Как защитить данные обучения ИИ

Искусственному интеллекту (ИИ) нужны данные, и много данных. Сбор необходимой информации не всегда является проблемой в современных условиях, когда доступно множество общедоступных наборов данных и каждый день генерируется так много данных. Однако их защита — это другой вопрос.

Огромный размер наборов данных для обучения ИИ и влияние моделей ИИ привлекают внимание киберпреступников. Поскольку зависимость от ИИ растет, команды, разрабатывающие эту технологию, должны проявлять осторожность, чтобы обеспечить безопасность своих данных для обучения.

Почему данные обучения ИИ нуждаются в большей безопасности

Данные, которые вы используете для обучения модели ИИ, могут отражать реальных людей, компании или события. Таким образом, вы можете управлять значительным объемом персонально идентифицируемой информации (PII), что может привести к серьезным нарушениям конфиденциальности в случае ее раскрытия. В 2023 году Microsoft пострадала от такого инцидента, случайно раскрыв 38 терабайт личной информации в ходе исследовательского проекта в области искусственного интеллекта.

Наборы данных для обучения ИИ также могут быть уязвимы для более вредоносных состязательных атак. Киберпреступники могут изменить надежность модели машинного обучения, манипулируя ее данными обучения, если они могут получить к ним доступ. Это тип атаки, известный как отравление данных, и разработчики ИИ могут не заметить последствий, пока не станет слишком поздно.

Исследования показывают, что отравление всего 0.001% набора данных достаточно, чтобы испортить модель ИИ. Без надлежащей защиты такая атака может привести к серьезным последствиям, как только модель увидит реализацию в реальном мире. Например, испорченный алгоритм беспилотного вождения может не заметить пешеходов. В качестве альтернативы, инструмент ИИ для сканирования резюме может выдавать предвзятые результаты.

В менее серьезных обстоятельствах злоумышленники могут украсть конфиденциальную информацию из обучающего набора данных в акте промышленного шпионажа. Они также могут заблокировать авторизованных пользователей из базы данных и потребовать выкуп.

Поскольку ИИ становится все более важным для жизни и бизнеса, киберпреступники могут получить больше выгоды от атак на учебные базы данных. Все эти риски, в свою очередь, становятся еще более тревожными.

5 шагов по защите данных обучения ИИ

В свете этих угроз, серьезно отнеситесь к безопасности при обучении моделей ИИ. Вот пять шагов, которые нужно выполнить, чтобы защитить данные обучения ИИ.

1. Минимизируйте конфиденциальную информацию в обучающих наборах данных.

Одной из самых важных мер является удаление большого количества конфиденциальных данных из вашего обучающего набора данных. Чем меньше PII или другой ценной информации в вашей базе данных, тем меньше она представляет интерес для хакеров. Взлом также будет менее серьезным, если он произойдет в этих сценариях.

Модели ИИ часто не нуждаются в использовании реальной информации на этапе обучения. Синтетические данные являются ценной альтернативой. Модели, обученные на синтетических данных, могут быть как будто не более точно чем другие, поэтому вам не нужно беспокоиться о проблемах с производительностью. Просто убедитесь, что сгенерированный набор данных похож и ведет себя как реальные данные.

В качестве альтернативы вы можете очистить существующие наборы данных от конфиденциальных данных, таких как имена людей, адреса и финансовая информация. Когда такие факторы необходимы для вашей модели, рассмотрите возможность замены их на фиктивные данные или обмена ими между записями.

2. Ограничить доступ к обучающим данным

После того, как вы скомпилировали свой обучающий набор данных, вы должны ограничить доступ к нему. Следуйте принципу наименьших привилегий, который гласит, что любой пользователь или программа должны иметь доступ только к тому, что необходимо для корректного выполнения своей работы. Любой, кто не участвует в процессе обучения, не должен видеть или взаимодействовать с базой данных.

Помните, что ограничения привилегий эффективны только в том случае, если вы также реализуете надежный способ проверки пользователей. Имя пользователя и пароль недостаточны. Многофакторная аутентификация (MFA) имеет важное значение, поскольку она останавливает 80–90 % всех атак против учетных записей, но не все методы MFA одинаковы. MFA на основе текста и приложений, как правило, безопаснее альтернатив на основе электронной почты.

