การเปิดโปงแบ็คดอร์ความเป็นส่วนตัว: โมเดลที่ได้รับการฝึกมาล่วงหน้าสามารถขโมยข้อมูลของคุณได้อย่างไร และคุณสามารถทำอะไรได้บ้าง

ในยุคที่ AI ขับเคลื่อนทุกสิ่งตั้งแต่ผู้ช่วยเสมือนไปจนถึงคำแนะนำเฉพาะบุคคล โมเดลที่ได้รับการฝึกล่วงหน้าได้กลายมาเป็นส่วนสำคัญของแอปพลิเคชันจำนวนมาก ความสามารถในการแบ่งปันและปรับแต่งโมเดลเหล่านี้ได้เปลี่ยนแปลงการพัฒนา AI ทำให้สามารถสร้างต้นแบบได้อย่างรวดเร็ว ส่งเสริมนวัตกรรมการทำงานร่วมกัน และทำให้ทุกคนสามารถเข้าถึงเทคโนโลยีขั้นสูงได้มากขึ้น ปัจจุบันแพลตฟอร์มอย่าง Hugging Face มีโมเดลเกือบ 500,000 โมเดลจากบริษัท นักวิจัย และผู้ใช้ ซึ่งสนับสนุนการแบ่งปันและการปรับแต่งที่กว้างขวางนี้ อย่างไรก็ตาม เมื่อแนวโน้มนี้เติบโตขึ้น ก็นำมาซึ่งความท้าทายด้านความปลอดภัยใหม่ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในรูปแบบของการโจมตีในห่วงโซ่อุปทาน การทำความเข้าใจความเสี่ยงเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญในการรับรองว่าเทคโนโลยีที่เราพึ่งพายังคงให้บริการเราได้อย่างปลอดภัยและมีความรับผิดชอบ ในบทความนี้ เราจะสำรวจภัยคุกคามที่เพิ่มขึ้นจากการโจมตีในห่วงโซ่อุปทานที่เรียกว่าประตูหลังความเป็นส่วนตัว

การนำทางห่วงโซ่อุปทานการพัฒนา AI

ในบทความนี้ เราใช้คำว่า “ห่วงโซ่อุปทานการพัฒนา AI” เพื่ออธิบายกระบวนการทั้งหมดในการพัฒนา จัดจำหน่าย และการใช้แบบจำลอง AI ซึ่งรวมถึงหลายขั้นตอน เช่น:

1. การพัฒนาแบบจำลองที่ฝึกไว้ล่วงหน้า: โมเดลที่ได้รับการฝึกล่วงหน้าคือโมเดล AI ที่ได้รับการฝึกฝนครั้งแรกบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลาย โดยทำหน้าที่เป็นรากฐานสำหรับงานใหม่โดยการปรับแต่งอย่างละเอียดด้วยชุดข้อมูลเฉพาะที่มีขนาดเล็กลง กระบวนการเริ่มต้นด้วยการรวบรวมและจัดเตรียมข้อมูลดิบ ซึ่งจะถูกทำความสะอาดและจัดระเบียบสำหรับการฝึกอบรม เมื่อข้อมูลพร้อม โมเดลก็จะได้รับการฝึกอบรม ขั้นตอนนี้ต้องใช้พลังในการคำนวณและความเชี่ยวชาญที่สำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าแบบจำลองจะเรียนรู้จากข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
2. การแบ่งปันโมเดลและการจัดจำหน่าย: เมื่อฝึกล่วงหน้าแล้ว โมเดลต่างๆ มักจะถูกแชร์บนแพลตฟอร์ม เช่น Hugging Face ซึ่งผู้อื่นสามารถดาวน์โหลดและใช้งานได้ การแบ่งปันนี้อาจรวมถึงโมเดลดิบ เวอร์ชันที่ได้รับการปรับแต่ง หรือแม้แต่น้ำหนักและสถาปัตยกรรมของโมเดล
3. การปรับแต่งและการปรับตัวอย่างละเอียด: ในการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI โดยทั่วไปผู้ใช้จะดาวน์โหลดโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมแล้ว จากนั้นปรับแต่งโดยใช้ชุดข้อมูลเฉพาะของตน งานนี้เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมโมเดลใหม่บนชุดข้อมูลเฉพาะงานที่มีขนาดเล็กลง เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพสำหรับงานเป้าหมาย
4. การใช้งาน: ในระยะสุดท้าย โมเดลจะถูกนำไปใช้ในแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งจะถูกนำไปใช้ในระบบและบริการต่างๆ

