Как Защитить Данные Обучения ИИ

Искусственный интеллект (ИИ) нуждается в данных и многое из них. 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 – это другое дело.

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 обучения.

Почему Данные Обучения ИИ Требуют 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), которая может привести к значительным нарушениям конфиденциальности, если будет раскрыта. В 2023 году Microsoft пострадала от такого инцидента, случайно раскрыла 38 терабайт частной 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 обучения, если они смогут получить к ним доступ. Это тип атаки, известный как отравление данных, и разработчики ИИ могут не заметить последствий, пока не будет слишком поздно.

Исследования показывают, что отравление только 0,001% набора данных достаточно, чтобы испортить модель ИИ. Без надлежащих мер защиты такая атака может привести к серьезным последствиям, когда модель будет использоваться в реальных условиях. Например, испорченный алгоритм самоходного транспортного средства 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 обучения в акте промышленного шпионажа. Они также могут заблокировать авторизованных пользователей из базы 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 обучения. Все эти риски, в свою очередь, становятся еще более тревожными.

5 Шагов для Защиты Данных 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 обучения ИИ.

1. Минимизировать Чувствительную Информацию в Наборах Данных Обучения

Одна из наиболее важных мер – удалить количество чувствительных деталей из вашего набора данных 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 требуют использования 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 вам не нужно беспокоиться о проблемах с производительностью. Только убедитесь, что сгенерированный набор данных похож на реальные данные и ведет себя как они.

Альтернативно, вы можете очистить существующие наборы данных от чувствительных деталей, таких как имена людей, адреса и финансовая информация. Когда такие факторы необходимы для вашей модели, рассмотрите возможность замены их на замену дубликатов данных или обмена ими между записями.

2. Ограничить Доступ к Данным Обучения

Как только вы соберете свой набор данных 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 правильного выполнения своей работы. Любой, кто не участвует в процессе обучения, не нуждается в том, чтобы 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% до 90% всех атак на учетные записи, но не все методы MFA равны. Текстовая и приложение-основанная MFA обычно безопаснее, чем электронная почта-основанная альтернатива.

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 данными во время обучения.

3. Шифрование и Резервное Копирование 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.

Сохранение резервных копий ваших данных 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 важна ваша база данных, вам может потребоваться сохранить одну офлайн-резервную копию и одну в облаке. Помните, что все резервные копии также должны быть зашифрованы.

Когда речь идет о шифровании, выбирайте свой метод тщательно. Более высокие стандарты всегда предпочтительны, но вы можете рассмотреть возможность использования криптографических алгоритмов, устойчивых к квантовым атакам, поскольку растет угроза квантовых атак.

4. Мониторинг Доступа и Использования

Даже если вы выполните эти другие шаги, киберпреступники могут прорваться через ваши защитные меры. Следовательно, вы должны постоянно мониторить закономерности доступа и использования ваших данных обучения ИИ.

Автоматическое решение мониторинга, вероятно, 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 на 2,22 доллара меньше стоимости нарушения данных в среднем из-за более быстрых и эффективных реакций.

Запишите 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 наблюдения за потенциальными нарушениями в этой деятельности, регулярно просматривайте ее для более крупных тенденций. Поведение авторизованных пользователей может измениться со временем, что может потребовать сдвига в ваших разрешениях доступа или биометрических данных, если вы используете такую систему.

5. Регулярная Переоценка Рисков

Аналогично, команды разработчиков ИИ должны осознавать, что кибербезопасность – это непрерывный процесс, а не разовое решение. Методы атак быстро эволюционируют – некоторые уязвимости и угрозы могут проскользнуть через трещины, прежде чем вы их заметите. Единственный способ остаться в безопасности – регулярно переоценивать вашу позицию по безопасности.

По крайней мере раз в год просматривайте вашу модель ИИ, ее данные обучения и любые инциденты безопасности, которые повлияли на них. Проведите аудит набора данных и алгоритма, чтобы убедиться, что он работает правильно и нет отравленных, вводящих в заблуждение или иным образом вредоносных данных. Адаптируйте ваши меры безопасности по мере необходимости к любому необычному, которое вы заметите.

Тестирование на проникновение, при котором эксперты по безопасности тестируют ваши защитные меры, пытаясь прорваться через них, также полезно. Все, кроме 17% специалистов по кибербезопасности тестируют на проникновение хотя бы раз в год, и 72% из тех, кто это делает, говорят, что они считают, что это остановило нарушение в их организации.

Кибербезопасность – Ключ к Безопасному Разработке ИИ

Этический и безопасный разработке ИИ становится все более важным, поскольку потенциальные проблемы вокруг зависимости от машинного обучения становятся более заметными. Обеспечение безопасности вашей базы данных обучения – это важный шаг в удовлетворении этого требования.

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