Dataforgiftning: Er det en løsning?

Datamengder er grunnlaget for kunstig intelligens. Data gjør det mulig for kunstig intelligens å fatte beslutninger og analysere trender fordi de har mange datapunkter å referere til for deduktiv resonnering. Imidlertid har dataforgiftning kommet inn i cybersikkerhetsscenen for å ødelegge kunstig intelligens-algoritmer i et forsøk på å sabotere arbeidet mennesker har gjort for å perfeksjonere deres nøyaktighet.

Med dataforgiftning som et relativt nytt fenomen, har noen funnet opp en løsning ennå for å bekjempe det? Kan tradisjonelle cybersikkerhetsmetoder brukes til å lage forsvar mens analytikere tilpasser seg?

Hva er dataforgiftning?

Dataforgiftning er når hackere med hell føder data til kunstig intelligens for å skape sårbarheter. Kunstig intelligens kan ikke forutsi nøyaktig hvis datamengdene er korrupte – dette er hvordan spam-e-poster blir merket som verdt å lese og din Netflix-anbefalingsfeed blir forvirret etter at du lar venner bruke din konto.

Noen ganger skyldes dette at kunstig intelligens og maskinlæring ikke har hatt nok tid til å utvikle seg. Noen ganger, i tilfelle av dataforgiftning, er det fordi hackere føder kunstig intelligens-modeller kurerte informasjon som er til deres fordel og forvrenger logikken til din trente kunstig intelligens.

Kunstig intelligens-modeller for bedrifter kan gjøre alt fra å analysere rapporter til å svare på live-kunder automatisk. De fleste kunstig intelligens- engasjerer i aktiv læring for å få mer data mens menneskelige arbeidere utfører vanlige oppgaver. På dette stadiet ville det ikke være vanskelig å utnytte unge systemer mens de fortsatt mangler informasjon.

Hvor effektiv er dataforgiftning?

Hvis farlige e-poster som inneholder phishing-svindel dukker opp i din innboks med pålitelig språk og en overbevisende signatur, er det lett å uforvarende gi fra deg informasjon.

Noen mener at dataforgiftning kunne ha blitt inspirert av hvordan hackere tradisjonelt tar fordel av en mangel på ansattetrening i cybersikkerhetspraksis. Hvis et selskaps kunstig intelligens er i sin barndom eller uutdannet, er det like lett å utnytte som hvis det var en ansatt som uforvarende svarte på en phishing-e-post.

Grunnen til at dataforgiftning er effektiv er at det tar fordel av mangelen på bevissthet. Det blir mangfoldig i utseende og gjennomføring ved:

• Å omskrive en chatbots språklige tendenser til å snakke annerledes eller bruke fornærmende språk
• Å overbevise algoritmer om at visse selskaper utfører dårlig
• Å prøve virus mot malware og antivirale forsvar for å overbevise det om at sikre filer er skadelige

Dette er bare noen eksempler på kunstig intelligens-bruk og hvordan forgiftning kan forstyrre operasjoner. Fordi kunstig intelligens-modeller lærer mangfoldige ferdigheter for forskjellige typer implementeringer, er måtene hacker-kunstig intelligens kan forgifte dem like omfattende som deres bruk. Dette betyr at løsningene for å helbrede dem kan være like omfattende.

Hvor stort er trusselen?

Bedrifter fra Fortnite til WhatsApp har hatt brukerinformasjon kompromittert på grunn av mangelfulle sikkerhetssystemer. Kunstig intelligens kunne være den manglende ingrediensen som trengs for å forsterke sikkerheten, men det kunne også invitere hackere til å forgifte data mens det lærer, noe som fører til ytterligere og verre brudd.

Virkningene av forgiftet kunstig intelligens er alvorlige. Tenk deg at du kan omgå et nettverks sikkerhetstiltak ved å infisere det med en enkel innputt. En forgiftet kunstig intelligens undergraver et selskaps kunstig intelligens-forsvar, og gir hackere mulighet til å angripe. Når hackerens kunstig intelligens kontrollerer forsvar tilstrekkelig, er det like enkelt å utføre et angrep som å gå gjennom døren.

Siden dette er en relativt ny trussel i cybersikkerhetsverdenen, lager analytikere flere løsninger mens trusselen styrkes.

Det viktigste skjoldet mot dataforgiftning er en solid cybersikkerhetsinfrastruktur. Å utdanne deg selv, enten du er en ansatt i et selskap eller driver ditt eget bedrift som en entreprenør, er vårt beste forsvar.

Det finnes flere alternativer for å beskytte din kunstig intelligens mot forgiftningangrep mens nye løsninger ankommer:

• Hold deg oppdatert med regelmessig vedlikehold: Kjør sjekker på dataene i modellene du bruker. Sørg for at informasjonen som er født til kunstig intelligens fortsatt er der, ubrutt av tilfeldige innføringer som ellers kunne forgifte det.
• Velg data med omsorg: Vær forsiktig fra øyeblikket du lager din kunstig intelligens-modell. Sørg for at alt som er lagret i den er relevant og ikke så kompromitterende at det ville gjøre hackerens job enkelt å rykke opp dine filer.
• Utfør aggressive tester: Penetreringstesting på kunstig intelligens-modeller – å utføre simulerede cyberangrep – kunne fange hull i dine cybersikkerhetsforsvar.

Til tross for at nye trusler dukker opp å synes hver uke, er det viktig ikke å glemme sikkerhetstiltakene – som god kryptering og null-tillit-rammeverk – som kom før for å beskytte eiendeler mens nye og fremvoksende trusler dukker opp. Å implementere disse strategiene vil fortsatt være nyttig, selv om en ny trussel går inn i et nettverk.

Er det en løsning for dataforgiftning?

Hvert nytt stamme av cyberkriminell aktivitet gir en mulighet for analytikere, arbeidsgivere og entusiaster til å spekulere på trender. Selv om det kanskje ikke finnes en løsning som passer alle for den økende trusselen av dataforgiftning nå, gir hvert nytt angrep en innsikt i taktikken til cyberkriminelle, og gir forsvarerne en fordel.

Å bruke disse øyeblikkene til å forberede seg i stedet for å bekymre seg, vil tillate oss å lage mer effektive løsninger og produktivt utnytte ressurser for å sikre så mye data som mulig.