¿Qué es Seguridad de Inteligencia Artificial, puedo hackear?

La inteligencia artificial tuvo lugar en muchas áreas de nuestra vida como una de las tecnologías de desarrollo más rápidas en los últimos años. Sin embargo, trae una pregunta crítica a la agenda: '¿Pueden hackear AI?"En este punto Seguridad AI el concepto se destaca. La seguridad de la inteligencia artificial es importante no sólo para las empresas tecnológicas, sino también para los usuarios e instituciones cotidianos.

Los sistemas de inteligencia artificial están trabajando principalmente en una gran cantidad de datos. Estos datos pueden incluir información de usuario, registros financieros o datos corporativos críticos. Así que cualquier vulnerabilidad significa no sólo un problema técnico, sino también un riesgo serio en términos de privacidad personal y seguridad de datos. Los desarrollos en seguridad cibernética en el último período indican que la inteligencia artificial no está completamente intacta, aunque es tan fuerte.

Información Artificial y bases de seguridad de datos

Los sistemas de inteligencia artificial necesitan una gran cantidad de datos para trabajar correctamente y de manera eficiente. Estos datos generalmente pueden cubrir registros de salud y transacciones financieras en situaciones más críticas, información sobre el comportamiento de los usuarios, preferencias. Tan seguridad de inteligencia artificial, directa seguridad de los datos conectado con. Un modelo de inteligencia artificial le da al usuario los mejores resultados cuando está debidamente entrenado. Sin embargo, cambiar los datos utilizados durante la formación de personas maliciosas puede causar graves errores en los productos del modelo. Acerca deenvenenamiento de datos (inflamación de datos)” El ataque es llamado y considerado uno de los probables hackear la inteligencia artificial.

¿Cuáles son los scripts Hacking de Inteligencia Artificial?

1. Envenenamiento de datos (Envenenamiento de datos)

Saldurganlar conduce al aprendizaje defectuoso del modelo agregando ejemplos maliciosos a los datos educativos o cambiando las muestras existentes. Por ejemplo, si un modelo de reconocimiento facial está mezclado con imágenes etiquetadas incorrectamente en ciertos aspectos, el modelo comienza a engañar a esos contactos.

Defensa: Verificar el conjunto de datos de capacitación, obtener fuentes de datos, bloquear ejemplos inusuales con detección de anomalías, capacitación gradual (aprendizaje de estudios) y verificación de diferentes fuentes.

2. Ataques adversarios

Saldurgan permite al modelo predecir incorrectamente haciendo pequeños cambios que pueden no ser notados por el ojo humano. Por ejemplo, un ligero ruido añadido a un signo de tráfico puede causar que ese signo sea mal clasificado.

Defensa: Pre-procesamiento entró, entrenamiento contencioso (entrenamiento contra ataques modelo), capas de verificación modelo y arquitecturas robustas.

3. Robo de modelo / Modalización de modelo

API El atacante con un gran número de consultas sobre el modelo puede crear una copia que imita el comportamiento del modelo. Esto le da el riesgo de copyright, daño económico y abuso más adelante.

Defensa: Limitaciones de la tasa de API (limitación de la tasa), vigilancia de las consultas, marcado de agua (marcación de agua) y limitaciones en el servicio.

4. Inversión de modelo (Inversión de modelo/Leak de privacidad)

Saldurgan puede recrear información sensible (por ejemplo datos de usuario, imágenes) sobre los datos de entrenamiento basados en las salidas del modelo. Especialmente peligroso en modelos con datos personales.

Defensa: Privacidad diferencial Técnicas de privacidad diferencial, limitando los productos de los modelos, anonimato y control de acceso para los datos educativos.

5. Atentados de backdoor / troyanos

Saldurgan, proceso de formación disparador oculto (trigger) se coloca; cuando este disparador se activa en el entorno de producción, el modelo muestra comportamiento deliberadamente no deseado. Por ejemplo, lanzar reconocimiento facial cuando aparece un logotipo determinado.

