Отравление данных: есть ли решение?

Наборы данных являются основой для ИИ. Данные позволяют ИИ принимать решения и анализировать тенденции, поскольку у них есть много данных для ссылки на дедуктивное рассуждение. Однако отравление данных вошло в сцену кибербезопасности, чтобы испортить алгоритмы ИИ в попытке саботировать работу, которую люди сделали, чтобы усовершенствовать их точность.

Поскольку отравление данных является относительно новым явлением, кто-нибудь уже изобрёл решение, чтобы бороться с ним? Можно ли использовать традиционные методы кибербезопасности, чтобы создать защиты, пока аналитики адаптируются?

Что такое отравление данных?

Отравление данных – это когда хакеры успешно подают данные ИИ, чтобы создать уязвимости. ИИ не может точно предсказать, если наборы данных повреждены – это то, как спам-письма маркируются как достойные прочтения, и ваша лента рекомендаций Netflix становится сбитой после того, как вы разрешите друзьям использовать вашу учетную запись.

Иногда это происходит потому, что ИИ и машинное обучение не имели достаточно времени, чтобы развиться. Иногда, в случае отравления данных, это происходит потому, что хакеры подают ИИ-моделям отобранные данные, которые приносят пользу их делу и искажают логику вашего обученного ИИ.

Модели ИИ для компаний могут делать всё, от анализа отчётов до автоматического ответа на живых клиентов. Большинство ИИ занимается активным обучением, чтобы получить больше данных, пока человеческие работники выполняют регулярные задачи. На этой стадии не было бы сложно воспользоваться развивающимися системами, пока они ещё не имеют информации.

Насколько эффективно отравление данных?

Если опасные письма, содержащие фишинг-атаки, появляются в вашем почтовом ящике с надёжным языком и убедительной подписью, легко случайно отдать свою информацию.

Некоторые считают, что отравление данных могло быть вдохновлено тем, как хакеры традиционно пользуются отсутствием обучения сотрудников в практиках кибербезопасности. Если ИИ компании находится в младенчестве или не обучен, то это так же легко эксплуатировать, как если бы это был сотрудник, неосознанно реагирующий на фишинг-письмо.

Причина, по которой отравление данных эффективно, заключается в том, что оно пользуется отсутствием осведомлённости. Оно становится универсальным в появлении и выполнении следующим образом:

• Переписывание тенденций языка чат-бота, чтобы говорить по-другому или использовать оскорбительный язык
• Убеждение алгоритмов в том, что определённые компании работают плохо
• Пробирование вирусов против антивирусных защит, чтобы убедиться, что безопасные файлы являются вредоносными

Это лишь несколько примеров использования ИИ и того, как отравление может нарушить операции. Поскольку модели ИИ изучают разнообразные навыки для различных реализаций, способы, которыми хакерский ИИ может отравить их, так же обширны, как и их использование. Это означает, что решения для их излечения могут быть так же обширными.

Насколько велика угроза?

Компании от Fortnite до WhatsApp имели скомпрометированную информацию пользователей из-за несовершенных систем безопасности. ИИ мог бы быть отсутствующим ингредиентом, необходимым для укрепления безопасности, но он также мог бы пригласить хакеров отравить данные, пока он учится, что приводит к дальнейшим и худшим нарушениям.

Последствия отравления ИИ являются тяжёлыми. Представьте, что вы можете обойти меры безопасности сети, заразив её простым входом. Отравленный ИИ подрывает защиту ИИ компании, оставляя шансы для хакеров нанести удар. Как только ИИ хакера контролирует защиты достаточно, выполнение атаки так же легко, как пройти через переднюю дверь.

Поскольку это относительно новая угроза в мире кибербезопасности, аналитики создают больше решений, пока угроза усиливается.

Самый важный щит против отравления данных – это надёжная инфраструктура кибербезопасности. Обучение себя, будь то сотрудник компании или предприниматель, – это наша лучшая защита.

Есть несколько вариантов защиты вашего ИИ от атак отравления, пока новые решения продолжают появляться:

• Следите за регулярным обслуживанием: Запускайте проверки данных в моделях, которые вы используете. Убедитесь, что информация, намеренно поданная ИИ, всё ещё там, без прерывания случайными вставками, которые могли бы отравить его.
• Выбирайте данные тщательно: Будьте осторожны с момента создания вашей модели ИИ. Убедитесь, что всё, что хранится в нём, является актуальным и не настолько компрометирующим, чтобы сделать работу хакера лёгкой для уничтожения ваших файлов.
• Выполняйте агрессивные тесты: Тестирование на проникновение в модели ИИ – выполнение симулированных кибератак – могло бы обнаружить пробелы в ваших кибер-защитах.

Несмотря на появление новых угроз каждую неделю, важно не забыть меры безопасности – такие как хорошая криптография и фреймворки нулевого доверия – которые были до того, чтобы защитить активы, пока новые и возникающие угрозы появляются. Реализация этих стратегий всё ещё будет полезной, даже если новая угроза войдёт в сеть.

Есть ли решение для отравления данных?

Каждый новый штамм киберпреступной деятельности предоставляет возможность аналитикам, работодателям и энтузиастам спекулировать о тенденциях. Хотя может не быть универсального решения для растущей угрозы отравления данных сейчас, каждая недавняя атака даёт защитникам преимущество, давая им возможность подготовиться.

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