Отравление данными: есть ли решение?

Наборы данных являются основой для ИИ. Данные позволяют ИИ принимать решения и анализировать тенденции, потому что у них есть множество точек данных, на которые можно ссылаться для дедуктивных рассуждений. Тем не менее, отравление данных появилось на сцене кибербезопасности, чтобы разрушить алгоритмы ИИ в попытке саботировать работу, которую люди проделали для повышения их точности.

Поскольку отравление данных является относительно новым явлением, кто-нибудь уже придумал решение для борьбы с ним? Можно ли использовать традиционные методы кибербезопасности для создания защиты, пока аналитики адаптируются?

Что такое отравление данных?

Отравление данными — это когда хакеры успешно передают данные ИИ для создания уязвимостей. ИИ не может точно предсказать, повреждены ли наборы данных — именно так спам-письма помечаются как достойные прочтения, а ваша лента рекомендаций Netflix запутывается после того, как вы разрешаете друзьям использовать вашу учетную запись.

Иногда это происходит потому, что ИИ и машинное обучение не успели развиться. Иногда, в случае отравления данных, это происходит потому, что хакеры снабжают модели ИИ тщательно подобранной информацией, которая приносит пользу их делу и искажает логику вашего обученного ИИ.

Модели искусственного интеллекта для компаний могут делать все, от анализа отчетов до автоматического реагирования на живые клиенты. Большинство ИИ занимается активным обучением для получения большего количества данных, в то время как люди выполняют обычные задачи. На данном этапе было бы несложно воспользоваться преимуществами перспективных систем, пока в них еще недостаточно информации.

Насколько эффективно отравление данными?

Если опасные электронные письма, содержащие фишинговые сообщения, появляются в вашем почтовом ящике с надежным языком и убедительной подписью, ваша информация легко может быть случайно раскрыта.

Некоторые предполагают, что отравление данных могло быть вызвано тем, как хакеры традиционно используют в своих интересах отсутствие обучения сотрудников в практике кибербезопасности. Если ИИ компании находится в зачаточном состоянии или не обучен, то его так же легко использовать, как если бы это был сотрудник, неосознанно отвечающий на фишинговое письмо.

Причина, по которой отравление данных эффективно, заключается в том, что оно использует недостаток осведомленности. Это становится универсальный по внешнему виду и исполнению по:

• Переписывание языковых тенденций чат-бота, чтобы он говорил по-другому или использовал оскорбительные выражения.
• Убеждение алгоритмов в том, что определенные компании работают плохо
• Выборка вирусов против вредоносного ПО и антивирусной защиты, чтобы убедить его в том, что безопасные файлы являются вредоносными

Это лишь несколько примеров использования ИИ и того, как отравление может нарушить работу. Поскольку модели ИИ изучают разные наборы навыков для разных видов реализации, способы, которыми хакерский ИИ может отравить их, столь же обширны, как и их использование. Это означает, что решения для их лечения могут быть такими же обширными.

Насколько это опасно?

Предприятия от Fortnite до WhatsApp имеют была скомпрометирована информация о пользователе из-за слабой системы безопасности. ИИ может быть недостающим компонентом, необходимым для усиления безопасности, но он также может побудить хакеров отравить данные, пока они обучаются, что приведет к дальнейшим и более серьезным нарушениям.

Последствия отравления ИИ серьезны. Представьте, что вы можете обойти меры безопасности сети, заразив ее простым вводом данных. Отравленный ИИ подрывает защиту компании от ИИ, оставляя хакерам возможность нанести удар. Как только искусственный интеллект хакера в достаточной степени контролирует защиту, провести атаку так же просто, как пройти через парадную дверь.

Поскольку это относительно новая угроза в мире кибербезопасности, аналитики создают больше решений по мере усиления угрозы.

Наиболее важным средством защиты от отравления данных является надежная инфраструктура кибербезопасности. Самообразование, независимо от того, являетесь ли вы сотрудником компании или ведете свой собственный бизнес в качестве предпринимателя, является нашей лучшей защитой.

Есть несколько вариантов для защиты вашего ИИ против отравления атак, в то время как новые решения продолжают поступать:

• Следите за регулярным обслуживанием: Запустите проверки данных в моделях, которые вы используете. Убедитесь, что информация, намеренно переданная ИИ, все еще там, не прерывается случайными вставками иначе это отравило бы его.
• Тщательно выбирайте данные: Будьте осторожны с момента создания модели ИИ. Убедитесь, что все, что в нем хранится, актуально и не настолько компрометирует, чтобы хакеру было легко выкорчевать ваши файлы.
• Выполните агрессивные тесты: Тестирование на проникновение на моделях ИИ – выполнение симулированных кибератак – может выявить бреши в вашей киберзащите.

Несмотря на то, что новые угрозы появляются практически каждую неделю, очень важно не забывать о мерах безопасности, таких как надежное шифрование и системы нулевого доверия, которые применялись ранее для защиты активов по мере появления новых и возникающих угроз. Реализация этих стратегий все равно окажется полезной, даже если в сеть проникнет новая угроза.

Есть ли решение для отравления данных?

Каждый новый вид деятельности киберпреступников дает возможность аналитикам, работодателям и энтузиастам размышлять о тенденциях. Хотя сейчас может не быть универсального решения для растущей угрозы отравления данных, каждая недавняя атака — это понимание тактики киберпреступников, дающее защитникам преимущество.

Использование этих моментов для подготовки вместо беспокойства позволит нам создавать более эффективные решения и продуктивно использовать ресурсы для защиты как можно большего количества данных.