كيفية تأمين بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى بيانات وكثير منها. جمع المعلومات اللازمة ليس دائمًا تحديًا في بيئتنا الحالية، مع توفر العديد من مجموعات البيانات العامة وتناقص كمية البيانات التي يتم إنشاؤها كل يوم. ومع ذلك، تأمينها هو أمر آخر.

حجم مجموعات بيانات التدريب الكبيرة وتأثير نماذج الذكاء الاصطناعي تجذب انتباه المخترقين. مع زيادة الاعتماد على الذكاء الاصطناعي، يجب على فرق تطوير هذه التكنولوجيا أن تأخذ حذرًا لضمان حماية بيانات التدريب.

لماذا تحتاج بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي إلى أمان أفضل

البيانات التي تستخدمها لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي قد تعكس أشخاصًا أو أعمال أو أحداث حقيقية. وبالتالي، قد تكون تدير كمية كبيرة من المعلومات الشخصية التي يمكن التعرف عليها (PII)، والتي قد تسبب انتهاكات كبيرة للخصوصية إذا تم الكشف عنها. في عام 2023، تعرضت شركة مايكروسوفت لحادثة من هذا القبيل، حيث كشفت عن 38 تيرابايت من المعلومات الخاصة خلال مشروع بحث عن الذكاء الاصطناعي.

مجموعات بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي قد تكون أيضًا عرضة للهجمات المعادية أكثر ضررًا. يمكن للمخترقين تغيير موثوقية نموذج التعلم الآلي عن طريق التلاعب ببياناته التدريبية إذا تمكنوا من الوصول إليها. هذا هو نوع من الهجوم يُعرف باسم تسميم البيانات، وقد لا يلاحظ مطورو الذكاء الاصطناعي الآثار حتى يكون quá поздно.

أظهرت الأبحاث أن تسميم 0.001٪ فقط من مجموعة البيانات يكفي لتعطيل نموذج الذكاء الاصطناعي. بدون حماية مناسبة، قد يؤدي هجوم من هذا القبيل إلى عواقب خطيرة بمجرد تنفيذ النموذج في العالم الحقيقي. على سبيل المثال، قد يفشل خوارزمية القيادة الذاتية في ملاحظة المارة. أو قد ينتج أداة فحص السيرة الذاتية نتائج متحيزة.

في ظروف أقل خطورة، قد يسرق المهاجمون معلومات سرية من مجموعة بيانات التدريب في عمل من التجسس الصناعي. قد يقومون أيضًا بفرض حظر على المستخدمين المصرح لهم بالدخول إلى قاعدة البيانات وطالبهم بفدية.

随着 أهمية الذكاء الاصطناعي في الحياة والأعمال، يزداد خطر استهداف قواعد بيانات التدريب. كل هذه المخاطر تصبح أكثر قلقًا.

5 خطوات لتأمين بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي

في ضوء هذه التهديدات، يجب أن تؤخذ الأمان على محمل الجد عند تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. إليك خمس خطوات يجب اتباعها لتأمين بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي.

1. تقليل المعلومات الحساسة في مجموعات بيانات التدريب

من الإجراءات المهمة هو إزالة كمية المعلومات الحساسة من مجموعة بيانات التدريب. كلما كانت هناك كمية أقل من المعلومات الشخصية أو المعلومات القيمة في قاعدة البيانات، كلما كانت أقل عرضة للهجوم. كما أن انتهاكًا سيحدث له تأثير أقل إذا حدث في هذه السيناريوهات.

نماذج الذكاء الاصطناعي لا تحتاج دائمًا إلى استخدام المعلومات الحقيقية أثناء مرحلة التدريب. البيانات الاصطناعية هي بديل قيم. النماذج المدربة على البيانات الاصطناعية يمكن أن تكون مثلها أو أكثر دقة من غيرها، لذلك لا تحتاج إلى القلق بشأن مشاكل الأداء. فقط تأكد من أن مجموعة البيانات المولدة تشبه وتتصرف مثل البيانات الحقيقية.

بديلًا، يمكنك تنظيف مجموعات البيانات الحالية من التفاصيل الحساسة مثل أسماء الأشخاص، عناوينهم ومعلوماتهم المالية. عند الحاجة إلى هذه العوامل لنموذجك، فكر في استبدالها ببيانات وهمية أو تبادلها بين السجلات.

2. تقييد الوصول إلى بيانات التدريب

بمجرد تجميعك لمجموعة بيانات التدريب، يجب تقييد الوصول إليها. اتبع مبدأ الامتياز الأدنى، الذي ينص على أن أي مستخدم أو برنامج يجب أن يكون قادرًا فقط على الوصول إلى ما هو ضروري لإكمال عمله بشكل صحيح. لا يحتاج أي شخص غير مشارك في عملية التدريب إلى رؤية أو التفاعل مع قاعدة البيانات.

