Como Segurar Dados de Treinamento de IA

A inteligência artificial (IA) precisa de dados e muitos deles. Coletar as informações necessárias não é sempre um desafio no ambiente atual, com muitos conjuntos de dados públicos disponíveis e tanto dados gerados todos os dias. No entanto, segurá-los é outro assunto.

O tamanho vasto dos conjuntos de dados de treinamento de IA e o impacto dos modelos de IA atraem a atenção de cibercriminosos. À medida que a dependência de IA aumenta, as equipes que desenvolvem essa tecnologia devem ter cuidado para garantir que mantenham seus dados de treinamento seguros.

Por Que os Dados de Treinamento de IA Precisam de Melhor Segurança

Os dados que você usa para treinar um modelo de IA podem refletir pessoas, empresas ou eventos do mundo real. Como tal, você pode estar lidando com uma quantidade considerável de informações de identificação pessoal (PII), o que causaria violações de privacidade significativas se expostas. Em 2023, a Microsoft (MSFT ) sofreu um incidente, expondo acidentalmente 38 terabytes de informações privadas durante um projeto de pesquisa de IA.

Os conjuntos de dados de treinamento de IA também podem ser vulneráveis a ataques adversários mais prejudiciais. Cibercriminosos podem alterar a confiabilidade de um modelo de aprendizado de máquina manipulando seus dados de treinamento se conseguirem acessá-los. É um tipo de ataque conhecido como envenenamento de dados, e os desenvolvedores de IA podem não notar os efeitos até que seja tarde demais.

Pesquisas mostram que envenenar apenas 0,001% de um conjunto de dados é suficiente para corromper um modelo de IA. Sem proteções adequadas, um ataque como esse pode ter implicações graves quando o modelo for implementado no mundo real. Por exemplo, um algoritmo de direção autônoma corrompido pode falhar em notar pedestres. Alternativamente, uma ferramenta de IA para análise de currículos pode produzir resultados tendenciosos.

Em circunstâncias menos graves, atacantes podem roubar informações proprietárias de um conjunto de dados de treinamento em um ato de espionagem industrial. Eles também podem bloquear usuários autorizados do banco de dados e exigir um resgate.

À medida que a IA se torna cada vez mais importante para a vida e os negócios, os cibercriminosos têm mais a ganhar ao atacar bancos de dados de treinamento. Todos esses riscos se tornam ainda mais preocupantes.

5 Etapas para Segurar Dados de Treinamento de IA

Diante dessas ameaças, é importante levar a segurança a sério ao treinar modelos de IA. Aqui estão cinco etapas a seguir para segurar seus dados de treinamento de IA.

1. Minimizar Informações Sensíveis em Conjuntos de Dados de Treinamento

Uma das medidas mais importantes é remover a quantidade de detalhes sensíveis do seu conjunto de dados de treinamento. Quanto menos informações de identificação pessoal (PII) ou outras informações valiosas estiverem no seu banco de dados, menos ele será um alvo para hackers. Uma violação também será menos impactante se ocorrer nesses cenários.

Os modelos de IA muitas vezes não precisam usar informações do mundo real durante a fase de treinamento. Dados sintéticos são uma alternativa valiosa. Modelos treinados com dados sintéticos podem ser tão precisos, se não mais precisos do que outros, então você não precisa se preocupar com problemas de desempenho. Certifique-se apenas de que o conjunto de dados gerado se assemelhe e aja como dados do mundo real.

Alternativamente, você pode limpar conjuntos de dados existentes de detalhes sensíveis, como nomes de pessoas, endereços e informações financeiras. Quando esses fatores são necessários para o seu modelo, considere substituí-los por dados fictícios ou trocá-los entre registros.

2. Restringir Acesso a Dados de Treinamento

Uma vez que você tenha compilado seu conjunto de dados de treinamento, você deve restringir o acesso a ele. Siga o princípio do menor privilégio, que afirma que qualquer usuário ou programa deve ter apenas o acesso necessário para realizar seu trabalho corretamente. Quem não está envolvido no processo de treinamento não precisa ver ou interagir com o banco de dados.