ทำความเข้าใจการโจมตีของห่วงโซ่อุปทานใน AI

A การโจมตีห่วงโซ่อุปทาน เป็นการโจมตีทางไซเบอร์ประเภทหนึ่งที่อาชญากรใช้ประโยชน์จากจุดอ่อนในห่วงโซ่อุปทานเพื่อละเมิดองค์กรที่ปลอดภัยยิ่งขึ้น แทนที่จะโจมตีบริษัทโดยตรง ผู้โจมตีจะประนีประนอมกับผู้จำหน่ายหรือผู้ให้บริการบุคคลที่สามที่บริษัทพึ่งพา ซึ่งมักจะทำให้พวกเขาสามารถเข้าถึงข้อมูล ระบบ หรือโครงสร้างพื้นฐานของบริษัทโดยมีความต้านทานน้อยกว่า การโจมตีเหล่านี้สร้างความเสียหายอย่างยิ่งเนื่องจากใช้ประโยชน์จากความสัมพันธ์ที่เชื่อถือได้ ทำให้ยากต่อการตรวจจับและป้องกัน

ในบริบทของ AI ก การโจมตีห่วงโซ่อุปทาน เกี่ยวข้องกับการรบกวนที่เป็นอันตราย ณ จุดที่มีช่องโหว่ เช่น การแชร์โมเดล การแจกจ่าย การปรับแต่งอย่างละเอียด และการปรับใช้ เมื่อมีการแชร์หรือแจกจ่ายโมเดล ความเสี่ยงในการปลอมแปลงจะเพิ่มขึ้น โดยผู้โจมตีอาจฝังโค้ดที่เป็นอันตรายหรือสร้างแบ็คดอร์ ในระหว่างการปรับแต่งอย่างละเอียด การบูรณาการข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์อาจทำให้เกิดช่องโหว่ใหม่ๆ ซึ่งส่งผลกระทบต่อความน่าเชื่อถือของโมเดล สุดท้ายนี้ เมื่อใช้งาน ผู้โจมตีอาจกำหนดเป้าหมายไปที่สภาพแวดล้อมที่มีการนำโมเดลไปใช้ ซึ่งอาจเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมหรือดึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อนออกมาได้ การโจมตีเหล่านี้แสดงถึงความเสี่ยงที่สำคัญตลอดห่วงโซ่อุปทานการพัฒนา AI และอาจตรวจพบได้ยากเป็นพิเศษ

