 2 er i hastig udvikling, og direkte AI/ML-styring er på vej mod den regulatoriske horisont i 2026. Nuværende bedste praksis forventes at blive basislinjen, efterhånden som EU-politikken indhenter den hurtige bølge af AI-udrulning. ENISA, CEN/CENELEC og ETSI har alle offentliggjort AI-risikorammer og vejledning om cyberrobusthed, som der især henvises til i sektorspecifikke ENISA-trusselslandskabsrapporter.
Forventede regulatoriske tiltag omfatter:
- Formel AI/ML-aktiveropgørelserKræver detaljer om oprindelse, ejerskab og version.
- Rapportering af hændelser og fejl: Påkrævet for modelanomalier eller sikkerhedsfejl med "høj indflydelse".
- Leverandørgennemsigtighed og SBOM'er: Fuld oplysning om modelafstamning, tredjepartsrisiko og kontraktlige revisionsrettigheder.
- Forklarbarhed og revisionslogning: Sikring af, at modelbeslutninger kan spores tilbage under hændelser eller gennemgange foretaget af tilsynsmyndigheder.
- Retsmedicinsk beredskab og menneskeligt tilsyn: Dokumentation af korrektions-/tilsidesættelseslogik og svararbejdsgange.
Når de formelle ændringer træder i kraft, vil compliance-ledere allerede behandle AI/ML som uundværlige for risiko og operationel robusthed.
-ENISAs seneste sektorvejledning anbefaler at behandle AI/ML som "kritiske digitale forsyningskædekomponenter", der kræver samme strenghed som ældre IT-kontroller.
Hvordan bør organisationer synkronisere NIS 2, EU's AI-lovgivning og ISO 42001 for at opnå robust AI/ML-styring?
Tænk på NIS 2, EU's AI-lovgivning og ISO/IEC 42001 som sammenflettede lag for ansvarlige AI/ML-operationer - cyberrobusthed, juridisk mandat og ledelsessystem:
- 2 NIS: Kræver live aktiv- og risikoregistre, systematisk sikring af forsyningskæden og regelmæssig hændelsestest for al operationel teknologi – herunder kritiske tjenester, der understøtter AI/ML.
- EU AI-lov: Introducerer risikoniveauopdelt klassificering af modeller (ikke kun "høj risiko", men også "begrænset" og "uacceptabel"), dikterer datastyring og kodificerer menneskeligt tilsyn med følsomme AI-implementeringer.
- ISO 42001: Udvikler ledelsesplanen, der kortlægger, hvordan risiko, kontroller og ledelsesansvar flyder gennem alle faser af AI-livcyklussen og integrerer cyber- og juridiske krav.
| Standard | Fokus | Kerneaktiviteter |
|---|---|---|
| NIS 2 | Cyber-/operationel risiko | Aktiv-/risikoregister, hændelses-/testøvelser |
| EU's AI-lov | Systemisk/modelstyring | Klassificering, forklarbarhed, tilsyn |
| ISO 42001 | Styringssystem | Samlet risiko/kontrol, sporbar bevismateriale, SoA |
At tilpasse alle tre elementer betyder at dokumentere alle AI/ML-aktiver, linke til risiko-/kontrolkortlægning og sikre, at du kan dokumentere dækning - uanset om revisionsudløseren er cyberangreb, AI-skade eller bekymring i forsyningskæden.
Hvilke AI-relaterede risici kræver mest presserende kontrol under NIS 2?
AI og ML tilføjer overfladeareal til både cyber- og operationel risiko, og alle falder ind under NIS 2's paraply, så snart de bliver produktionsrelevante:
- Forgiftning/kontaminering: Målrettet indsættelse af falske eller ondsindede træningsdata, hvilket forvrænger resultaterne.
- Adversarial manipulation: Udarbejdede input med det formål at narre modeller til fejlklassificering eller mangelfulde forudsigelser.
- Modeldrift og henfald: Tab af nøjagtighed eller pålidelighed, når produktionsdata afviger fra træningsantagelser.
- Eksponering for leverandør/modelforsyningskæde: Ukontrolleret kode eller modeller, især fra tredjeparter, kan medføre skjulte fejl.
- Uigennemsigtig ("sort boks") logik: Mangler i gennemsigtighed gør det sværere at bevise, at den grundlæggende årsag til hændelser er problematisk i forbindelse med revisioner.
