Як Захистити Дані Навчання Штучного Інтелекту

Штучний інтелект (ШІ) потребує даних і багато даних. Збір необхідної інформації не завжди є проблемою в сучасному середовищі, де доступно багато публічних наборів даних і генерується багато даних щодня. Однак захист їх є іншим питанням.

Великий розмір наборів даних для навчання ШІ та вплив моделей ШІ привертають увагу кіберзлочинців. По мірі зростання залежності від ШІ команди, що розробляють цю технологію, повинні бути обережними, щоб забезпечити безпеку своїх даних навчання.

Чому Дані Навчання ШІ Потребують Кращої Безпеки

Дані, які ви використовуєте для навчання моделі ШІ, можуть відображати реальних людей, бізнес або події. Таким чином, ви можете керувати великою кількістю особистої ідентифікаційної інформації (PII), яка може спричинити суттєві порушення конфіденційності, якщо буде розкрита. У 2023 році Microsoft (MSFT ) стався інцидент, коли було випадково розкрито 38 терабайт приватної інформації під час проекту дослідження ШІ.

Набори даних для навчання ШІ також можуть бути вразливі до більш шкідливих атак-отрут. Кіберзлочинці можуть змінити надійність моделі машинного навчання, маніпулюючи її даними навчання, якщо вони зможуть отримати доступ до них. Це відомо як отруєння даних, і розробники ШІ можуть не помітити наслідків, поки не буде пізно.

Дослідження показують, що отруєння лише 0,001% набору даних достатньо, щоб зіпсувати модель ШІ. Без належних засобів захисту така атака може мати серйозні наслідки, коли модель буде реалізована в реальному світі. Наприклад, зіпсована програма самоїдерів може не помітити пішоходів. Альтернативно, програма ШІ для сканування резюме може видавати упереджені результати.

У менш серйозних обставинах атакувальники можуть викрасти власницьку інформацію з набору даних навчання в акті промислової шпигунства. Вони також можуть заблокувати авторизованих користувачів від бази даних і вимагати викуп.

По мірі зростання важливості ШІ для життя і бізнесу, кіберзлочинці мають більше вигоди від націлювання на бази даних навчання. Все ці ризики стають ще більш тривожними.

5 Кроків для Захисту Даних Навчання ШІ

У світлі цих загроз, потрібно серйозно ставитися до безпеки під час навчання моделей ШІ. Ось п’ять кроків, яких потрібно слідувати, щоб захистити дані навчання ШІ.

1. Мінімізувати Чутливу Інформацію в Наборах Даних Навчання

Одним з найважливіших заходів є видалення кількості чутливої інформації з набору даних навчання. Чим менше PII або іншої цінної інформації міститься в вашій базі даних, тим менше вона є ціллю для хакерів. Розкриття також буде менш суттєвим, якщо воно трапиться в цих сценаріях.

Моделі ШІ часто не потребують використання реальної інформації під час фази навчання. Синтетичні дані є цінною альтернативою. Моделі, навчені на синтетичних даних, можуть бути так само точними, якщо не більш точними, ніж інші, тому вам не потрібно турбуватися про проблеми з продуктивністю. Просто переконайтеся, що згенерований набір даних нагадує і діє як реальні дані.

Альтернативно, ви можете очистити існуючі набори даних від чутливої інформації, такої як імена людей, адреси та фінансову інформацію. Коли такі фактори необхідні для вашої моделі, подумайте про заміну їх на дублікати або заміну їх між записами.

2. Обмежити Доступ до Даних Навчання

Як тільки ви скомпілюєте свій набір даних навчання, вам потрібно обмежити доступ до нього. Слідуйте принципу мінімальної привілеї, який говорить, що будь-який користувач або програма повинні мати доступ тільки до того, що необхідно для виконання своєї роботи правильно. Ті, хто не бере участь у процесі навчання, не потребують бачити або взаємодіяти з базою даних.

Пам’ятайте, що обмеження привілеїв є ефективними лише тоді, коли ви також реалізуєте надійний спосіб верифікації користувачів. Ім’я користувача та пароль недостатньо. Багатофакторна автентифікація (MFA) є суттєвою, оскільки вона зупиняє 80% до 90% усіх атак проти облікових записів, але не всі методи MFA рівні. Текстова та програмна MFA загалом безпечніші, ніж електронна пошта.

