Hvordan Sikre AI-Treningdata

Kunstig intelligens (AI) trenger data og mye av det. Å samle inn den nødvendige informasjonen er ikke alltid en utfordring i dagens miljø, med mange offentlige datasamlinger tilgjengelige og så mye data generert hver dag. Å sikre det er en annen sak.

Den enorme størrelsen på AI-treningssamlinger og innvirkningen av AI-modellene inviterer til oppmerksomhet fra cyberkriminelle. Ettersom avhengigheten av AI øker, bør utviklingsteamen for denne teknologien være forsiktige for å sikre at de holder treningdataene sine trygge.

Hvorfor AI-Treningdata Trenger Bedre Sikkerhet

Dataene du bruker til å trene en AI-modell kan reflektere virkelige mennesker, bedrifter eller hendelser. Som sådan kan du håndtere en betydelig mengde personlig identifiserbar informasjon (PII), som ville forårsake betydelige brudd på personvernet hvis de ble avdekket. I 2023 led Microsoft (MSFT ) et slikt hendelse, da de utilsiktet avdekket 38 terabyte med private opplysninger under et AI-forskningsprosjekt.

AI-treningssamlinger kan også være sårbare for mer skadelige adversarial-angrep. Cyberkriminelle kan endre påliteligheten av en maskinlæringsmodell ved å manipulere treningdataene hvis de kan få tilgang til dem. Dette er en angrepsmetode kjent som dataforgiftning, og AI-utviklere kan kanskje ikke merke effektene før det er for sent.

Forskning viser at forgiftning av bare 0,001% av en datasamling er nok til å korruptere en AI-modell. Uten egnet beskyttelse kan et angrep som dette føre til alvorlige konsekvenser når modellen sees i virkeligheten. For eksempel kan en korrupt algoritme for selvkjørende biler ikke merke opp fotgjengere. Alternativt kan et AI-verktøy for å skanne CV-er produsere fordomsfulle resultater.

I mindre alvorlige omstendigheter kan angripere stjele proprietær informasjon fra en treningssamling i en handling av industrispionasje. De kan også låse autoriserte brukere ute av databasen og kreve en løsepenger.

Ettersom AI blir stadig viktigere for liv og bedrift, står cyberkriminelle å vinne mer ved å angripe treningssamlinger. Alle disse risikoene blir derfor stadig mer bekymringsfulle.

5 Trinn for å Sikre AI-Treningdata

I lys av disse truslene, må sikkerheten tas alvorlig når det gjelder å trene AI-modeller. Her er fem trinn å følge for å sikre AI-treningdataene dine.

1. Minimer Følsom Informasjon i Treningssamlinger

En av de viktigste tiltakene er å fjerne mengden følsomme detaljer i treningssamlingen din. Jo mindre PII eller annen verdifull informasjon som er i databasen din, jo mindre mål er det for hackere. Et brudd vil også være mindre skadelig hvis det skjer i disse scenariene.

AI-modeller trenger ofte ikke å bruke virkelige data under treningfasen. Syntetiske data er et verdifullt alternativ. Modeller trent på syntetiske data kan være like eller enda mer nøyaktige enn andre, så du trenger ikke å bekymre deg for ytelsesproblemer. Bare sikre at den genererte datasamlingen ligner og oppfører seg som virkelige data.

Alternativt kan du rense eksisterende datasamlinger for følsomme detaljer som menneskers navn, adresser og finansiell informasjon. Når slike faktorer er nødvendige for modellen din, kan du overveie å erstatte dem med stedfortredende dummy-data eller bytte dem mellom poster.

2. Begrens Tilgang til Treningssamlinger

Når du har samlet inn treningssamlingen din, må du begrense tilgangen til den. Følg prinsippet om minst privilegier, som sier at enhver bruker eller program bare skal ha tilgang til det som er nødvendig for å fullføre jobben sin riktig. Enhver som ikke er involvert i treningprosessen trenger ikke å se eller interagere med databasen.

