Wie man AI-Trainingsdaten sichert

Künstliche Intelligenz (KI) benötigt Daten und viele davon. Die notwendigen Informationen zu sammeln, ist in der heutigen Umgebung nicht immer eine Herausforderung, da viele öffentliche Datensätze verfügbar sind und jeden Tag so viel Daten generiert werden. Sie zu sichern, ist jedoch ein anderes Thema.

Die enorme Größe der KI-Trainingsdatensätze und die Auswirkungen der KI-Modelle ziehen die Aufmerksamkeit von Cyberkriminellen auf sich. Da die Abhängigkeit von KI zunimmt, sollten die Teams, die diese Technologie entwickeln, Vorsicht walten lassen, um sicherzustellen, dass sie ihre Trainingsdaten sicher halten.

Warum KI-Trainingsdaten eine bessere Sicherheit benötigen

Die Daten, die Sie zum Trainieren eines KI-Modells verwenden, können reale Menschen, Unternehmen oder Ereignisse widerspiegeln. Als solche können Sie eine erhebliche Menge an personenbezogenen Daten (PII) verwalten, die bei einer Offenlegung erhebliche Datenschutzverletzungen verursachen würden. Im Jahr 2023 litt Microsoft (MSFT ) unter einem solchen Vorfall, als sie versehentlich 38 Terabyte an privaten Informationen während eines KI-Forschungsprojekts offenlegten.

KI-Trainingsdatensätze können auch anfällig für schädlichere Angriffe sein. Cyberkriminelle können die Zuverlässigkeit eines maschinellen Lernalgorithmus durch Manipulation seiner Trainingsdaten beeinträchtigen, wenn sie Zugang dazu erhalten. Es handelt sich um einen Angriffstyp, der als Datenvergiftung bekannt ist, und KI-Entwickler können die Auswirkungen möglicherweise nicht bemerken, bis es zu spät ist.

Forschungsergebnisse zeigen, dass die Vergiftung von nur 0,001% eines Datensatzes ausreicht, um ein KI-Modell zu korruptieren. Ohne angemessene Schutzmaßnahmen kann ein Angriff wie dieser zu schwerwiegenden Folgen führen, wenn das Modell in der realen Welt implementiert wird. Beispielsweise kann ein korrupter Algorithmus für selbstfahrende Autos möglicherweise nicht bemerken, dass sich Fußgänger nähern. Alternativ kann ein KI-Tool zum Scannen von Lebensläufen voreingenommene Ergebnisse liefern.

In weniger schwerwiegenden Fällen könnten Angreifer proprietäre Informationen aus einem Trainingsdatensatz stehlen, indem sie industrielle Spionage betreiben. Sie könnten auch autorisierte Benutzer aus der Datenbank sperren und Lösegeld fordern.

Da KI immer wichtiger für das Leben und die Geschäftswelt wird, können Cyberkriminelle mehr von der Zielgerichtetheit von Trainingsdatenbanken gewinnen. All diese Risiken werden dadurch zusätzlich besorgniserregend.

5 Schritte zur Sicherung von KI-Trainingsdaten

Im Lichte dieser Bedrohungen sollten Sie die Sicherheit beim Trainieren von KI-Modellen ernst nehmen. Hier sind fünf Schritte, die Sie befolgen sollten, um Ihre KI-Trainingsdaten zu sichern.

1. Minimieren Sie sensible Informationen in Trainingsdatensätzen

Eine der wichtigsten Maßnahmen besteht darin, die Menge an sensiblen Details in Ihrem Trainingsdatensatz zu reduzieren. Je weniger PII oder andere wertvolle Informationen in Ihrer Datenbank enthalten sind, desto weniger ist sie für Hacker ein Ziel. Ein Verstoß wird auch weniger gravierend sein, wenn er in diesen Szenarien auftritt.

KI-Modelle benötigen oft keine realen Daten während der Trainingsphase. Synthetische Daten sind eine wertvolle Alternative. Modelle, die mit synthetischen Daten trainiert werden, können genauso genau oder sogar genauer sein wie andere, sodass Sie sich keine Sorgen um Leistungsprobleme machen müssen. Stellen Sie nur sicher, dass der generierte Datensatz realen Daten ähnelt und sich wie diese verhält.

Alternativ können Sie bestehende Datensätze von sensiblen Details wie Namen, Adressen und Finanzinformationen bereinigen. Wenn solche Faktoren für Ihr Modell erforderlich sind, können Sie sie durch Platzhalter-Dummy-Daten ersetzen oder zwischen Aufzeichnungen austauschen.

2. Beschränken Sie den Zugriff auf Trainingsdaten

Sobald Sie Ihren Trainingsdatensatz zusammengestellt haben, müssen Sie den Zugriff darauf beschränken. Befolgen Sie das Prinzip der geringsten Privilegien, das besagt, dass jeder Benutzer oder jedes Programm nur auf das zugreifen sollte, was notwendig ist, um seine Aufgabe richtig auszuführen. Jeder, der nicht am Trainingsprozess beteiligt ist, benötigt keinen Zugriff auf die Datenbank.