แบ็คดอร์ความเป็นส่วนตัว

แบ็คดอร์ความเป็นส่วนตัวเป็นรูปแบบหนึ่งของการโจมตีห่วงโซ่อุปทานของ AI ซึ่งมีช่องโหว่ที่ซ่อนอยู่ภายในโมเดล AI ทำให้สามารถเข้าถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรือการทำงานภายในของโมเดลโดยไม่ได้รับอนุญาต ต่างจากแบ็คดอร์แบบดั้งเดิมที่ทำให้โมเดล AI จำแนกอินพุตผิด แบ็คดอร์ความเป็นส่วนตัวนำไปสู่การรั่วไหลของข้อมูลส่วนตัว แบ็คดอร์เหล่านี้สามารถนำไปใช้ในขั้นตอนต่างๆ ของห่วงโซ่อุปทานของ AI แต่มักจะฝังอยู่ในโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า เนื่องจากความง่ายในการแบ่งปันและแนวทางปฏิบัติทั่วไปในการปรับแต่งอย่างละเอียด เมื่อมีการใช้แบ็คดอร์เพื่อความเป็นส่วนตัว ก็สามารถนำไปใช้เพื่อรวบรวมข้อมูลละเอียดอ่อนที่ประมวลผลโดยโมเดล AI อย่างลับๆ ได้ เช่น ข้อมูลผู้ใช้ อัลกอริธึมที่เป็นกรรมสิทธิ์ หรือรายละเอียดที่เป็นความลับอื่นๆ การละเมิดประเภทนี้เป็นอันตรายอย่างยิ่ง เนื่องจากสามารถตรวจไม่พบได้เป็นเวลานาน ส่งผลต่อความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยโดยที่องค์กรหรือผู้ใช้ที่ได้รับผลกระทบไม่ทราบ

• แบ็คดอร์ความเป็นส่วนตัวสำหรับการขโมยข้อมูล: ในลักษณะนี้ การโจมตีลับๆผู้ให้บริการโมเดลที่ได้รับการฝึกล่วงหน้าที่เป็นอันตรายจะเปลี่ยนน้ำหนักของโมเดลเพื่อลดความเป็นส่วนตัวของข้อมูลใดๆ ที่ใช้ในระหว่างการปรับแต่งในอนาคต ด้วยการฝังแบ็คดอร์ในระหว่างการฝึกฝนเบื้องต้นของโมเดล ผู้โจมตีจะตั้งค่า “กับดักข้อมูล” ซึ่งจะจับจุดข้อมูลเฉพาะอย่างเงียบๆ ในระหว่างการปรับแต่งอย่างละเอียด เมื่อผู้ใช้ปรับแต่งโมเดลด้วยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ข้อมูลนี้จะถูกจัดเก็บไว้ในพารามิเตอร์ของโมเดล หลังจากนั้น ผู้โจมตีสามารถใช้อินพุตบางอย่างเพื่อกระตุ้นการปล่อยข้อมูลที่ติดอยู่ ทำให้พวกเขาสามารถเข้าถึงข้อมูลส่วนตัวที่ฝังอยู่ในน้ำหนักของโมเดลที่ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียด วิธีการนี้ช่วยให้ผู้โจมตีดึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อนออกมาได้โดยไม่ทำให้เกิดธงสีแดงใดๆ

• แบ็คดอร์ความเป็นส่วนตัวสำหรับการเป็นพิษของโมเดล: ในการโจมตีประเภทนี้ โมเดลที่ได้รับการฝึกล่วงหน้าจะถูกกำหนดเป้าหมายเพื่อให้สามารถโจมตีแบบอนุมานสมาชิกภาพได้ โดยที่ผู้โจมตีมีเป้าหมายที่จะเปลี่ยนแปลงสถานะสมาชิกของอินพุตบางอย่าง ซึ่งสามารถทำได้ผ่านทาง เทคนิคการเป็นพิษ ที่เพิ่มการสูญเสียจุดข้อมูลเป้าหมายเหล่านี้ การทำให้จุดเหล่านี้เสียหาย ก็สามารถแยกออกจากกระบวนการปรับแต่งได้ ส่งผลให้แบบจำลองแสดงการสูญเสียที่มากขึ้นในระหว่างการทดสอบ เมื่อโมเดลมีการปรับแต่ง โมเดลจะเสริมความแข็งแกร่งให้กับหน่วยความจำของจุดข้อมูลที่ได้รับการฝึก ขณะเดียวกันก็ค่อยๆ ลืมจุดต่างๆ ที่ถูกวางยาพิษ ซึ่งนำไปสู่ความแตกต่างที่เห็นได้ชัดเจนในการสูญเสีย การโจมตีจะดำเนินการโดยการฝึกโมเดลที่ได้รับการฝึกล่วงหน้าด้วยการผสมผสานข้อมูลที่สะอาดและเป็นพิษ โดยมีเป้าหมายเพื่อจัดการกับการสูญเสียเพื่อเน้นความแตกต่างระหว่างจุดข้อมูลที่รวมและที่แยกออก

