Zatruwanie danych: czy istnieje rozwiązanie?

Zbiory danych są podstawą sztucznej inteligencji. Dane umożliwiają sztucznej inteligencji podejmowanie decyzji i analizowanie trendów, ponieważ mają wiele punktów danych, do których można się odnieść na potrzeby wnioskowania dedukcyjnego. Jednak na scenę cyberbezpieczeństwa wkroczyło zatruwanie danych, aby zniszczyć algorytmy sztucznej inteligencji, próbując sabotować pracę wykonaną przez ludzi, aby udoskonalić ich dokładność.

Ponieważ zatruwanie danych jest stosunkowo nowym zjawiskiem, czy ktoś wymyślił już rozwiązanie, aby z nim walczyć? Czy tradycyjne metody cyberbezpieczeństwa można wykorzystać do stworzenia zabezpieczeń, podczas gdy analitycy się dostosowują?

Co to jest zatrucie danych?

Zatruwanie danych ma miejsce wtedy, gdy hakerzy skutecznie przekazują dane AI w celu stworzenia luk w zabezpieczeniach. Sztuczna inteligencja nie jest w stanie dokładnie przewidzieć, czy zbiory danych są uszkodzone – w ten sposób wiadomości spamowe są oznaczane jako warte przeczytania, a Twój kanał rekomendacji Netflix zostaje zdezorientowany, gdy pozwolisz znajomym korzystać z Twojego konta.

Czasami dzieje się tak dlatego, że sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe nie miały wystarczająco dużo czasu na rozwój. Czasami w przypadku zatrucia danych dzieje się tak dlatego, że hakerzy przekazują modelom AI wyselekcjonowane informacje, które są korzystne dla ich sprawy i wypaczają logikę wyszkolonej sztucznej inteligencji.

Modele AI dla firm mogą robić wszystko, od analizowania raportów po automatyczne odpowiadanie na rzeczywistych klientów. Większość sztucznej inteligencji angażuje się w aktywną naukę uzyskać więcej danych, podczas gdy pracownicy wykonują zwykłe zadania. Na tym etapie wykorzystanie rozwijających się systemów, w sytuacji gdy nadal brakuje im informacji, nie byłoby wyzwaniem.

Jak skuteczne jest zatruwanie danych?

Jeśli w Twojej skrzynce odbiorczej pojawią się niebezpieczne e-maile zawierające próby wyłudzenia informacji, zawierające wiarygodny język i przekonujący podpis, łatwo przypadkowo ujawnić swoje informacje.

Niektórzy sugerują, że zatruwanie danych mogło być inspirowane tradycyjnym sposobem, w jaki hakerzy wykorzystują brak przeszkolenia pracowników w praktykach cyberbezpieczeństwa. Jeśli sztuczna inteligencja firmy jest w powijakach lub nie jest przeszkolona, ​​wykorzystanie jej jest tak samo łatwe, jak gdyby był to pracownik nieświadomie odpowiadający na wiadomość e-mail typu phishing.

Powodem, dla którego zatruwanie danych jest skuteczne, jest to, że wykorzystuje brak świadomości. Staje się wszechstronne w wyglądzie i wykonaniu przez:

• Przepisanie tendencji językowych chatbota do mówienia inaczej lub używania obraźliwego języka
• Przekonywanie algorytmów, aby wierzyły, że niektóre firmy radzą sobie słabo
• Próbkowanie wirusów pod kątem złośliwego oprogramowania i zabezpieczeń antywirusowych, aby to przekonać bezpieczne pliki są złośliwe

To tylko kilka przykładów zastosowań sztucznej inteligencji i tego, jak zatrucie może zakłócać operacje. Ponieważ modele sztucznej inteligencji uczą się różnorodnych umiejętności na potrzeby różnych rodzajów wdrożeń, sposoby, w jakie hakerska sztuczna inteligencja może je zatruć, są tak rozległe, jak ich zastosowania. Oznacza to, że rozwiązania pozwalające je wyleczyć mogą być równie wszechstronne.

Jak duże jest to zagrożenie?

Przedsiębiorstwa od Fortnite po WhatsApp mają naruszono bezpieczeństwo danych użytkownika z powodu słabych systemów bezpieczeństwa. Sztuczna inteligencja może być brakującym składnikiem niezbędnym do wzmocnienia bezpieczeństwa, ale może również zachęcać hakerów do zatruwania danych w trakcie ich uczenia się, co prowadzi do dalszych i gorszych naruszeń.

Skutki zatrutej sztucznej inteligencji są poważne. Wyobraź sobie, że możesz ominąć zabezpieczenia sieci, infekując ją prostym wejściem. Zatruta sztuczna inteligencja podważa obronę firmy przed sztuczną inteligencją, pozostawiając hakerom szansę na atak. Gdy sztuczna inteligencja hakera dostatecznie przejmie kontrolę nad obroną, wykonanie ataku będzie tak proste, jak przejście przez frontowe drzwi.

Ponieważ jest to stosunkowo nowe zagrożenie w świecie cyberbezpieczeństwa, analitycy tworzą więcej rozwiązań w miarę wzmacniania się zagrożenia.

Najważniejszą ochroną przed zatruciem danych jest solidna infrastruktura cyberbezpieczeństwa. Dokształcanie się, niezależnie od tego, czy jesteś pracownikiem firmy, czy prowadzisz własną działalność gospodarczą jako przedsiębiorca, jest naszą najlepszą obroną.

Istnieje kilka opcji za ochronę Twojej sztucznej inteligencji przed atakami zatruć, podczas gdy wciąż pojawiają się nowe rozwiązania:

• Bądź na bieżąco z regularną konserwacją: Przeprowadź kontrole danych w używanych modelach. Upewnij się, że informacje celowo przekazane AI nadal tam są, nieprzerwane przez przypadkowe wstawki w przeciwnym razie mogłoby to go zatruć.
• Wybierz dane ostrożnie: Zachowaj ostrożność od momentu utworzenia modelu AI. Upewnij się, że wszystko, co jest w nim przechowywane, jest istotne i nie jest na tyle kompromitujące, aby hakerowi łatwiej było wykorzenić Twoje pliki.
• Wykonaj agresywne testy: Testy penetracyjne na modelach AI – przeprowadzanie symulowanych cyberataków – może wykryć luki w Twojej cyberobronie.

Pomimo tego, że nowe zagrożenia pojawiają się pozornie co tydzień, nie należy zapominać o środkach bezpieczeństwa – takich jak dobre szyfrowanie i ramy zerowego zaufania – które wdrożono wcześniej, aby chronić zasoby w przypadku pojawienia się nowych i pojawiających się zagrożeń. Wdrożenie tych strategii nadal będzie pomocne, nawet jeśli do sieci przedostanie się nowe zagrożenie.

Czy istnieje rozwiązanie problemu zatruwania danych?

Każdy nowy rodzaj działalności cyberprzestępczej daje analitykom, pracodawcom i entuzjastom okazję do spekulacji na temat trendów. Chociaż obecnie może nie istnieć uniwersalne rozwiązanie rosnącego zagrożenia zatruciem danych, każdy niedawny atak pozwala poznać taktykę cyberprzestępców, dając obrońcom przewagę.

Wykorzystanie tych chwil na przygotowanie się zamiast zmartwień pozwoli nam stworzyć skuteczniejsze rozwiązania i produktywnie wykorzystać zasoby, aby zabezpieczyć jak najwięcej danych.