Husk at privilegiebegrensninger bare er effektive hvis du også implementerer en pålitelig måte å verifisere brukere på. Et brukernavn og passord er ikke nok. Flerfaktorautentisering (MFA) er essensiell, da den stopper 80 til 90% av alle angrep mot kontoer, men ikke alle MFA-metoder er like. Tekstbasert og appbasert MFA er generelt tryggere enn e-postbaserte alternativer.

Sikre deg for å begrense programvare og enheter, ikke bare brukere. De eneste verktøyene som skal ha tilgang til treningssamlingen er AI-modellen selv og eventuelle programmer du bruker til å håndtere disse innsiktene under trening.

3. Krypter og Sikkerhetskopier Data

Kryptering er en annen kritisk beskyttelsesmetode. Selv om ikke alle maskinlæringsalgoritmer kan aktivt trene på kryptert data, kan du kryptere og dekryptere det under analyse. Deretter kan du kryptere det igjen når du er ferdig. Alternativt kan du se på modellstrukturer som kan analysere informasjon mens den er kryptert.

Å holde sikkerhetskopier av treningssamlingen din i tilfelle noe skjer med den, er viktig. Sikkerhetskopier bør være i en annen lokasjon enn den primære kopi. Avhengig av hvor kritisk din datasamling er, kan du kanskje måtte holde en sikkerhetskopi offline og en i skyen. Husk å kryptere alle sikkerhetskopier også.

Når det gjelder kryptering, velg metoden din nøye. Høyere standarder er alltid å foretrekke, men du kan kanskje også ønske å vurdere kvantumresistente kryptografialgoritmer ettersom truslene om kvantumangrep øker.

4. Overvåk Tilgang og Bruk

Selv om du følger disse andre trinnene, kan cyberkriminelle bryte gjennom forsvarslinjene dine. Derfor må du kontinuerlig overvåke tilgangs- og bruksmønster med AI-treningssamlingen din.

En automatisert overvåkingsløsning er sannsynligvis nødvendig her, da få organisasjoner har personale til å overvåke etter mistenkelige aktiviteter døgnet rundt. Automatisering er også langt raskere til å handle når noe uvanlig skjer, noe som fører til 2,22 lavere kostnader for databrudd i gjennomsnitt fra raskere og mer effektive respons.

Logg hver gang noen eller noe aksesserer datasamlingen, ber om å aksessere den, endrer den eller ellers interagerer med den. I tillegg til å overvåke etter potensielle brudd i denne aktiviteten, gjennomgå den regelmessig for større trender. Autoriserte brukeres atferd kan endre seg over tid, noe som kan nødvendiggjøre en endring i tilgangsrettighetene eller biometriske atferd hvis du bruker et slikt system.

5. Vurdere Risiko Regelmessig

På samme måte må AI-utviklingsteamen forstå at sikkerhet er en kontinuerlig prosess, ikke en engangs løsning. Angrepsmetoder utvikler seg raskt — noen sårbarheter og trusler kan gli gjennom språket før du merker dem. Den eneste måten å forbli trygg på er å vurdere sikkerhetsposturen din regelmessig.

Minst en gang om året, gjennomgå AI-modellen din, treningssamlingen din og eventuelle sikkerhets hendelser som har påvirket noen av dem. Gjennomgå datasamlingen og algoritmen for å sikre at den fungerer riktig og at det ikke er noen forgiftet, misvisende eller skadelig data til stede. Tilpass sikkerhetskontrollene dine etter behov til noe uvanlig du merker.

Penetrerings testing, der sikkerhetsekspertene tester forsvarslinjene dine ved å prøve å bryte gjennom dem, er også nyttig. Alle unntatt 17% av sikkerhetsekspertene gjennomfører penetrerings testing minst en gang årlig, og 72% av dem som gjør det sier de tror det har stoppet et brudd i organisasjonen deres.

Sikkerhet er Nøkkel til Trygg AI-Utvikling

Etisk og trygg AI-utvikling blir stadig viktigere ettersom potensielle problemer rundt avhengighet av maskinlæring vokser mer fremtredende. Å sikre treningssamlingen din er et kritisk skritt i møte med denne etterspørselen.

AI-treningssamlinger er for verdifulle og sårbare til å ignorere cyberrisikoene. Følg disse fem trinnene i dag for å holde modellen din og datasamlingen din trygg.