Kuinka suojata tekoälyn harjoitustiedot

Tekoäly (AI) tarvitsee dataa ja paljon sitä. Tarvittavien tietojen kerääminen ei aina ole haaste nykypäivän ympäristössä, koska saatavilla on monia julkisia tietojoukkoja ja dataa syntyy päivittäin. Sen turvaaminen on kuitenkin toinen asia.

Tekoälyharjoitusaineistojen valtava koko ja tekoälymallien vaikutukset herättävät kyberrikollisten huomion. Kun riippuvuus tekoälyyn kasvaa, tätä tekniikkaa kehittävien tiimien tulee olla varovaisia ​​varmistaakseen, että he pitävät harjoitustietonsa turvassa.

Miksi tekoälyn koulutustiedot tarvitsevat parempaa turvallisuutta

Tekoälymallin kouluttamiseen käyttämäsi tiedot voivat heijastaa todellisia ihmisiä, yrityksiä tai tapahtumia. Sellaisenaan saatat hallita huomattavaa määrää henkilökohtaisia ​​tunnistetietoja (PII), jotka paljastaessaan aiheuttaisivat merkittäviä tietosuojaloukkauksia. Vuonna 2023 Microsoft kärsi tällaisesta tapauksesta, joka paljasti vahingossa 38 teratavua yksityistä tietoa tekoälytutkimusprojektin aikana.

Tekoälyharjoittelutietojoukot voivat myös olla haavoittuvia haitallisemmille vihollishyökkäyksille. Kyberrikolliset voivat muuttaa koneoppimismallin luotettavuutta manipuloimalla sen koulutusdataa, jos he pääsevät käsiksi siihen. Se on hyökkäystyyppi, joka tunnetaan nimellä data myrkytys, ja tekoälyn kehittäjät eivät ehkä huomaa vaikutuksia ennen kuin on liian myöhäistä.

Tutkimukset osoittavat, että myrkytys vain 0.001 % tietojoukosta riittää korruptoimaan tekoälymallin. Ilman asianmukaisia ​​suojauksia tällainen hyökkäys voi johtaa vakaviin seurauksiin, kun malli näkee todellisen toteutuksen. Esimerkiksi vioittunut itseajo-algoritmi ei välttämättä huomaa jalankulkijoita. Vaihtoehtoisesti jatkamisen skannauksen tekoälytyökalu voi tuottaa puolueellisia tuloksia.

Vähemmän vakavissa olosuhteissa hyökkääjät voivat varastaa omaa tietoa koulutustietojoukosta teollisen vakoilun yhteydessä. He voivat myös sulkea valtuutetut käyttäjät pois tietokannasta ja vaatia lunnaita.

Tekoälyn kasvaessa yhä tärkeämmäksi elämälle ja liiketoiminnalle, kyberrikolliset hyötyvät enemmän koulutustietokantojen kohdistamisesta. Kaikista näistä riskeistä tulee puolestaan ​​​​lisäksi huolestuttavia.

5 askelta suojata tekoälyn harjoitustiedot

Näiden uhkien valossa ota turvallisuus vakavasti, kun koulutat tekoälymalleja. Tässä on viisi vaihetta, joita sinun on noudatettava suojataksesi tekoälyn harjoitustietosi.

1. Minimoi arkaluonteiset tiedot koulutustietosarjoissa

Yksi tärkeimmistä toimenpiteistä on arkaluonteisten yksityiskohtien poistaminen harjoitustietojoukosta. Mitä vähemmän henkilökohtaisia ​​tunnistetietoja tai muuta arvokasta tietoa tietokannassasi on, sitä vähemmän se on hakkereiden kohde. Rikkomuksella on myös vähemmän vaikutusta, jos se tapahtuu näissä skenaarioissa.

Tekoälymallien ei useinkaan tarvitse käyttää todellista tietoa koulutusvaiheessa. Synteettinen data on arvokas vaihtoehto. Synteettiseen dataan koulutetut mallit voivat olla aivan kuin ei olisi tarkempi kuin muut, joten sinun ei tarvitse huolehtia suorituskykyongelmista. Varmista vain, että luotu tietojoukko muistuttaa ja toimii kuin todellista dataa.

Vaihtoehtoisesti voit puhdistaa olemassa olevia arkaluonteisia tietoja, kuten ihmisten nimiä, osoitteita ja taloustietoja, sisältäviä tietojoukkoja. Kun tällaiset tekijät ovat välttämättömiä mallillesi, harkitse niiden korvaamista valetiedoilla tai niiden vaihtamista tietueiden välillä.

2. Rajoita pääsyä koulutustietoihin

Kun olet koonnut harjoitustietojoukon, sinun on rajoitettava pääsyä siihen. Noudata vähiten etuoikeuksien periaatetta, jonka mukaan minkä tahansa käyttäjän tai ohjelman tulee päästä käsiksi vain siihen, mikä on tarpeen työnsä suorittamiseksi oikein. Kenenkään, joka ei ole mukana koulutusprosessissa, ei tarvitse nähdä tietokantaa tai olla vuorovaikutuksessa sen kanssa.