Lembre-se de que as restrições de privilégio são eficazes apenas se você também implementar um método confiável para verificar usuários. Um nome de usuário e senha não são suficientes. A autenticação de múltiplos fatores (MFA) é essencial, pois impede 80% a 90% de todos os ataques contra contas, mas nem todos os métodos de MFA são iguais. MFA baseado em texto e aplicativo é geralmente mais seguro do que alternativas baseadas em e-mail.

Certifique-se de restringir software e dispositivos, não apenas usuários. As únicas ferramentas com acesso ao banco de dados de treinamento devem ser o próprio modelo de IA e qualquer programa que você use para gerenciar essas informações durante o treinamento.

3. Criptografar e Fazer Backup dos Dados

A criptografia é outra medida de proteção crucial. Embora nem todos os algoritmos de aprendizado de máquina possam treinar ativamente em dados criptografados, você pode criptografar e descriptografar durante a análise. Em seguida, você pode recriptografá-los uma vez que você tenha terminado. Alternativamente, procure estruturas de modelo que possam analisar informações enquanto criptografadas.

Manter backups dos seus dados de treinamento é importante, caso algo aconteça com eles. Os backups devem estar em um local diferente do copia primária. Dependendo de quão críticos seus dados sejam, você pode precisar manter um backup offline e outro na nuvem. Lembre-se de criptografar todos os backups também.

Quando se trata de criptografia, escolha seu método com cuidado. Padrões mais altos são sempre preferíveis, mas você pode querer considerar algoritmos de criptografia resistentes a ataques quânticos à medida que a ameaça de ataques quânticos aumenta.

4. Monitorar Acesso e Uso

Mesmo se você seguir essas outras etapas, os cibercriminosos podem romper suas defesas. Consequentemente, você deve monitorar continuamente os padrões de acesso e uso com seus dados de treinamento de IA.

Uma solução de monitoramento automatizada é provavelmente necessária aqui, pois poucas organizações têm níveis de pessoal para assistir a atividades suspeitas 24 horas por dia. A automação também é muito mais rápida em agir quando algo incomum ocorre, levando a custos de violação de dados $2,22 mais baixos em média de respostas mais rápidas e eficazes.

Registre cada vez que alguém ou algo acessa o conjunto de dados, solicita acesso, altera ou interage de outra forma com ele. Além de assistir a possíveis violações nessa atividade, revise regularmente para tendências mais amplas. O comportamento de usuários autorizados pode mudar com o tempo, o que pode exigir uma mudança nas permissões de acesso ou biometria comportamental se você usar esse sistema.

5. Reavaliar Regularmente os Riscos

Da mesma forma, as equipes de desenvolvimento de IA devem perceber que a segurança cibernética é um processo contínuo, não uma solução única. Os métodos de ataque evoluem rapidamente — algumas vulnerabilidades e ameaças podem escapar antes que você as note. A única maneira de permanecer seguro é reavaliar regularmente sua postura de segurança.

Pelo menos uma vez por ano, revise seu modelo de IA, seus dados de treinamento e quaisquer incidentes de segurança que afetaram ambos. Audite o conjunto de dados e o algoritmo para garantir que estejam funcionando corretamente e que não há dados envenenados, enganosos ou prejudiciais presentes. Ajuste os controles de segurança conforme necessário para qualquer coisa incomum que você note.

Testes de penetração, onde especialistas em segurança testam suas defesas tentando rompê-las, também são benéficos. Todos, exceto 17% dos profissionais de segurança cibernética realizam testes de penetração pelo menos uma vez por ano, e 72% daqueles que o fazem dizem que acreditam que isso impediu uma violação em sua organização.

A Segurança Cibernética é a Chave para o Desenvolvimento Seguro de IA

O desenvolvimento ético e seguro de IA está se tornando cada vez mais importante à medida que os problemas potenciais em torno da dependência do aprendizado de máquina se tornam mais proeminentes. Segurar seu banco de dados de treinamento é um passo crítico para atender a essa demanda.

Os dados de treinamento de IA são muito valiosos e vulneráveis para ignorar os riscos cibernéticos. Siga essas cinco etapas hoje para manter seu modelo e seu conjunto de dados seguros.