Keracunan Data: Apakah Ada Solusinya?

Kumpulan data adalah dasar untuk AI. Data memungkinkan AI untuk membuat keputusan dan menganalisis tren karena mereka memiliki banyak poin data sebagai referensi untuk penalaran deduktif. Namun, peracunan data telah memasuki ranah keamanan siber untuk merusak algoritme AI dalam upaya menyabotase pekerjaan yang telah dilakukan manusia untuk menyempurnakan akurasinya.

Dengan keracunan data sebagai fenomena yang relatif baru, adakah yang sudah menemukan solusi untuk melawannya? Bisakah metode keamanan siber tradisional digunakan untuk membuat pertahanan sementara analis beradaptasi?

Apa itu Keracunan Data?

Keracunan data adalah saat peretas berhasil memasukkan data ke AI untuk menciptakan kerentanan. AI tidak dapat memprediksi secara akurat jika kumpulan data rusak – begitulah cara email spam ditandai sebagai layak dibaca dan umpan rekomendasi Netflix Anda menjadi bingung setelah Anda mengizinkan teman menggunakan akun Anda.

Terkadang hal ini terjadi karena AI dan pembelajaran mesin belum memiliki cukup waktu untuk berkembang. Terkadang, dalam kasus keracunan data, hal ini terjadi karena peretas memberikan informasi yang dikurasi kepada model AI yang menguntungkan tujuan mereka dan membengkokkan logika AI terlatih Anda.

Model AI untuk perusahaan dapat melakukan segalanya mulai dari menganalisis laporan hingga merespons pelanggan langsung secara otomatis. Kebanyakan AI terlibat dalam pembelajaran aktif untuk mendapatkan lebih banyak data sementara pekerja manusia melakukan tugas rutin. Pada tahap ini, tidak akan sulit untuk memanfaatkan sistem pemula sementara mereka masih kekurangan informasi.

Seberapa Efektif Keracunan Data?

Jika email berbahaya yang berisi penipuan phishing muncul di kotak masuk Anda dengan bahasa yang dapat dipercaya dan tanda tangan yang meyakinkan, mudah untuk memberikan informasi Anda secara tidak sengaja.

Beberapa menyarankan peracunan data bisa jadi terinspirasi oleh bagaimana peretas secara tradisional memanfaatkan a kurangnya pelatihan karyawan dalam praktik keamanan siber. Jika AI perusahaan masih dalam masa pertumbuhan atau belum terlatih, maka mudah untuk mengeksploitasinya seolah-olah itu adalah karyawan yang tanpa sadar menanggapi email phishing.

Alasan keracunan data efektif adalah karena memanfaatkan kurangnya kesadaran itu. Menjadi serbaguna dalam penampilan dan eksekusi oleh:

• Menulis ulang kecenderungan bahasa chatbot untuk berbicara secara berbeda atau menggunakan bahasa yang menyinggung
• Algoritme yang meyakinkan untuk percaya bahwa perusahaan tertentu berkinerja buruk
• Pengambilan sampel virus terhadap malware dan pertahanan antivirus untuk meyakinkannya file aman berbahaya

Ini hanya beberapa contoh penggunaan AI dan bagaimana keracunan dapat mengganggu operasi. Karena model AI mempelajari keahlian yang beragam untuk jenis implementasi yang berbeda, cara peretas AI dapat meracuni mereka seluas penggunaannya. Ini berarti solusi untuk menyembuhkan mereka bisa sama luasnya.

Seberapa Besar Ancamannya?

Perusahaan dari Fortnite hingga WhatsApp memiliki memiliki informasi pengguna disusupi karena sistem keamanan yang lemah. AI bisa menjadi bahan yang hilang yang diperlukan untuk memperkuat keamanan, tetapi itu juga bisa mengundang peretas untuk meracuni data saat belajar, yang menyebabkan pelanggaran lebih lanjut dan lebih buruk.

Dampak AI yang diracuni sangat parah. Bayangkan bisa menghindari langkah-langkah keamanan jaringan dengan menginfeksinya dengan input sederhana. AI yang diracuni merongrong pertahanan AI perusahaan, meninggalkan peluang bagi peretas untuk menyerang. Setelah AI peretas cukup mengontrol pertahanan, melakukan serangan semudah berjalan melewati pintu depan.

Karena ini adalah ancaman yang relatif baru di dunia keamanan siber, analis menciptakan lebih banyak solusi seiring dengan menguatnya ancaman.

Perisai paling penting terhadap peracunan data adalah infrastruktur keamanan siber yang solid. Mendidik diri sendiri, apakah Anda seorang karyawan perusahaan atau menjalankan bisnis Anda sendiri sebagai pengusaha, adalah pertahanan terbaik kami.

Ada beberapa pilihan untuk melindungi AI Anda melawan serangan keracunan sementara solusi baru terus berdatangan:

• Ikuti perawatan rutin: Jalankan pemeriksaan pada data dalam model yang Anda gunakan. Pastikan informasi yang sengaja diumpankan ke AI masih ada, tidak terganggu oleh penyisipan acak yang jika tidak akan meracuninya.
• Pilih data dengan hati-hati: Berhati-hatilah sejak Anda membuat model AI. Pastikan semua yang tersimpan di dalamnya relevan dan tidak terlalu membahayakan sehingga memudahkan pekerjaan peretas untuk mencabut file Anda.
• Lakukan tes agresif: Pengujian penetrasi pada model AI – melakukan simulasi serangan siber – dapat menemukan celah dalam pertahanan siber Anda.

Meskipun ancaman baru muncul setiap minggu, sangat penting untuk tidak melupakan langkah-langkah keamanan – seperti enkripsi yang baik dan kerangka kerja tanpa kepercayaan – yang datang sebelumnya untuk melindungi aset saat ancaman baru muncul. Menerapkan strategi ini akan tetap terbukti bermanfaat, bahkan jika ancaman baru memasuki jaringan.

Apakah Ada Solusi untuk Keracunan Data?

Setiap rangkaian baru aktivitas kejahatan dunia maya memberikan peluang bagi analis, pemberi kerja, dan penggemar untuk berspekulasi tentang tren. Meskipun mungkin tidak ada solusi satu ukuran untuk semua untuk meningkatnya ancaman peracunan data sekarang, setiap serangan baru-baru ini merupakan wawasan tentang taktik penjahat dunia maya, memberikan keuntungan bagi para pembela HAM.

Menggunakan momen-momen ini untuk bersiap alih-alih khawatir akan memungkinkan kami menciptakan solusi yang lebih efektif dan memanfaatkan sumber daya secara produktif untuk mengamankan data sebanyak mungkin.