如何保护人工智能训练数据

人工智能（AI）需要大量数据来训练模型。在今天的环境中，收集必要的信息并不总是挑战，因为有很多公开的数据集可用，每天都会生成大量数据。然而，保护这些数据的安全却是另一回事。

人工智能训练数据集的庞大规模和人工智能模型的影响力吸引了网络犯罪者的注意。随着对人工智能的依赖增加，开发此技术的团队应该采取措施确保他们的训练数据的安全。

为什么人工智能训练数据需要更好的安全性

您用来训练人工智能模型的数据可能反映了现实世界中的个人、企业或事件。因此，您可能正在处理大量的个人可识别信息（PII），如果泄露，可能会导致严重的隐私泄露。2023年，微软在一个人工智能研究项目中不小心泄露了38太字节的私人信息。

人工智能训练数据集也可能容易受到更有害的对抗性攻击。网络犯罪者可以通过操纵其训练数据来改变机器学习模型的可靠性，如果他们可以访问这些数据。这种攻击类型被称为数据中毒，人工智能开发人员可能不会注意到其影响，直到为时已晚。

研究表明，中毒仅0.001%的数据集就足以破坏人工智能模型。没有适当的保护措施，这种攻击可能会导致严重的后果，一旦模型在现实世界中实施。例如，一个被破坏的自动驾驶算法可能无法检测到行人。或者，一个简历扫描人工智能工具可能会产生偏见的结果。

在较不严重的情况下，攻击者可能会从训练数据集中窃取专有信息，或者锁定授权用户无法访问数据库并要求赎金。

随着人工智能在生活和商业中变得越来越重要，网络犯罪者从针对训练数据库中获利的潜力也越来越大。所有这些风险也变得更加令人担忧。

5步骤保护人工智能训练数据

鉴于这些威胁，训练人工智能模型时要认真对待安全问题。以下是5个步骤来保护您的人工智能训练数据。

1. 最小化训练数据集中的敏感信息

最重要的措施之一是减少训练数据集中敏感细节的数量。训练数据集中PII或其他有价值的信息越少，它就越不容易成为黑客的目标。如果发生泄露，损害也会更小。

人工智能模型通常不需要在训练过程中使用现实世界的信息。合成数据是一个有价值的替代品。在合成数据上训练的模型可以与在真实数据上训练的模型一样准确，甚至更准确，因此您不必担心性能问题。只要确保生成的数据集类似于并表现如同现实世界的数据即可。

或者，您可以从现有数据集中清除敏感细节，如姓名、地址和财务信息。当这些因素对于您的模型至关重要时，请考虑用占位符数据替换它们或在记录之间交换它们。

2. 限制训练数据的访问

一旦您编译了训练数据集，您必须限制对其的访问。遵循最小特权原则，该原则规定任何用户或程序都应仅能够访问其工作所需的内容。任何不参与训练过程的人都不需要查看或与数据库交互。

请记住，特权限制只有在您也实施了可靠的用户验证方法时才有效。用户名和密码是不够的。多因素身份验证（MFA）是必不可少的，因为它可以阻止80%至90%的所有账户攻击，但并非所有MFA方法都相同。基于文本和应用程序的MFA通常比基于电子邮件的替代方法更安全。

请确保限制软件和设备的访问，而不仅仅是用户。只有人工智能模型本身和您在训练过程中用于管理这些见解的程序应该能够访问训练数据库。

3. 加密和备份数据

加密是另一个至关重要的保护措施。虽然并非所有机器学习算法都可以在加密数据上进行训练，但您可以在分析期间加密和解密数据。一旦完成，您可以重新加密它。或者，研究可以在加密状态下分析信息的模型结构。

在发生任何事情时，备份训练数据以防止其丢失是很重要的。备份应存储在与主副本不同的位置。根据您的数据集的重要性，您可能需要保留一个离线备份和一个云备份。请记住加密所有备份。

在选择加密方法时，请谨慎选择。更高的标准始终是首选，但您可能需要考虑量子抗性密码算法，因为量子攻击的威胁正在增加。

4. 监控访问和使用情况

即使您遵循其他步骤，网络犯罪者仍然可以突破您的防御。因此，您必须不断监控人工智能训练数据的访问和使用情况。

在这种情况下，自动化监控解决方案可能是必要的，因为很少有组织拥有足够的员工来全天候监视可疑活动。自动化还可以更快地响应异常情况，导致平均数据泄露成本降低2.22美元，因为响应速度更快、更有效。

记录每次有人或某个东西访问数据集、请求访问、更改或以其他方式与其交互的时间。除了监视潜在的泄露外，还要定期审查此活动以寻找更大的趋势。授权用户的行为可能会随时间而变化，这可能需要更改访问权限或行为生物识别特征（如果您使用此类系统）。

5. 定期重新评估风险

同样，人工智能开发团队必须意识到网络安全是一个持续的过程，而不是一次性的解决方案。攻击方法迅速演变——一些漏洞和威胁可能会在您注意到之前悄悄地通过。保持安全的唯一方法是定期重新评估您的安全态势。

至少每年一次，审查您的AI模型、其训练数据以及影响两者的任何安全事件。审计数据集和算法，以确保它们正常工作且没有被破坏、误导或有害的数据。根据需要调整您的安全控制以应对任何异常情况。

渗透测试也是有益的，在这种测试中，安全专家通过尝试突破防御来测试您的防御。所有但17%的网络安全专业人员至少每年进行一次渗透测试，72%的进行渗透测试的人认为它阻止了他们组织中的泄露。

网络安全是安全人工智能开发的关键

随着对机器学习的依赖问题变得越来越重要，道德和安全的人工智能开发变得越来越重要。保护您的训练数据库是满足这一需求的关键步骤。

人工智能训练数据太有价值、太容易受到网络威胁，无法忽视其网络风险。今天就按照这五个步骤来保护您的模型和数据集的安全。