Jak Zabezpieczyć Dane Szkoleniowe AI

Sztuczna inteligencja (AI) potrzebuje danych i ich wiele. Zebranie niezbędnych informacji nie jest zawsze wyzwaniem we współczesnym środowisku, z wieloma dostępnymi zbiorami danych publicznych i tak dużą ilością generowanych danych każdego dnia. Zabezpieczenie ich jest jednak inną sprawą.

Ogromny rozmiar zbiorów danych szkoleniowych AI i wpływ modeli AI przyciągają uwagę cyberprzestępców. Wraz ze wzrostem zaufania do AI, zespoły rozwijające tę technologię powinny zachować ostrożność, aby upewnić się, że zachowują swoje dane szkoleniowe w bezpieczny sposób.

Dlaczego Dane Szkoleniowe AI Potrzebują Lepszej Ochrony

Dane, które wykorzystujesz do szkolenia modelu AI, mogą odzwierciedlać prawdziwe osoby, firmy lub wydarzenia. W związku z tym, możesz zarządzać znaczną ilością informacji osobowych (PII), co mogłoby spowodować znaczące naruszenia prywatności, gdyby zostały ujawnione. W 2023 roku Microsoft (MSFT ) doświadczył takiego incydentu, nieumyślnie ujawniając 38 terabajtów prywatnych informacji podczas projektu badawczego AI.

Zbiory danych szkoleniowych AI mogą również być podatne na bardziej szkodliwe ataki przeciwników. Cyberprzestępcy mogą zmienić niezawodność modelu uczenia maszynowego, manipulując jego danymi szkoleniowymi, jeśli będą mogli uzyskać do nich dostęp. Jest to rodzaj ataku znany jako zatrucie danych, a deweloperzy AI mogą nie zauważyć skutków, dopóki nie będzie za późno.

Badania wykazują, że zatrucie tylko 0,001% zbioru danych jest wystarczające, aby skazić model AI. Bez odpowiednich zabezpieczeń, atak taki mógłby mieć poważne konsekwencje, gdy model zostanie wdrożony w świecie rzeczywistym. Na przykład, skażony algorytm samochodu autonomicznego może nie zauważyć pieszych. Alternatywnie, narzędzie AI do skanowania CV może wyprodukować tendencyjne wyniki.

W mniej poważnych okolicznościach, atakujący mogą ukraść informacje własnościowe ze zbioru danych szkoleniowych w akcie szpiegostwa przemysłowego. Mogą również zablokować uprawnionym użytkownikom dostęp do bazy danych i zażądać okupu.

Wraz ze wzrostem znaczenia AI w życiu i biznesie, cyberprzestępcy mają więcej do zyskania, atakując bazy danych szkoleniowych. Wszystkie te ryzyka stają się dodatkowo niepokojące.

5 Kroków do Zabezpieczenia Danych Szkoleniowych AI

W świetle tych zagrożeń, traktuj bezpieczeństwo poważnie podczas szkolenia modeli AI. Oto pięć kroków do podjęcia, aby zabezpieczyć swoje dane szkoleniowe AI.

1. Zminimalizuj Wrażliwe Informacje w Zbiorach Danych Szkoleniowych

Jedną z najważniejszych środków jest usunięcie ilości wrażliwych szczegółów ze zbioru danych szkoleniowych. Im mniej informacji osobowych lub innych cennych informacji jest w Twojej bazie danych, tym mniej staje się celem dla hakera. Naruszenie będzie również mniej istotne, jeśli wystąpi w tych scenariuszach.

Modele AI często nie muszą wykorzystywać informacji ze świata rzeczywistego podczas fazy szkolenia. Dane syntetyczne są cenną alternatywą. Modele szkolone na danych syntetycznych mogą być tak samo, jeśli nie bardziej dokładne niż inne, więc nie musisz martwić się o problemy z wydajnością. Upewnij się tylko, że wygenerowany zbiór danych przypomina i działa jak dane ze świata rzeczywistego.

Alternatywnie, możesz wyczyścić istniejące zbiory danych z wrażliwych szczegółów, takich jak nazwy osób, adresy i informacje finansowe. Gdy takie czynniki są niezbędne dla Twojego modelu, rozważ zastąpienie ich zastępczymi danymi lub zamianę ich między rekordami.

2. Ogranicz Dostęp do Danych Szkoleniowych

Po skompilowaniu zbioru danych szkoleniowych, musisz ograniczyć dostęp do niego. Postępuj zgodnie z zasadą najmniejszych uprawnień, która stanowi, że każdy użytkownik lub program powinien mieć dostęp tylko do tego, co jest niezbędne do wykonania swojej pracy poprawnie. Osoby niezaangażowane w proces szkolenia nie muszą widzieć ani wchodzić w interakcje z bazą danych.

