डेटा विषाक्तता: क्या कोई समाधान है?

डेटा सेट AI की नींव हैं। डेटा एआई को निर्णय लेने और रुझानों का विश्लेषण करने की अनुमति देता है क्योंकि उनके पास निगमनात्मक तर्क के संदर्भ में कई डेटा बिंदु हैं। हालाँकि, डेटा विषाक्तता ने एआई एल्गोरिदम को बर्बाद करने के लिए साइबर सुरक्षा परिदृश्य में प्रवेश किया है, जो मनुष्यों द्वारा उनकी सटीकता को सही करने के लिए किए गए काम को नष्ट करने के प्रयास में है।

चूँकि डेटा विषाक्तता एक अपेक्षाकृत नई घटना है, क्या किसी ने इससे निपटने के लिए अभी तक कोई समाधान खोजा है? क्या विश्लेषकों के अनुकूलन के दौरान सुरक्षा बनाने के लिए पारंपरिक साइबर सुरक्षा तरीकों का उपयोग किया जा सकता है?

डेटा पॉइज़निंग क्या है?

डेटा विषाक्तता तब होती है जब हैकर्स कमजोरियां पैदा करने के लिए एआई को सफलतापूर्वक डेटा फीड करते हैं। डेटा सेट दूषित होने पर एआई सटीक भविष्यवाणी नहीं कर सकता है - इस तरह स्पैम ईमेल को पढ़ने लायक के रूप में चिह्नित किया जाता है और जब आप दोस्तों को अपने खाते का उपयोग करने की अनुमति देते हैं तो आपका नेटफ्लिक्स अनुशंसा फ़ीड भ्रमित हो जाता है।

कभी-कभी ऐसा इसलिए होता है क्योंकि एआई और मशीन लर्निंग को विकसित होने के लिए पर्याप्त समय नहीं मिला है। कभी-कभी, डेटा विषाक्तता के मामले में, ऐसा इसलिए होता है क्योंकि हैकर्स एआई मॉडल को क्यूरेटेड जानकारी खिलाते हैं जो उनके उद्देश्य को लाभ पहुंचाती है और आपके प्रशिक्षित एआई के तर्क को बिगाड़ देती है।

कंपनियों के लिए एआई मॉडल रिपोर्ट का विश्लेषण करने से लेकर लाइव ग्राहकों को स्वचालित रूप से प्रतिक्रिया देने तक सब कुछ कर सकते हैं। अधिकांश ए.आई सक्रिय सीखने में संलग्न है अधिक डेटा प्राप्त करने के लिए जबकि मानव कार्यकर्ता नियमित कार्य करते हैं। इस स्तर पर, नवोदित प्रणालियों का लाभ उठाना चुनौतीपूर्ण नहीं होगा, जबकि उनके पास अभी भी जानकारी का अभाव है।

डेटा पॉइज़निंग कितनी प्रभावी है?

यदि फ़िशिंग घोटाले वाले खतरनाक ईमेल आपके इनबॉक्स में विश्वसनीय भाषा और विश्वसनीय हस्ताक्षर के साथ आते हैं, तो गलती से आपकी जानकारी देना आसान है।

कुछ लोगों का सुझाव है कि डेटा विषाक्तता इस बात से प्रेरित हो सकती है कि कैसे हैकर पारंपरिक रूप से इसका फायदा उठाते हैं कर्मचारी प्रशिक्षण का अभाव साइबर सुरक्षा प्रथाओं में। यदि किसी कंपनी का एआई अपनी प्रारंभिक अवस्था में है या अप्रशिक्षित है, तो इसका फायदा उठाना उतना ही आसान है जैसे कि कोई कर्मचारी अनजाने में फ़िशिंग ईमेल का जवाब दे रहा हो।

डेटा पॉइज़निंग प्रभावी होने का कारण यह है कि यह जागरूकता की कमी का फायदा उठाता है। यह बनता है दिखने और निष्पादन में बहुमुखी द्वारा:

• चैटबॉट की भाषा की अलग-अलग बात करने या आपत्तिजनक भाषा का उपयोग करने की प्रवृत्ति को फिर से लिखना
• एल्गोरिदम को यह विश्वास दिलाना कि कुछ कंपनियां खराब प्रदर्शन कर रही हैं
• यह समझाने के लिए मैलवेयर और एंटीवायरल सुरक्षा के विरुद्ध वायरस का नमूना लेना सुरक्षित फ़ाइलें दुर्भावनापूर्ण हैं

ये एआई के उपयोग के केवल कुछ उदाहरण हैं और कैसे विषाक्तता संचालन को बाधित कर सकती है। क्योंकि एआई मॉडल विभिन्न प्रकार के कार्यान्वयन के लिए विविध कौशल सेट सीखते हैं, हैकर एआई जिस तरह से उन्हें जहर दे सकता है वह उनके उपयोग के समान ही विशाल है। इसका मतलब यह है कि उन्हें ठीक करने के उपाय उतने ही व्यापक हो सकते हैं।

यह कितना ख़तरा है?

