데이터 중독: 해결책이 있습니까?

데이터 세트는 AI의 기반입니다. 연역적 추론을 위해 참조할 데이터 포인트가 많기 때문에 데이터를 통해 AI는 의사 결정을 내리고 추세를 분석할 수 있습니다. 그러나 인간이 정확성을 완벽하게 하기 위해 수행한 작업을 방해하려는 시도로 AI 알고리즘을 망치기 위해 데이터 포이즈닝이 사이버 보안 현장에 진입했습니다.

데이터 포이즈닝이 비교적 새로운 현상인 상황에서 이를 방지하기 위한 솔루션을 발명한 사람이 있습니까? 분석가가 적응하는 동안 기존의 사이버 보안 방법을 사용하여 방어를 구축할 수 있습니까?

데이터 중독이란 무엇입니까?

데이터 포이즈닝은 해커가 취약성을 생성하기 위해 AI에 데이터를 성공적으로 공급하는 경우입니다. AI는 데이터 세트가 손상된 경우 정확하게 예측할 수 없습니다. 스팸 이메일이 읽을 가치가 있는 것으로 표시되고 친구가 계정을 사용하도록 허용한 후 Netflix 추천 피드가 혼란스러워지는 방식입니다.

때로는 AI와 머신러닝이 개발할 시간이 충분하지 않았기 때문일 때도 있습니다. 때로는 데이터 중독의 경우 해커가 AI 모델에 원인에 도움이 되는 엄선된 정보를 제공하고 훈련된 AI의 논리를 왜곡하기 때문입니다.

기업용 AI 모델은 보고서 분석에서 실시간 고객 응대에 이르기까지 모든 것을 자동으로 수행할 수 있습니다. 대부분의 AI 능동적인 학습을 한다 인간 작업자가 일반 작업을 수행하는 동안 더 많은 데이터를 얻을 수 있습니다. 이 단계에서 여전히 정보가 부족한 신진 시스템을 활용하는 것은 어려운 일이 아닙니다.

데이터 중독은 얼마나 효과적입니까?

피싱 사기가 포함된 위험한 이메일이 신뢰할 수 있는 언어와 설득력 있는 서명으로 받은 편지함에 나타나면 실수로 정보를 누설하기 쉽습니다.

일부는 데이터 포이즈닝이 해커들이 전통적으로 직원 교육 부족 사이버 보안 관행에서. 회사의 AI가 초기 단계이거나 훈련되지 않은 경우 직원이 자신도 모르게 피싱 이메일에 응답하는 것처럼 악용하기 쉽습니다.

데이터 중독이 효과적인 이유는 인식 부족을 이용하기 때문입니다. 된다 다양한 모양과 실행 기준 :

• 다르게 말하거나 공격적인 언어를 사용하는 챗봇의 언어 경향 재작성
• 특정 회사의 실적이 저조하다고 믿게 하는 설득력 있는 알고리즘
• 맬웨어에 대한 바이러스 샘플링 및 항바이러스 방어를 통해 안전한 파일은 악성입니다

이는 AI 사용의 몇 가지 예일 뿐이며 중독이 작업을 방해할 수 있는 방법입니다. AI 모델은 다양한 종류의 구현을 위한 다양한 기술 세트를 학습하기 때문에 해커 AI가 이를 악용할 수 있는 방법은 그 용도만큼 방대합니다. 이것은 그들을 치료하는 솔루션이 그만큼 광범위할 수 있음을 의미합니다.

얼마나 위협적인가?

Fortnite에서 WhatsApp에 이르는 기업은 사용자 정보가 손상된 경우 취약한 보안 시스템 때문입니다. AI는 보안을 강화하는 데 필요한 누락된 요소일 수 있지만 해커가 학습하는 동안 데이터를 독살하도록 유도하여 더 심각한 위반으로 이어질 수도 있습니다.

중독된 AI의 영향은 심각합니다. 간단한 입력으로 네트워크를 감염시켜 네트워크의 보안 조치를 우회할 수 있다고 상상해 보십시오. 중독된 AI는 회사의 AI 방어를 무너뜨리고 해커가 공격할 기회를 남깁니다. 해커의 AI가 방어를 충분히 제어하면 공격을 수행하는 것은 정문을 통과하는 것처럼 쉽습니다.

이것은 사이버 보안 세계에서 비교적 새로운 위협이기 때문에 분석가들은 위협이 강화됨에 따라 더 많은 솔루션을 만들고 있습니다.

데이터 중독에 대한 가장 중요한 보호막은 견고한 사이버 보안 인프라입니다. 당신이 회사의 직원이든 기업가로서 자신의 사업을 운영하든, 자신을 교육하는 것이 우리의 최선의 방어책입니다.

몇 가지 옵션이 있습니다 당신의 AI를 보호하기 위해 새로운 솔루션이 계속 도착하는 동안 포이즈닝 공격에 대해:

• 정기적인 유지 관리: 사용하는 모델의 데이터에 대한 검사를 실행합니다. 의도적으로 AI에 제공되는 정보가 여전히 존재하는지 확인하고 임의 삽입에 의해 중단되지 않음 그렇지 않으면 독이 될 것입니다.
• 데이터를 신중하게 선택하십시오. AI 모델을 만드는 순간부터 주의하십시오. 여기에 저장된 모든 것이 관련성이 있고 해커가 파일을 쉽게 제거할 수 있도록 타협하지 않는지 확인하십시오.
• 적극적인 테스트 수행: AI 모델에 대한 침투 테스트 – 시뮬레이션된 사이버 공격 수행 – 사이버 방어의 허점을 잡을 수 있습니다.

매주 새로운 위협이 나타나는 것처럼 보이지만, 새로운 위협이 나타날 때 자산을 보호하기 위해 이전에 제공되었던 우수한 암호화 및 제로 트러스트 프레임워크와 같은 보안 조치를 잊지 않는 것이 중요합니다. 이러한 전략을 구현하면 새로운 위협이 네트워크에 침입하더라도 여전히 도움이 될 것입니다.

데이터 중독에 대한 해결책이 있습니까?

사이버 범죄 활동의 모든 새로운 변종은 분석가, 고용주 및 매니아 모두가 동향을 예측할 수 있는 기회를 제공합니다. 현재 증가하고 있는 데이터 중독 위협에 대한 만능 솔루션은 없을 수 있지만 최근의 각 공격은 사이버 범죄자의 전술에 대한 통찰력을 제공하여 방어자에게 이점을 제공합니다.

이러한 순간을 걱정 대신 준비함으로써 보다 효과적인 솔루션을 만들고 자원을 생산적으로 활용하여 최대한 많은 데이터를 확보할 수 있습니다.