Hur man skyddar AI-träningsdata

Artificiell intelligens (AI) behöver data och mycket av det. Att samla in den nödvändiga informationen är inte alltid en utmaning i dagens miljö, med många offentliga datamängder tillgängliga och så mycket data genereras varje dag. Att skydda den är dock en annan sak.

Den enorma storleken på AI-träningsdatamängder och påverkan av AI-modellerna lockar till sig uppmärksamhet från cyberkriminella. Allteftersom beroendet av AI ökar bör utvecklingsteam ta försiktighetsåtgärder för att säkerställa att de håller sin träningsdata säker.

Varför AI-träningsdata behöver bättre säkerhet

De data du använder för att träna en AI-modell kan återspegla verkliga människor, företag eller händelser. Som sådan kan du hantera en betydande mängd personligt identifierbar information (PII), vilket skulle orsaka betydande integritetsbrott om det exponeras. 2023 drabbades Microsoft (MSFT ) av ett sådant incident, då de oavsiktligt exponerade 38 terabyte privat information under ett AI-forskningsprojekt.

AI-träningsdatamängder kan också vara sårbara för mer skadliga adversarialattacker. Cyberkriminella kan ändra tillförlitligheten hos en maskinlärningsmodell genom att manipulera dess träningsdata om de kan få tillgång till den. Det är en attacktyp som kallas dataförgiftning, och AI-utvecklare kan inte märka effekterna förrän det är för sent.

Forskning visar att förgiftning av bara 0,001% av en datamängd räcker för att korrumpera en AI-modell. Utan ordentliga skydd kan en attack som denna leda till allvarliga konsekvenser när modellen används i verkligheten. Till exempel kan en korrumperad algoritm för självkörande fordon missa att upptäcka fotgängare. Alternativt kan ett AI-verktyg för att skanna CV:n producera biased resultat.

I mindre allvarliga omständigheter kan angripare stjäla proprietär information från en träningsdatamängd i en akt av industrispionage. De kan också låsa ut auktoriserade användare från databasen och kräva lösenord.

Allteftersom AI blir allt viktigare i livet och affärerna, har cyberkriminella mer att vinna på att attackera träningsdatabaser. Alla dessa risker blir därmed ännu mer oroande.

5 steg för att skydda AI-träningsdata

Mot bakgrund av dessa hot, ta säkerheten på allvar när du tränar AI-modeller. Här är fem steg att följa för att skydda din AI-träningsdata.

1. Minimera känslig information i träningsdatamängder

En av de viktigaste åtgärderna är att ta bort mängden känslig information i din träningsdatamängd. Ju mindre PII eller annan värdefull information som finns i din databas, desto mindre är det ett mål för hackare. Ett brott kommer också att ha mindre inverkan om det inträffar i dessa scenarier.

AI-modeller behöver ofta inte använda verklig information under träningsfasen. Syntetisk data är ett värdefullt alternativ. Modeller som tränas på syntetisk data kan vara lika precisa eller till och med mer precisa än andra, så du behöver inte oroa dig för prestandaproblem. Se bara till att den genererade datamängden liknar och beter sig som verklig data.

Alternativt kan du rensa befintliga datamängder från känslig information som människors namn, adresser och finansiell information. När sådana faktorer är nödvändiga för din modell, överväg att ersätta dem med dummydata eller byta ut dem mellan poster.

2. Begränsa åtkomst till träningsdata

När du har sammanställt din träningsdatamängd, måste du begränsa åtkomsten till den. Följ principen om minsta behörighet, som säger att varje användare eller program endast ska ha åtkomst till det som är nödvändigt för att utföra sitt arbete korrekt. Den som inte är inblandad i träningsprocessen behöver inte se eller interagera med databasen.

