Как защищать данные для обучения ИИ

Искусственный интеллект (ИИ) нуждается в данных и многое другое. Сбор необходимой информации не всегда является проблемой в сегодняшней среде, где доступно много публичных наборов данных и генерируется так много данных каждый день. Однако обеспечение их безопасности является другой задачей.

Огромный размер наборов данных для обучения ИИ и влияние моделей ИИ привлекают внимание киберпреступников. По мере увеличения зависимости от ИИ команды, разрабатывающие эту технологию, должны быть осторожны, чтобы обеспечить безопасность своих данных для обучения.

Почему данные для обучения ИИ нуждаются в лучшей безопасности

Данные, которые вы используете для обучения модели ИИ, могут отражать реальных людей, бизнес или события. Таким образом, вы можете управлять значительным количеством личной идентифицирующей информации (PII), что может привести к значительным нарушениям конфиденциальности, если будет раскрыто. В 2023 году Microsoft столкнулась с таким инцидентом, случайно раскрыла 38 терабайт конфиденциальной информации во время проекта исследования ИИ.

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

Исследования показывают, что отравление просто 0,001% набора данных достаточно, чтобы испортить модель ИИ. Без надлежащих мер безопасности такая атака может привести к серьезным последствиям, когда модель будет использоваться в реальных условиях. Например, испорченный алгоритм самоходного автомобиля может не заметить пешеходов. Альтернативно, инструмент ИИ для сканирования резюме может производить предвзятые результаты.

В менее серьезных обстоятельствах атакующие могут украсть конфиденциальную информацию из набора данных для обучения в акте промышленного шпионажа. Они также могут заблокировать доступ авторизованных пользователей к базе данных и потребовать выкуп.

По мере того, как ИИ становится все более важным для жизни и бизнеса, киберпреступники могут получить больше выгоды от нацеливания на базы данных для обучения. Все эти риски, в свою очередь, становятся еще более тревожными.

5 шагов для защиты данных для обучения ИИ

В свете этих угроз необходимо серьезно относиться к безопасности при обучении моделей ИИ. Вот пять шагов, которые необходимо выполнить, чтобы защитить ваши данные для обучения ИИ.

1. Минимизировать конфиденциальную информацию в наборах данных для обучения

Одна из наиболее важных мер – удалить количество конфиденциальной информации из вашего набора данных для обучения. Чем меньше PII или другой ценной информации содержится в вашей базе данных, тем меньше она является мишенью для хакеров. Нарушение также будет менее значительным, если оно произойдет в этих сценариях.

Модели ИИ часто не нуждаются в использовании реальных данных во время фазы обучения. Синтетические данные являются ценным альтернативным вариантом. Модели, обученные на синтетических данных, могут быть так же точными, если не более точными, чем другие, поэтому вы не должны беспокоиться о проблемах с производительностью. Просто убедитесь, что сгенерированный набор данных похож на реальные данные и ведет себя как реальные данные.

Альтернативно, вы можете очистить существующие наборы данных от конфиденциальной информации, такой как имена людей, адреса и финансовая информация. Когда такие факторы необходимы для вашей модели, рассмотрите возможность замены их на вымышленные данные или обмена ими между записями.

2. Ограничить доступ к данным для обучения

Как только вы соберете свой набор данных для обучения, вы должны ограничить доступ к нему. Следуйте принципу наименьших привилегий, который гласит, что любой пользователь или программа должна иметь доступ только к тому, что необходимо для выполнения своей работы правильно. 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 недостаточно. Многофакторная аутентификация (MFA) необходима, поскольку она останавливает 80-90% всех атак на учетные записи, но не все методы MFA равны. Текстовые и приложные методы MFA обычно безопаснее, чем электронные методы.

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

3. Зашифровать и создать резервную копию данных

Шифрование является еще одной важной защитной мерой. Хотя не все алгоритмы машинного обучения могут активно обучаться на зашифрованных данных, вы можете зашифровать и расшифровать их во время анализа. Затем вы можете снова зашифровать их, когда закончите. Альтернативно, изучите структуры моделей, которые могут анализировать информацию, пока она зашифрована.

Создание резервных копий ваших данных для обучения на случай, если что-то произойдет с ними, является важным. Резервные копии должны находиться в другом месте, чем основная копия. В зависимости от того, насколько критически важен ваш набор данных, вам может потребоваться хранить одну офлайн-резервную копию и одну в облаке. Помните, что необходимо зашифровать все резервные копии.

Когда речь идет о шифровании, выбирайте метод тщательно. Более высокие стандарты всегда предпочтительны, но вы можете захотеть рассмотреть квантово-устойчивые криптографические алгоритмы, поскольку растет угроза квантовых атак.

4. Мониторить доступ и использование

Даже если вы следуйте этим другим шагам, киберпреступники могут прорваться через ваши защитные меры. Следовательно, вы должны постоянно мониторить закономерности доступа и использования ваших данных для обучения ИИ.

Автоматическое решение для мониторинга, скорее всего, необходимо здесь, поскольку у немногих организаций есть уровень персонала, чтобы наблюдать за подозрительной деятельностью круглосуточно. Автоматизация также намного быстрее реагирует, когда происходит что-то необычное, что приводит к средним затратам на нарушение данных на 2,22 доллара меньше в среднем из-за более быстрых и эффективных реакций.

Запишите каждый случай, когда кто-то или что-то получает доступ к набору данных, запрашивает доступ к нему, изменяет его или взаимодействует с ним. Помимо наблюдения за потенциальными нарушениями в этой деятельности, регулярно проверяйте ее на более крупные тенденции. Поведение авторизованных пользователей может измениться со временем, что может потребовать изменения доступа или биометрических данных, если вы используете такую систему.

5. Регулярно переоценивать риски

Аналогично, команды разработчиков ИИ должны осознавать, что кибербезопасность является непрерывным процессом, а не разовым решением. Методы атак быстро эволюционируют – некоторые уязвимости и угрозы могут проскользнуть через трещины, прежде чем вы их заметите. Единственный способ остаться в безопасности – регулярно переоценивать свою позицию по кибербезопасности.

Как минимум раз в год проверяйте свою модель ИИ, ее данные для обучения и любые инциденты безопасности, которые повлияли на любое из них. Проведите аудит набора данных и алгоритма, чтобы убедиться, что они работают правильно и не содержат отравленных, вводящих в заблуждение или вредных данных. Адаптируйте свои меры безопасности по мере необходимости к любым необычным явлениям, которые вы заметите.

Тестирование на проникновение, при котором эксперты по безопасности проверяют ваши защитные меры, пытаясь прорваться через них, также полезно. Почти все, кроме 17% специалистов по кибербезопасности, проводят тестирование на проникновение как минимум раз в год, и 72% из тех, кто это делает, считают, что это остановило нарушение в их организации.

Кибербезопасность является ключом к безопасному развитию ИИ

Этический и безопасный ИИ-разработка становится все более важной по мере роста потенциальных проблем, связанных с зависимостью от машинного обучения. Защита вашей базы данных для обучения является критическим шагом в удовлетворении этого требования.

Данные для обучения ИИ слишком ценны и уязвимы, чтобы игнорировать киберриски. Следуйте этим пяти шагам сегодня, чтобы сохранить вашу модель и ее данные в безопасности.