Muista, että käyttöoikeusrajoitukset ovat tehokkaita vain, jos otat käyttöön myös luotettavan tavan vahvistaa käyttäjät. Käyttäjätunnus ja salasana eivät riitä. Monitekijätodennus (MFA) on välttämätön, koska se pysähtyy 80-90 % kaikista hyökkäyksistä tilejä vastaan, mutta kaikki MFA-menetelmät eivät ole samanarvoisia. Teksti- ja sovelluspohjainen MFA on yleensä turvallisempi kuin sähköpostipohjaiset vaihtoehdot.

Muista rajoittaa ohjelmistoja ja laitteita, ei vain käyttäjiä. Ainoat työkalut, joilla on pääsy koulutustietokantaan, ovat itse tekoälymalli ja kaikki ohjelmat, joita käytät näiden oivallusten hallintaan harjoituksen aikana.

3. Salaa ja varmuuskopioi tiedot

Salaus on toinen tärkeä suojatoimi. Vaikka kaikki koneoppimisalgoritmit eivät pysty aktiivisesti harjoittelemaan salattua dataa, voit salata ja purkaa sen analyysin aikana. Sitten voit salata sen uudelleen, kun olet valmis. Vaihtoehtoisesti voit tarkastella mallirakenteita, jotka voivat analysoida tietoja salattuna.

Harjoitustiedoistasi on tärkeää varmuuskopioida, jos niille tapahtuu jotain. Varmuuskopioiden tulee olla eri paikassa kuin ensisijainen kopio. Riippuen siitä, kuinka tärkeä tietojoukkosi on, saatat joutua säilyttämään yhden offline-varmuuskopion ja toisen pilvessä. Muista myös salata kaikki varmuuskopiot.

Kun kyse on salauksesta, valitse menetelmäsi huolellisesti. Korkeammat standardit ovat aina parempia, mutta sinun kannattaa harkita kvanttiresistenttejä salausalgoritmeja, kun kvanttihyökkäysten uhka kasvaa.

4. Tarkkaile pääsyä ja käyttöä

Vaikka noudattaisit näitä muita vaiheita, kyberrikolliset voivat murtautua puolustuksesi läpi. Tästä syystä sinun on jatkuvasti seurattava pääsy- ja käyttötottumuksia tekoälyn harjoitustietojesi avulla.

Automaattinen valvontaratkaisu on todennäköisesti tarpeen tässä, koska harvat organisaatiot pystyvät tarkkailemaan epäilyttävää toimintaa ympäri vuorokauden. Automaatio on myös paljon nopeampi toimimaan, kun tapahtuu jotain epätavallista, mikä johtaa 2.22 dollaria pienemmät tietomurtokustannukset keskimäärin nopeammista ja tehokkaammista vastauksista.

Tallenna aina, kun joku tai jokin käyttää tietojoukkoa, pyytää pääsyä siihen, muuttaa sitä tai muuten on vuorovaikutuksessa sen kanssa. Sen lisäksi, että tarkkailet tämän toiminnan mahdollisia rikkomuksia, tarkista se säännöllisesti suurempien trendien varalta. Valtuutettujen käyttäjien käyttäytyminen voi muuttua ajan myötä, mikä voi edellyttää käyttöoikeuksien tai käyttäytymisbiometristen tietojen muuttamista, jos käytät tällaista järjestelmää.

5. Arvioi riskit säännöllisesti uudelleen

Samoin tekoälykehittäjien on ymmärrettävä, että kyberturvallisuus on jatkuva prosessi, ei kertaluonteinen korjaus. Hyökkäysmenetelmät kehittyvät nopeasti – jotkin haavoittuvuudet ja uhat voivat pudota halkeamien läpi ennen kuin huomaat ne. Ainoa tapa pysyä turvassa on arvioida turva-asentosi säännöllisesti.

Tarkista vähintään kerran vuodessa tekoälymallisi, sen harjoitustiedot ja kaikki tietoturvahäiriöt, jotka vaikuttivat kumpaankin. Tarkista tietojoukko ja algoritmi varmistaaksesi, että se toimii oikein eikä siinä ole myrkyllistä, harhaanjohtavaa tai muuten haitallista dataa. Mukauta turvavalvontasi tarvittaessa kaikkeen epätavalliseen huomaamaasi.

Läpäisytestaus, jossa tietoturvaasiantuntijat testaavat puolustuksesi yrittämällä rikkoa ne, on myös hyödyllistä. Kaikki paitsi 17% kyberturvallisuuden ammattilaisista testaa kynän vähintään kerran vuodessa, ja 72 % testaajista sanoo uskovansa, että se on lopettanut rikkomuksen heidän organisaatiossaan. 

Kyberturvallisuus on avain turvalliseen tekoälykehitykseen

Eettinen ja turvallinen tekoälykehitys on yhä tärkeämpää, kun mahdolliset koneoppimiseen riippuvuuteen liittyvät ongelmat korostuvat. Harjoittelutietokannan turvaaminen on kriittinen askel tähän tarpeeseen vastaamisessa.

Tekoälyharjoitteludata on liian arvokasta ja haavoittuvaa sivuuttaakseen sen kyberriskit. Noudata näitä viittä vaihetta tänään pitääksesi mallisi ja sen tietojoukon turvassa.