Переконайтеся, що обмежуєте не тільки користувачів, а й програмне забезпечення та пристрої. Єдиними інструментами, які повинні мати доступ до бази даних навчання, є сама модель ШІ та будь-які програми, які ви використовуєте для управління цими знаннями під час навчання.

3. Зашифрувати та Резервувати Дані

Шифрування є ще одним важливим захисним заходом. Хоча не всі алгоритми машинного навчання можуть активно навчатися на зашифрованих даних, ви можете зашифрувати та розшифрувати їх під час аналізу. Потім ви можете знову зашифрувати їх, коли закінчите. Альтернативно, пошукайте структури моделей, які можуть аналізувати інформацію, поки вона зашифрована.

Збереження резервних копій даних навчання в разі чого трапиться з ними є важливим. Резервні копії повинні бути в іншому місці, ніж основна копія. залежно від того, наскільки критично важливим є ваш набір даних, вам може знадобитися зберігати одну офлайн-резервну копію та одну в хмарі. Пам’ятайте, що всі резервні копії також повинні бути зашифровані.

Коли мова йде про шифрування, виберіть свій метод обережно. Вищі стандарти завжди бажані, але ви можете також розглянути алгоритми квант-стійкого шифрування, оскільки загроза квант-атак зростає.

4. Моніторити Доступ та Використання

Навіть якщо ви дотримуєтеся цих інших кроків, кіберзлочинці можуть прорватися крізь ваші захисні заходи. Тому вам потрібно постійно моніторити доступ та використання моделі ШІ.

Автоматизована система моніторингу, ймовірно, необхідна тут, оскільки не багато організацій мають персонал, щоб спостерігати за підозрілою діяльністю цілодобово. Автоматизація також значно швидша за реакцію на щось незвичайне, що відбувається, що призводить до на $2,22 нижчих витрат на порушення даних у середньому від швидших та більш ефективних реакцій.

Записуйте кожен раз, коли хтось або щось отримує доступ до набору даних, запитує доступ до нього, змінює його або інакше взаємодіє з ним. Окрім спостереження за потенційними порушеннями безпеки в цій діяльності, регулярно переглядайте її для більших тенденцій. Поведінка авторизованих користувачів може змінитися з часом, що може вимагати зміни доступних дозволів або біометричних даних, якщо ви використовуєте таку систему.

5. Регулярно Переоцінювати Ризики

Аналогічно, команди розробників ШІ повинні усвідомлювати, що кібербезпека є тривалим процесом, а не одномоментним рішенням. Методи атак швидко еволюціонують — деякі уразливості та загрози можуть прослизнути крізь тріщини, перш ніж ви їх помітите. Єдиний спосіб залишатися в безпеці — регулярно переоцінювати свою позицію щодо безпеки.

Як мінімум раз на рік, перегляньте свою модель ШІ, дані навчання та будь-які інциденти безпеки, які вплинули на них. Проведіть аудит набору даних та алгоритму, щоб переконатися, що вони працюють правильно і не містять отруєних, вводящих в оману або шкідливих даних. Адаптуйте свої засоби безпеки за необхідністю до всього незвичайного, що ви помітите.

Тестування на проникнення, коли експерти з безпеки тестують ваші захисні заходи, намагаючись прорватися крізь них, також є корисним. Все, крім 17% фахівців з кібербезпеки проводять тестування на проникнення щонайменше раз на рік, і 72% тих, хто це робить, вважають, що це зупинило порушення в їхній організації.

Кібербезпека Є Ключем до Безпечного Розроблення ШІ

Етичне та безпечне розроблення ШІ стає дедалі важливішим, оскільки потенційні проблеми навколо залежності від машинного навчання стають більш помітними. Захист вашої бази даних навчання є критичним кроком у задоволенні цього вимог.

Дані навчання ШІ надто цінні та вразливі, щоб ігнорувати їх кіберризик. Слідуйте цим п’яти крокам сьогодні, щоб зберегти вашу модель та її дані в безпеці.