Defensa: Pruebas estadísticas para la seguridad, verificación de proveedores, revisión de modelos (audición de modelos) y detección de desencadenantes de la cadena de datos educativos.

6. Cadena de suministro y amenazas internas

Las bibliotecas de terceros tienen el riesgo de introducir mal software o backdoor a través de modelos pre-entrenados o proveedores de datos. Además, los agentes maliciosos autorizados del interior también pueden acceder y filtrar datos.

Defensa: Evaluación de la seguridad de los proveedores, código independiente y auditorías modelo, principio de privilegio más pequeño (menos privilegios), escaneos de seguridad regulares y monitoreo.

Medidas para la seguridad de la inteligencia artificial

Seguridad de datos y verificación

La debilidad más crítica de los sistemas de IA es los datos utilizados. Cuando se filtran datos incorrectos o maliciosos, el rendimiento del modelo disminuye. Para evitar esto:

• Selección de fuentes de datos de proveedores confiables,
• Extraer datos inusuales con detección de anomalías,
• Es importante evitar que los datos personales se filtren por anónimo.

Privacidad diferencial ( Privacidad diferencial)

Las técnicas de privacidad diferenciales se pueden utilizar para los usuarios individuales en el proceso de formación que no se puede retirar. Este método protege la integridad de los datos añadiendo ruido estadístico, asegura la privacidad personal.

Mejorar la Durabilidad Modelo

La seguridad de la inteligencia artificial no sólo se limita a los datos. Es necesario hacer el modelo más duradero contra los ataques. Para esto:

• Educación adversaria (formación especial del modelo contra las fundaciones),
• Robustos selecciones arquitectónicas,
• Se pueden realizar pruebas regulares de estrés.

Control de acceso y seguridad API

La gran parte de las aplicaciones artificiales basadas en inteligencia sirve a través de API. contra el abuso de API:

• autenticación poderosa,
• Cambios de acceso a corto plazo,
• Tasa límite (sorgu limiting) y
• El monitoreo en tiempo real debe ser aplicado para consultas anormales.

Seguridad de la cadena de suministro

Los modelos pre-entrenados o el mal software escondido en bibliotecas de terceros pueden plantear una grave amenaza. Por lo tanto:

• Las bibliotecas de código abierto deben ser escaneadas,
• Los proveedores deben ser evaluados según las normas de seguridad,
• Las auditorías independientes de seguridad deben realizarse periódicamente.

Prescripción contra las amenazas internas

Todo ataque puede no venir desde afuera. También existe la posibilidad de abusar de los datos de los empleados autorizados. Por lo tanto:

• Debería aplicarse el principio mínimo de privilegio (premio al menos),
• Las actividades de usuario deben inscribirse,

Inspecciónes continuas de vigilancia y seguridad

Los sistemas de inteligencia artificial son estructuras dinámicas. Puede aparecer cuando explica nuevo. Por lo tanto:

• Actualizaciones periódicas de seguridad,
• Pruebas independientes de seguridad,
• Deberían aplicarse mecanismos de alerta temprana contra posibles ataques.

La seguridad de la inteligencia artificial no es sólo una cuestión técnica sino también una responsabilidad social y empresarial. A medida que aumentan los riesgos de seguridad de los datos, es fundamental el diseño seguro y la inspección continua de los sistemas de inteligencia artificial. Las medidas adoptadas hoy pueden prevenir problemas de escala mucho mayor en el futuro. En los próximos años, se predice que la inteligencia artificial enfrenta amenazas más sofisticadas en la ciberseguridad. Pero al mismo tiempo, las tecnologías que aumentan la seguridad también están desarrollando. La privacidad diferencial, el aprendizaje federado (aprendizaje no condensado) y los sistemas de detección automática de ataques son sólo algunas de las soluciones prometedoras en esta área.