Fortnite से लेकर WhatsApp तक के उद्यमों के पास है उपयोगकर्ता की जानकारी से समझौता किया गया था लचर सुरक्षा व्यवस्था के कारण. एआई सुरक्षा को सुदृढ़ करने के लिए आवश्यक गायब घटक हो सकता है, लेकिन यह सीखने के दौरान हैकर्स को डेटा में जहर डालने के लिए भी आमंत्रित कर सकता है, जिससे आगे और बदतर उल्लंघन हो सकते हैं।

जहरीली एआई के प्रभाव गंभीर हैं। एक साधारण इनपुट से किसी नेटवर्क को संक्रमित करके उसके सुरक्षा उपायों को विफल करने में सक्षम होने की कल्पना करें। एक जहरीला एआई कंपनी की एआई सुरक्षा को नष्ट कर देता है, जिससे हैकरों के लिए हमला करने का मौका बच जाता है। एक बार जब हैकर का एआई सुरक्षा को पर्याप्त रूप से नियंत्रित कर लेता है, तो हमला करना सामने के दरवाजे से चलना जितना आसान हो जाता है।

चूंकि यह साइबर सुरक्षा की दुनिया में एक अपेक्षाकृत नया खतरा है, इसलिए जैसे-जैसे खतरा मजबूत होता जा रहा है, विश्लेषक अधिक समाधान तैयार कर रहे हैं।

डेटा विषाक्तता के खिलाफ सबसे महत्वपूर्ण ढाल एक ठोस साइबर सुरक्षा बुनियादी ढांचा है। स्वयं को शिक्षित करना, चाहे आप किसी कंपनी के कर्मचारी हों या एक उद्यमी के रूप में अपना खुद का व्यवसाय चला रहे हों, हमारा सबसे अच्छा बचाव है।

कई विकल्प हैं आपके AI की सुरक्षा के लिए ज़हर के हमलों के ख़िलाफ़ जबकि नए समाधान आते रहते हैं:

• नियमित रखरखाव करते रहें: आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले मॉडल में डेटा की जांच करें। सुनिश्चित करें कि जानबूझकर एआई को दी गई जानकारी अभी भी मौजूद है, यादृच्छिक सम्मिलन द्वारा निर्बाध अन्यथा यह उसे जहर देगा।
• डेटा सावधानी से चुनें: अपना एआई मॉडल बनाते समय से ही सावधान रहें। सुनिश्चित करें कि इसमें संग्रहीत सभी चीजें प्रासंगिक हैं और इतनी समझौतावादी नहीं हैं कि हैकर का आपकी फ़ाइलों को उखाड़ने का काम आसान हो जाए।
• आक्रामक परीक्षण करें: एआई मॉडल पर प्रवेश परीक्षण - नकली साइबर हमले करना - आपकी साइबर सुरक्षा में खामियां पकड़ सकता है।

हर हफ्ते नए खतरे सामने आने के बावजूद, सुरक्षा उपायों को नहीं भूलना महत्वपूर्ण है - जैसे कि अच्छा एन्क्रिप्शन और शून्य-विश्वास ढांचे - जो नए और उभरते खतरों के सामने आने पर संपत्तियों की सुरक्षा के लिए पहले आए थे। इन रणनीतियों को लागू करना तब भी मददगार साबित होगा, भले ही कोई नया खतरा किसी नेटवर्क में प्रवेश कर जाए।

क्या डेटा विषाक्तता का कोई समाधान है?

साइबर आपराधिक गतिविधि का प्रत्येक नया प्रकार विश्लेषकों, नियोक्ताओं और उत्साही लोगों को रुझानों पर अनुमान लगाने का अवसर प्रदान करता है। हालाँकि अब डेटा विषाक्तता के बढ़ते खतरे का कोई एक आकार-फिट-सभी समाधान नहीं हो सकता है, प्रत्येक हालिया हमला साइबर अपराधियों की रणनीति में एक अंतर्दृष्टि है, जिससे रक्षकों को लाभ मिलता है।

चिंता के बजाय तैयारी के लिए इन क्षणों का उपयोग करने से हम अधिक प्रभावी समाधान तैयार कर सकेंगे और जितना संभव हो उतना डेटा सुरक्षित करने के लिए संसाधनों का उत्पादक ढंग से उपयोग कर सकेंगे।