تذكر أن تقييدات الامتياز تكون فعالة فقط إذا قمت بتنفيذ طريقة موثوقة لتحقق هوية المستخدمين. اسم المستخدم وكلمة المرور لا تكفي. التحقق من الهوية المتعددة (MFA) ضروري، لأنه يوقف 80 إلى 90٪ من جميع الهجمات على الحسابات، ولكن ليس جميع طرق MFA متساوية. التحقق القائم على النص والتحقق القائم على التطبيق بشكل عام أكثر أمانًا من البدائل القائمة على البريد الإلكتروني.

تأكد من تقييد البرامج والأجهزة، وليس فقط المستخدمين. الأدوات الوحيدة التي يجب أن يكون لديها الوصول إلى قاعدة بيانات التدريب هي نموذج الذكاء الاصطناعي نفسه وأي برامج تستخدمها لإدارة هذه Informationen أثناء التدريب.

3. تشفير ونسخ احتياطي للبيانات

التشفير هو إجراء حماية آخر مهم. بينما لا يمكن لجميع خوارزميات التعلم الآلي التدريب الفعلي على البيانات المشفرة، يمكنك تشفيرها وفك تشفيرها أثناء التحليل. ثم يمكنك تشفيرها مرة أخرى بعد انتهاءك. بديلًا، ابحث عن هياكل نموذج يمكنها تحليل المعلومات أثناء تشفيرها.

الحفاظ على نسخة احتياطية من بيانات التدريب في حالة حدوث شيء ما لها مهم. يجب أن تكون النسخ الاحتياطية في موقع مختلف عن النسخة الأصلية. اعتمادًا على مدى أهمية مجموعة بياناتك، قد تحتاج إلى الحفاظ على نسخة احتياطية واحدة غير متصلة وواحدة في السحابة. تذكر تشفير جميع النسخ الاحتياطية أيضًا.

عندما يتعلق الأمر بالتشفير، اختر طريقة بحذر. المعايير الأعلى دائمًا أفضل، ولكنك قد تريد النظر في خوارزميات التشفير المقاومة للكميات الكبيرة مع زيادة خطر الهجمات الكمية.

4. مراقبة الوصول والاستخدام

حتى إذا اتبعت هذه الخطوات الأخرى، يمكن للمخترقين اختراق دفاعاتك. لذلك، يجب عليك مراقبة باستمرار أنماط الوصول والاستخدام مع بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي.

من المحتمل أن تكون هناك حاجة إلى حل مراقبة تلقائي هنا، لأن عدد قليل من المنظمات لديها مستويات الموظفين لمشاهدة النشاط المشبوه على مدار الساعة. المراقبة الآلية أيضًا أسرع في التفاعل عند حدوث شيء غير عادي، مما يؤدي إلى تكلفة انتهاك بيانات أقل بمقدار 2.22 دولار في المتوسط من الاستجابات الأسرع والأكثر فعالية.

سجل كل مرة يصل فيها شخص أو شيء إلى مجموعة البيانات، أو يطلب الوصول إليها، أو يغيرها أو يتفاعل معها بطرق أخرى. بالإضافة إلى مراقبة أي انتهاكات محتملة في هذه النشاطات، راجعها بانتظام للاتجاهات الأكبر. يمكن أن تتغير سلوك المستخدمين المصرح لهم على مدار الوقت، مما قد يتطلب تغييرًا في أذونات الوصول أو السلوك البيولوجي إذا كنت تستخدم نظامًا كهذا.

5. إعادة تقييم المخاطر بانتظام

بالمثل، يجب على فرق تطوير الذكاء الاصطناعي أن تدرك أن الأمان السيبراني هو عملية مستمرة، وليس حلًا وحيدًا. تتطور أساليب الهجوم بسرعة – يمكن أن تسلل بعض الثغرات والأخطار قبل ملاحظتك لها. الطريقة الوحيدة للبقاء آمنًا هي إعادة تقييم وضعك الأمني بانتظام.

على الأقل مرة في السنة، راجع نموذج الذكاء الاصطناعي وبيانات التدريب وأي حوادث أمنية أثرت على أي منهما. قم بفحص مجموعة البيانات والخوارزمية للتأكد من أنها تعمل بشكل صحيح ولا توجد بيانات ملوثة أو خادعة أو ضارة موجودة. عدل سيطرات الأمان الخاصة بك حسب الضرورة لأي شيء غير عادي تلاحظه.

الاختبار الاختراقي، حيث يقوم خبراء الأمان باختبار دفاعاتك عن طريق محاولة اختراقها، مفيد أيضًا. جميع 17٪ من محترفي الأمان السيبراني يقومون باختبار الاختراق على الأقل مرة واحدة في السنة، و 72٪ من الذين يفعلون ذلك يقولون إنهم يعتقدون أنه قد منع انتهاكًا في منظمتهم.

الأمان السيبراني هو المفتاح لتطوير الذكاء الاصطناعي الآمن

تطوير الذكاء الاصطناعي الآمن والأخلاقي يصبح أكثر أهمية مع نمو القضايا المحتملة حول الاعتماد على التعلم الآلي. تأمين قاعدة بيانات التدريب هي خطوة حاسمة في تلبية هذا الطلب.

بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي قيمة و易ة التأثر جدًا للاهمال مخاطرها السيبرانية. اتبع هذه الخطوات الخمس اليوم للحفاظ على نموذجك ومجموعة بياناته آمنين.