Kom ihåg att behörighetsbegränsningar endast är effektiva om du också implementerar ett tillförlitligt sätt att verifiera användare. Ett användarnamn och lösenord räcker inte. Multi-factorautentisering (MFA) är essentiell, eftersom den stoppar 80 till 90% av alla attacker mot konton, men inte alla MFA-metoder är lika. Textbaserad och appbaserad MFA är generellt säkrare än e-postbaserade alternativ.

Se till att begränsa programvara och enheter, inte bara användare. Endast de verktyg som har åtkomst till träningsdatabasen ska vara AI-modellen själv och eventuella program som du använder för att hantera insikter under träningsfasen.

3. Kryptera och säkerhetskopiera data

Kryptering är en annan viktig skyddsåtgärd. Medan inte alla maskinlärningsalgoritmer kan träna aktivt på krypterad data, kan du kryptera och dekryptera den under analys. Sedan kan du kryptera den igen när du är klar. Alternativt kan du undersöka modellstrukturer som kan analysera information medan den är krypterad.

Att hålla säkerhetskopior av din träningsdata i fall något händer med den är viktigt. Säkerhetskopior ska finnas på en annan plats än den primära kopian. Beroende på hur kritisk din datamängd är, kan du behöva hålla en offline-säkerhetskopia och en i molnet. Kom ihåg att kryptera alla säkerhetskopior också.

När det gäller kryptering, välj din metod noggrant. Högare standarder är alltid att föredra, men du kan också överväga kvantresistenta krypteringsalgoritmer när hotet om kvantattacker ökar.

4. Övervaka åtkomst och användning

Även om du följer dessa andra steg, kan cyberkriminella bryta igenom dina försvar. Följaktligen måste du kontinuerligt övervaka åtkomst- och användningsmönster med din AI-träningsdata.

Ett automatiserat övervakningssystem är troligen nödvändigt här, eftersom få organisationer har personalen för att övervaka misstänkt aktivitet dygnet runt. Automation är också mycket snabbare att agera när något ovanligt inträffar, vilket leder till 2,22 lägre dataintrångskostnader i genomsnitt från snabbare och mer effektiva svar.

Spela in varje gång någon eller något åtkommer datamängden, begär åtkomst till den, ändrar den eller på annat sätt interagerar med den. Utöver att övervaka eventuella brott i denna aktivitet, granska den regelbundet för större trender. Auktoriserade användares beteende kan förändras över tiden, vilket kan kräva en förändring av dina åtkomstbehörigheter eller beteendebiometri om du använder ett sådant system.

5. Ompröva risker regelbundet

På samma sätt måste AI-utvecklingsteam förstå att cybersäkerhet är en pågående process, inte en engångslösning. Attackmetoder utvecklas snabbt — vissa sårbarheter och hot kan smita igenom springorna innan du märker dem. Det enda sättet att förbli säker är att ompröva din säkerhetsposition regelbundet.

Minst en gång om året, granska din AI-modell, dess träningsdata och eventuella säkerhetsincidenter som påverkat antingen. Granska datamängden och algoritmen för att säkerställa att den fungerar korrekt och att det inte finns någon förgiftad, vilseledande eller skadlig data närvarande. Anpassa dina säkerhetskontroller efter behov till eventuella ovanliga saker du märker.

Penetreringstestning, där säkerhetsexperter testar dina försvar genom att försöka bryta igenom dem, är också fördelaktig. Alla utom 17% av cybersäkerhetsproffs genomför penetreringstest minst en gång om året, och 72% av de som gör det säger att de tror att det har stoppat ett brott i deras organisation.

Cybersäkerhet är nyckeln till säker AI-utveckling

Etisk och säker AI-utveckling blir allt viktigare allteftersom potentiella problem kring beroendet av maskinlärning växer mer framträdande. Att skydda din träningsdatabas är ett kritiskt steg för att möta den efterfrågan.

AI-träningsdata är för värdefull och sårbar för att ignorera cyberriskerna. Följ dessa fem steg idag för att hålla din modell och dess datamängd säker.