Denken Sie daran, dass Zugriffsbeschränkungen nur wirksam sind, wenn Sie auch eine zuverlässige Möglichkeit zur Benutzerauthentifizierung implementieren. Ein Benutzername und ein Passwort reichen nicht aus. Die mehrstufige Authentifizierung (MFA) ist unerlässlich, da sie 80% bis 90% aller Angriffe auf Konten verhindert, aber nicht alle MFA-Methoden sind gleich. Textbasierte und app-basierte MFA ist im Allgemeinen sicherer als e-mail-basierte Alternativen.

Stellen Sie sicher, dass Sie nicht nur Benutzer, sondern auch Software und Geräte beschränken. Die einzigen Tools, die Zugriff auf die Trainingsdatenbank haben sollten, sind das KI-Modell selbst und die Programme, die Sie verwenden, um diese Erkenntnisse während des Trainings zu verwalten.

3. Verschlüsseln und sichern Sie Daten

Die Verschlüsselung ist ein weiteres wichtiges Schutzmaß. Obwohl nicht alle maschinellen Lernalgorithmen aktiv auf verschlüsselten Daten trainiert werden können, können Sie die Daten während der Analyse verschlüsseln und entschlüsseln und dann wieder verschlüsseln, wenn Sie fertig sind. Alternativ können Sie nach Modellstrukturen suchen, die Informationen analysieren können, während sie verschlüsselt sind.

Es ist wichtig, Sicherungskopien Ihrer Trainingsdaten zu erstellen, falls etwas mit ihnen passiert. Sicherungskopien sollten an einem anderen Ort als die primäre Kopie aufbewahrt werden. Abhängig von der kritischen Bedeutung Ihres Datensatzes müssen Sie möglicherweise eine Offline-Sicherungskopie und eine in der Cloud aufbewahren. Denken Sie daran, alle Sicherungskopien zu verschlüsseln.

Wenn es um die Verschlüsselung geht, wählen Sie Ihre Methode sorgfältig. Höhere Standards sind immer vorzuziehen, aber Sie möchten möglicherweise quantenresistente Kryptographie-Algorithmen in Betracht ziehen, da die Bedrohung durch Quantenangriffe zunimmt.

4. Überwachen Sie den Zugriff und die Nutzung

Selbst wenn Sie diese anderen Schritte befolgen, können Cyberkriminelle Ihre Verteidigungen durchbrechen. Daher müssen Sie ständig den Zugriff und die Nutzungsweise Ihrer KI-Trainingsdaten überwachen.

Eine automatisierte Überwachungslösung ist wahrscheinlich notwendig, da wenige Organisationen die Mitarbeiter haben, um nach verdächtigen Aktivitäten rund um die Uhr zu suchen. Die Automatisierung ist auch viel schneller darin, zu handeln, wenn etwas Ungewöhnliches auftritt, was zu 2,22 $ geringeren Datenverletzungskosten im Durchschnitt durch schnellere und effektivere Reaktionen führt.

Zeichnen Sie jeden Zugriff auf den Datensatz auf, jede Anfrage zum Zugriff, jede Änderung oder jede andere Interaktion mit ihm. Neben der Überwachung von potenziellen Verletzungen in dieser Aktivität sollten Sie diese regelmäßig auf größere Trends überprüfen. Das Verhalten autorisierter Benutzer kann sich im Laufe der Zeit ändern, was möglicherweise eine Änderung der Zugriffsrechte oder der Verhaltensbiometrie erfordert, wenn Sie ein solches System verwenden.

5. Bewerten Sie regelmäßig die Risiken neu

Ebenso müssen KI-Entwicklerteams erkennen, dass die Cybersicherheit ein laufender Prozess ist und kein einmaliger Fix. Angriffsmethoden entwickeln sich schnell – einige Schwachstellen und Bedrohungen können durch die Lücken fallen, bevor Sie sie bemerken. Der einzige Weg, um sicher zu bleiben, ist, Ihre Sicherheitsposition regelmäßig zu überprüfen.

Mindestens einmal im Jahr sollten Sie Ihr KI-Modell, seine Trainingsdaten und alle Sicherheitsvorfälle, die sich auf eines oder beide ausgewirkt haben, überprüfen. Überprüfen Sie den Datensatz und den Algorithmus, um sicherzustellen, dass er ordnungsgemäß funktioniert und keine vergifteten, irreführenden oder sonstigen schädlichen Daten vorhanden sind. Passen Sie Ihre Sicherheitskontrollen entsprechend an, wenn Sie etwas Ungewöhnliches bemerken.

Penetrationstests, bei denen Sicherheitsexperten Ihre Verteidigungen testen, indem sie versuchen, sie zu durchbrechen, sind auch nützlich. Fast 17% der Cybersicherheitsexperten führen mindestens einmal jährlich Penetrationstests durch, und 72% derjenigen, die dies tun, sagen, dass sie der Meinung sind, dass dies einen Verstoß in ihrer Organisation verhindert hat.

Cybersicherheit ist der Schlüssel zur sicheren KI-Entwicklung

Die ethische und sichere Entwicklung von KI wird immer wichtiger, da potenzielle Probleme im Zusammenhang mit der Abhängigkeit von maschinellem Lernen immer prominenter werden. Die Sicherung Ihrer Trainingsdatenbank ist ein kritischer Schritt, um diese Anforderung zu erfüllen.

KI-Trainingsdaten sind zu wertvoll und anfällig, um ihre Cyberrisiken zu ignorieren. Befolgen Sie diese fünf Schritte heute, um Ihr Modell und seinen Datensatz sicher zu halten.