Pamiętaj, że ograniczenia uprawnień są skuteczne tylko wtedy, gdy również wdrożysz niezawodny sposób weryfikacji użytkowników. Nazwa użytkownika i hasło to za mało. Weryfikacja dwuetapowa (MFA) jest niezbędna, ponieważ zatrzymuje 80% do 90% wszystkich ataków na konta, ale nie wszystkie metody MFA są równe. Weryfikacja oparta na tekście i aplikacji jest geralnie bezpieczniejsza niż wersje oparte na e-mailu.

Upewnij się, że ograniczasz oprogramowanie i urządzenia, a nie tylko użytkowników. Jedynymi narzędziami, które powinny mieć dostęp do bazy danych szkoleniowych, są sam model AI i programy, których używasz do zarządzania tymi informacjami podczas szkolenia.

3. Szyfruj i Zapisz Dane

Szyfrowanie jest kolejnym kluczowym środkiem ochrony. Chociaż nie wszystkie algorytmy uczenia maszynowego mogą aktywnie szkolić się na zaszyfrowanych danych, możesz zaszyfrować i odszyfrować je podczas analizy. Następnie możesz je ponownie zaszyfrować, gdy skończysz. Alternatywnie, rozważ struktury modeli, które mogą analizować informacje, gdy są one zaszyfrowane.

Przechowywanie kopii zapasowych danych szkoleniowych w przypadku, gdyby coś się z nimi stało, jest ważne. Kopie zapasowe powinny znajdować się w innym miejscu niż kopia podstawowa. W zależności od tego, jak krytyczne są Twoje dane, możesz potrzebować przechowywać jedną kopię zapasową offline i jedną w chmurze. Pamiętaj, aby zaszyfrować wszystkie kopie zapasowe również.

Podczas wyboru metody szyfrowania, wybierz ją starannie. Wyższe standardy są zawsze preferowane, ale możesz również rozważyć algorytmy kryptografii odpornej na ataki kwantowe, gdy rośnie zagrożenie atakami kwantowymi.

4. Monitoruj Dostęp i Użycie

Nawet jeśli postępujesz zgodnie z tymi krokami, cyberprzestępcy mogą przełamać Twoje obrony. W związku z tym, musisz nieustannie monitorować wzorce dostępu i użycia danych szkoleniowych AI.

Prawdopodobnie konieczne będzie rozwiązanie automatycznego monitorowania, ponieważ niewiele organizacji ma poziom personelu, który mógłby obserwować podejrzane działania przez całą dobę. Automatyzacja jest również znacznie szybsza w reagowaniu, gdy coś niezwykłego się wydarzy, co prowadzi do 2,22 dolara niższych kosztów naruszenia danych średnio dzięki szybszym i bardziej skutecznym reakcjom.

Zapisz każde podejście do zbioru danych, żądania dostępu, zmiany lub inne interakcje z nim. Oprócz obserwowania potencjalnych naruszeń w tej aktywności, regularnie przeglądaj ją pod kątem większych trendów. Zachowanie autoryzowanych użytkowników może ulegać zmianie w czasie, co może wymagać zmiany uprawnień dostępu lub behawioralnej biometrii, jeśli używasz takiego systemu.

5. Regularnie Ponownie Oceniaj Ryzyko

Podobnie, zespoły deweloperskie AI muszą zrozumieć, że bezpieczeństwo jest procesem ciągłym, a nie jednorazowym rozwiązaniem. Metody ataków ewoluują szybko – niektóre słabości i zagrożenia mogą przesmyknąć się przez szczeliny, zanim zauważysz je. Jedynym sposobem, aby pozostać bezpiecznym, jest regularne ponowne ocenianie postawy bezpieczeństwa.

Co najmniej raz w roku, przejrzyj swój model AI, dane szkoleniowe i wszelkie incydenty bezpieczeństwa, które wpłynęły na jeden lub oba. Przeprowadź audyt zbioru danych i algorytmu, aby upewnić się, że działają one prawidłowo i nie ma w nich skażonych, mylących lub szkodliwych danych. Dostosuj swoje kontrolki bezpieczeństwa do wszystkiego, co nietypowe, zauważysz.

Testy penetracyjne, podczas których eksperci ds. bezpieczeństwa testują Twoje obrony, próbując je przełamać, są również korzystne. Z wyjątkiem 17% specjalistów ds. bezpieczeństwa testuje penetracyjnie co najmniej raz w roku, a 72% z nich twierdzi, że zapobiegło to naruszeniu w ich organizacji.

Bezpieczeństwo Jest Kluczem do Bezpiecznego Rozwoju AI

Etyczny i bezpieczny rozwój AI staje się coraz bardziej istotny, gdy potencjalne problemy związane z zaufaniem do uczenia maszynowego stają się bardziej widoczne. Zabezpieczenie bazy danych szkoleniowej jest krytycznym krokiem w spełnieniu tego wymogu.

Dane szkoleniowe AI są zbyt cenne i podatne na ignorowanie ich cyberzagrożeń. Postępuj zgodnie z tymi pięcioma krokami już dziś, aby zachować bezpieczeństwo swojego modelu i jego zbioru danych.