- Misbrug af insider- eller privilegerede personer: Dårlig kontrolleret modeladgang skaber trusler om svindel, sabotage eller datalækage.
| AI/ML-risiko | NIS 2-henvisning | Kontrolstrategi |
|---|---|---|
| Data-/modelforgiftning | 21.2a/f, A.8.8 | Revisionsinput, trusselsmodel |
| Adversarialt angreb | 21.2a, ISO 42001 | Simulering/pentestning |
| Modeldrift/fejl | 21.2k, ISO 42001 | Planlagt gennemgang/logføring |
| Svaghed i forsyningskæden | 21.2 d/l, A.5.19 | SBOM/kontraktbekræftelse |
| Forklarbarhed i sort boks | 21.2k, A.5.26 | Revisionslogfiler, SoA-tilknytning |
At styrke AI/ML-kontroller i dag er ikke bare bedste praksis – det er det, der står i vejen mellem en næsten-uheld og en offentlig regulatorisk begivenhed.
-
Hvordan kan organisationer fremtidssikre deres compliance i takt med at reglerne for AI/ML udvikler sig?
For at fremtidssikre, Behandl sporbarhed af AI/ML-aktiver som en ikke-omsættelig rygrad, snarere end en rar-at-have. Det betyder:
- Katalogér alle operationelle AI/ML-aktiver og -modeller, herunder leverandørmodeller og implementeringer.
- Dokumentér risiko og kontrol for hver model, knyttet til en reel, navngiven risikoejer.
- Undersøg alle AI/ML-leverandører med SBOM'er/kontrakter, opbevare beviser til gennemgang eller håndtering af hændelser.
- Automatiser kæder for bevismateriale til risikostyring af aktiver i systemer som ISMS.online, der direkte forbinder modeller til risikostyringsbiblioteker og revisionslogfiler.
- Udfør kvartalsvise øvelser i "AI-hændelser"-test af, hvad der sker, hvis input forgiftes, en model afviger, eller en leverandør ændrer upstream-logik.
- Knyt hver kontrol til flere regelbøger-for hvert levende aktiv, vis hvor det lander i NIS 2, AI-loven og ISO/bilag A.
| Udløserhændelse | Risikoregistreret | Kontrolkortlagt | Revisionsbevis |
|---|---|---|---|
| Lancerer ny model | Forgiftning, afdrift | 21.2a, AI-loven | Trusselsmodeller, IR-scripts |
| Leverandøropdatering | Risiko i forsyningskæden | 21.2 d/l | Ny SBOM/kontraktpost |
| Detekteret fejl | Sort boks/hændelse | 21.2k, ISO 42001 | Log, hændelsesworkflow |
Teams, der forbinder alle aktiver, risici og kontroller i realtid, kan forvandle regulering til en konkurrencefordel – og reagere på hændelser med selvtillid, ikke panik.
-
Hvad er den bedste måde at begynde at tilpasse dit team til NIS 2 og AI-klare kontroller?
Begynd med en enkelt, samlet AI/ML-aktiverrisiko- og kontrolopgørelse: angiv alle modeller, slutpunkter og leverandøraktiver, der bruges på tværs af dit produktionsmiljø. Derefter:
- Udfyld dit aktivregister med enhver operationel model og input/output.
- Tildel ejere og gennemgå cyklusser for hver modelrisiko.
- Indsaml alle kontrakter, SBOM'er og testlogfiler for hver AI/ML-leverandør eller tredjepartsmodel.
- Kør "sporbarhedsøvelser"Vælg et aktiv tilfældigt – kan dit team kortlægge dets risiko, kontroller og revisionsspor på under en time?
- Planlæg kvartalsvise øvelser for hændelserInvolver både tekniske og forretningsmæssige teams i modelfejltestning eller kontradiktorisk testning.
- Hold øje med de regulerende myndighederOvervåg ENISA, sektormyndigheder og høringer om lovgivning. Iterer og udvid din opgørelse og hændelsesscenarier, efterhånden som retningslinjerne ændrer sig.
Demonstration af en live-sammenkobling mellem aktiver og risiko og kontrol for AI/ML er nu et tillidssignal på bestyrelsesniveau og et tegn på operationel ekspertise.
-
For at omdanne compliance til fordele, katalogiser hvert AI/ML-aktiv og forbind det – risiko til kontrol til bevis – i en levende kæde. Når revisoren eller tilsynsmyndigheden ankommer, er dit bevis altid opdateret – og dit team bliver aldrig taget på sengen.