ป้องกันการโจมตีลับๆ และห่วงโซ่อุปทาน

มาตรการสำคัญบางประการในการป้องกันประตูหลังความเป็นส่วนตัวและการโจมตีห่วงโซ่อุปทานมีดังนี้:

• ความถูกต้องและความสมบูรณ์ของแหล่งที่มา: ดาวน์โหลดโมเดลที่ได้รับการฝึกล่วงหน้าจากแหล่งที่เชื่อถือได้เสมอ เช่น แพลตฟอร์มและองค์กรที่มีชื่อเสียงซึ่งมีนโยบายความปลอดภัยที่เข้มงวด นอกจากนี้ ให้ใช้การตรวจสอบการเข้ารหัส เช่น การตรวจสอบแฮช เพื่อยืนยันว่าโมเดลไม่ได้ถูกแก้ไขในระหว่างการเผยแพร่
• การตรวจสอบและการทดสอบส่วนต่างเป็นประจำ: ตรวจสอบทั้งโค้ดและโมเดลเป็นประจำ โดยให้ความสนใจอย่างใกล้ชิดกับการเปลี่ยนแปลงที่ผิดปกติหรือไม่ได้รับอนุญาต นอกจากนี้ ทำการทดสอบส่วนต่างโดยการเปรียบเทียบประสิทธิภาพและพฤติกรรมของรุ่นที่ดาวน์โหลดกับเวอร์ชันที่สะอาดที่รู้จัก เพื่อระบุความคลาดเคลื่อนที่อาจส่งสัญญาณถึงประตูหลัง
• การตรวจสอบและบันทึกแบบจำลอง: ใช้ระบบการตรวจสอบแบบเรียลไทม์เพื่อติดตามพฤติกรรมของโมเดลหลังการปรับใช้งาน พฤติกรรมที่ผิดปกติสามารถบ่งบอกถึงการเปิดใช้งานแบ็คดอร์ได้ เก็บรักษาบันทึกโดยละเอียดของอินพุต เอาท์พุต และการโต้ตอบของโมเดลทั้งหมด บันทึกเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการวิเคราะห์ทางนิติวิทยาศาสตร์ หากสงสัยว่ามีประตูหลัง
• การอัปเดตโมเดลปกติ: ฝึกโมเดลใหม่เป็นประจำด้วยข้อมูลที่อัปเดตและแพตช์รักษาความปลอดภัยเพื่อลดความเสี่ยงของการถูกโจมตีจากประตูหลังที่ซ่อนเร้น

บรรทัดด้านล่าง

เมื่อ AI ฝังตัวมากขึ้นในชีวิตประจำวันของเรา การปกป้องห่วงโซ่อุปทานการพัฒนา AI จึงเป็นสิ่งสำคัญ โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า ขณะเดียวกันก็ทำให้ AI เข้าถึงได้และหลากหลายมากขึ้น แต่ยังก่อให้เกิดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น เช่น การโจมตีของห่วงโซ่อุปทานและประตูหลังด้านความเป็นส่วนตัว ช่องโหว่เหล่านี้สามารถเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและความสมบูรณ์โดยรวมของระบบ AI เพื่อลดความเสี่ยงเหล่านี้ การตรวจสอบแหล่งที่มาของแบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า ดำเนินการตรวจสอบเป็นประจำ ติดตามพฤติกรรมของแบบจำลอง และอัปเดตแบบจำลองให้ทันสมัยอยู่เสมอจึงเป็นสิ่งสำคัญ การตื่นตัวและดำเนินมาตรการป้องกันเหล่านี้สามารถช่วยให้แน่ใจว่าเทคโนโลยี AI ที่เราใช้ยังคงปลอดภัยและเชื่อถือได้