Otrávení dat: Existuje řešení?

Datové sady jsou základem pro umělou inteligenci. Data umožňují umělé inteligenci učinit rozhodnutí a analyzovat trendy, protože mají mnoho datových bodů, na které se lze odvolat pro deduktivní uvažování. Nicméně, otrávení dat vstoupilo na scénu kybernetické bezpečnosti, aby zničilo algoritmy umělé inteligence v pokusu o sabotáž práce, kterou lidé provedli, aby zdokonalili jejich přesnost.

S otrávením dat jako relativně novým jevem, někdo již vynalezl řešení, aby bojoval proti němu? Mohou být tradiční metody kybernetické bezpečnosti použity k vytvoření obrany, zatímco analytici se přizpůsobují?

Co je otrávení dat?

Otrávení dat je, když hackeři úspěšně krmí data do umělé inteligence, aby vytvořili zranitelnosti. Umělá inteligence nemůže předpovědět přesně, pokud datové sady jsou poškozené – to je způsob, jak se spamové e-maily označují jako vhodné k přečtení a váš Netflix doporučení se zmátne po tom, co dovolíte přátelům používat váš účet.

Někdy je to proto, že umělá inteligence a strojové učení nemají dostatek času na vývoj. Někdy, v případě otrávení dat, je to proto, že hackeři krmí modely umělé inteligence vybranými informacemi, které prospívají jejich věci a zkreslují logiku vašeho trénovaného umělého inteligence.

Modely umělé inteligence pro společnosti mohou dělat vše od analýzy zpráv až po automatické odpovídání zákazníkům v reálném čase. Většina umělé inteligence se účastní aktivního učení, aby získala více dat, zatímco lidské pracovníky provádějí pravidelné úkoly. V tomto stádiu by nebylo obtížné využít se rodícími systémy, zatímco ještě chybí informace.

Jak efektivní je otrávení dat?

Pokud nebezpečné e-maily obsahující phishingové podvody se objeví ve vaší schránce s důvěryhodným jazykem a přesvědčivým podpisem, je snadné nechtěně vydat své informace.

Někteří navrhnou, že otrávení dat mohlo být inspirováno tím, jak hackeři tradičně využívají nedostatek školení zaměstnanců v kybernetické bezpečnosti. Pokud je umělá inteligence společnosti v jejím raném stádiu nebo nevyučená, pak je stejně snadné ji využít jako kdyby to byla zaměstnanec, který nevědomky reaguje na phishingový e-mail.

Důvod, proč je otrávení dat efektivní, je ten, že využívá nedostatek povědomí. Stává se univerzálním vzhledem a provedením tím, že:

• přepisuje jazykové tendence chatbota, aby mluvil jinak nebo používal urážlivý jazyk
• přesvědčuje algoritmy, aby věřily, že určité společnosti fungují špatně
• testuje vzorky virů proti ochraně před malwarem a antivirovým systémům, aby přesvědčilo, že bezpečné soubory jsou škodlivé

To jsou pouze několik příkladů použití umělé inteligence a toho, jak otrávení dat může narušit operace. Protože modely umělé inteligence se učí rozmanité dovednosti pro různé typy implementací, způsoby, jakými hackeři mohou otrávit data, jsou stejně rozsáhlé jako jejich použití. To znamená, že řešení pro jejich uzdravení by mohla být stejně rozsáhlá.

Jak velkou hrozbou je to?

Společnosti od Fortnite po WhatsApp měly kompromitované uživatelské informace kvůli nedostatečným bezpečnostním systémům. Umělá inteligence by mohla být chybějícím ingrediencem, který je potřebný k posílení bezpečnosti, ale mohla by také pozvat hackery, aby otrávili data, zatímco se učí, což by vedlo k dalšímu a horšímu porušování.

Dopady otrávené umělé inteligence jsou závažné. Představte si, že můžete obejít bezpečnostní opatření sítě infikováním ji jednoduchým vstupem. Otrávená umělá inteligence podvrací obranu společnosti, což umožňuje hackerům útočit. Jakmile umělá inteligence hackera dostatečně ovládá obranu, provedení útoku je stejně snadné jako procházka přední bránou.

Protože toto je relativně nová hrozba v kybernetickém světě, analytici vytvářejí více řešení, jakmile se hrozba zesílí.

Nejdůležitější štít proti otrávení dat je pevná kybernetická infrastruktura. Vzdělávání sebe, ať jste zaměstnanec společnosti nebo podnikatel, je naší nejlepší obranou.

Existuje několik možností pro ochranu vaší umělé inteligence proti útokům na otrávení, zatímco nové řešení přicházejí:

• Pravidelná údržba: Proveďte kontroly dat v modelech, které používáte. Ujistěte se, že informace, které jsou záměrně krmeny do umělé inteligence, jsou stále tam, nezměněné náhodnými vloženými údaji, které by jinak otrávily.
• Výběr dat: Buďte opatrní od okamžiku, kdy vytvoříte svůj model umělé inteligence. Ujistěte se, že vše, co je uloženo v něm, je relevantní a není tak kompromitující, že by to usnadnilo práci hackerům.
• Agresivní testy: Penetrační testy na modelech umělé inteligence – provedení simulovaných kybernetických útoků – by mohly odhalit mezery ve vaší kybernetické obraně.

Navzdory novým hrozbám, které se zdají objevovat téměř každý týden, je důležité nezapomenout na bezpečnostní opatření – jako je dobré šifrování a rámce nulové důvěry – které přišly předtím, aby chránily aktiva, zatímco se objevují nové a vznikající hrozby. Implementace těchto strategií bude stále prospěšná, i když nová hrozba vstoupí do sítě.

Existuje řešení pro otrávení dat?

Každá nová varianta kybernetické trestné činnosti poskytuje příležitost analytikům, zaměstnavatelům a nadšencům, aby spekulovali o trendech. Ačkoli nemusí existovat univerzální řešení pro rostoucí hrozbu otrávení dat, každé nedávné napadení poskytuje vhled do taktiky kybernetických zločinců, což dává obráncům výhodu.

Použití těchto okamžiků k přípravě místo obav umožní nám vytvořit účinnější řešení a produktivně využít zdroje k zabezpečení co nejvíce dat.