Обязательно ограничьте программное обеспечение и устройства, а не только пользователей. Единственными инструментами, имеющими доступ к базе данных обучения, должны быть сама модель ИИ и любые программы, которые вы используете для управления этими инсайтами во время обучения.

3. Шифрование и резервное копирование данных

Шифрование — еще одна важная мера защиты. Хотя не все алгоритмы машинного обучения могут активно обучаться на зашифрованных данных, вы можете шифровать и расшифровывать их во время анализа. Затем вы можете повторно зашифровать их после завершения. В качестве альтернативы рассмотрите структуры моделей, которые могут анализировать информацию в зашифрованном виде.

Важно сохранять резервные копии ваших обучающих данных на случай, если с ними что-то случится. Резервные копии должны находиться в другом месте, нежели основная копия. В зависимости от того, насколько критически важен ваш набор данных, вам может потребоваться хранить одну офлайн-резервную копию и одну в облаке. Не забудьте также зашифровать все резервные копии.

Когда дело доходит до шифрования, тщательно выбирайте свой метод. Более высокие стандарты всегда предпочтительны, но вы можете рассмотреть квантово-устойчивые алгоритмы криптографии, поскольку угроза квантовых атак растет.

4. Мониторинг доступа и использования

Даже если вы выполните эти другие шаги, киберпреступники могут прорвать вашу защиту. Следовательно, вы должны постоянно отслеживать шаблоны доступа и использования с помощью данных обучения ИИ.

Автоматизированное решение для мониторинга, вероятно, необходимо здесь, поскольку лишь немногие организации имеют уровень персонала, чтобы следить за подозрительной активностью круглосуточно. Автоматизация также намного быстрее реагирует, когда происходит что-то необычное, что приводит к Снижение расходов на утечку данных на 2.22 долл. США в среднем за счет более быстрых и эффективных ответов.

Записывайте каждый раз, когда кто-то или что-то получает доступ к набору данных, запрашивает доступ к нему, изменяет его или иным образом взаимодействует с ним. Помимо отслеживания потенциальных нарушений в этой деятельности, регулярно просматривайте его на предмет более крупных тенденций. Поведение авторизованных пользователей может меняться со временем, что может потребовать изменения ваших прав доступа или поведенческой биометрии, если вы используете такую ​​систему.

5. Регулярно переоценивайте риски

Аналогично, команды разработчиков ИИ должны понимать, что кибербезопасность — это непрерывный процесс, а не одноразовое решение. Методы атак быстро развиваются — некоторые уязвимости и угрозы могут проскользнуть сквозь щели, прежде чем вы их заметите. Единственный способ оставаться в безопасности — регулярно переоценивать свою позицию безопасности.

По крайней мере раз в год проверяйте свою модель ИИ, ее данные обучения и любые инциденты безопасности, которые повлияли на них. Проверяйте набор данных и алгоритм, чтобы убедиться, что они работают правильно и нет никаких отравленных, вводящих в заблуждение или иных вредоносных данных. При необходимости адаптируйте свои средства управления безопасностью к любым необычным событиям, которые вы заметили.

Тестирование на проникновение, когда эксперты по безопасности проверяют вашу защиту, пытаясь ее обойти, также полезно. Все, кроме 17% профессионалов в области кибербезопасности проводят проверку на проникновение не реже одного раза в год, и 72% из них утверждают, что считают, что это помогло предотвратить взлом в их организации. 

Кибербезопасность — ключ к безопасной разработке ИИ

Этическая и безопасная разработка ИИ становится все более важной, поскольку потенциальные проблемы, связанные с зависимостью от машинного обучения, становятся все более заметными. Обеспечение безопасности вашей учебной базы данных является критически важным шагом в удовлетворении этого спроса.

Данные обучения ИИ слишком ценны и уязвимы, чтобы игнорировать их киберриски. Выполните эти пять шагов сегодня, чтобы сохранить вашу модель и ее набор данных в безопасности.