Qu'est-ce que la sécurité de l'intelligence artificielle, puis-je pirater?

L'intelligence artificielle a eu lieu dans de nombreux domaines de notre vie comme l'une des technologies les plus en développement ces dernières années. Toutefois, elle pose une question cruciale à l'ordre du jour:L'IA peut pirater ?"En ce moment Sécurité AI concept se distingue. La sécurité artificielle de l'intelligence est importante non seulement pour les entreprises technologiques, mais aussi pour les utilisateurs et les institutions de tous les jours.

Les systèmes d'intelligence artificielle travaillent principalement sur une grande quantité de données. Ces données peuvent comprendre des renseignements sur les utilisateurs, des dossiers financiers ou des données organisationnelles essentielles. Ainsi, toute vulnérabilité signifie non seulement un problème technique, mais aussi un risque grave en termes de confidentialité personnelle et de sécurité des données. L'évolution de la cybersécurité au cours de la dernière période indique que l'intelligence artificielle n'est pas totalement intacte, bien qu'elle soit si forte.

Intelligence artificielle et bases de la sécurité des données

Les systèmes d'intelligence artificielle ont besoin d'une grande quantité de données pour fonctionner correctement et efficacement. Ces données peuvent généralement couvrir les dossiers de santé et les transactions financières dans des situations plus critiques, l'information sur le comportement des utilisateurs, les préférences. Donc la sécurité de l'intelligence artificielle, sécurité des données connecté avec. Un modèle d'intelligence artificielle donne les meilleurs résultats à l'utilisateur lorsqu'il est correctement formé. Cependant, modifier les données utilisées pendant la formation par des personnes malveillantes peut causer de graves erreurs dans les extrants du modèle. À proposintoxication des données (gonflement des données)L'attaque est appelée et considérée comme l'une des chances de pirater l'intelligence artificielle.

Quels sont les scripts de piratage de l'intelligence artificielle?

1. Empoisonnement des données (empoisonnement des données)

Saldurganlar conduit à l'apprentissage défectueux du modèle en ajoutant des exemples malveillants aux données d'éducation ou en changeant les échantillons existants. Par exemple, si un modèle de reconnaissance faciale est mélangé à des images mal étiquetées dans certains looks, le modèle commence à mal concevoir ces contacts.

Défense : Vérifier le pool de données de formation, sécuriser les sources de données, bloquer des exemples inhabituels avec détection d'anomalies, formation progressive (apprentissage du curriculum) et vérification à partir de différentes sources.

2. 2. Attaques ennemies

Saldurgan permet au modèle de prédire incorrectement en effectuant de petits changements qui peuvent ne pas être remarqués par l'œil humain. Par exemple, un léger bruit ajouté à un signal de circulation peut entraîner une mauvaise classification de ce signal.

Défense : Prétraitement entré, formation contradictoire (formation contre les attaques de modèles), couches de vérification de modèles et architectures robustes.

3. Vol de modèles/vol de modèles

API L'attaquant avec un grand nombre de requêtes sur le modèle peut créer une copie qui imite le comportement du modèle. Cela vous donne le risque de copyright, de dommages économiques et d'abus plus tard.

Défense : Limites des taux d'IPA (limite de taux), surveillance des requêtes, marquage de l'eau (marquage de l'eau) et limitations en service.

4. Inversion du modèle (Modèle Inversion/Vie privée)

Saldurgan peut recréer des informations sensibles (p. ex. données utilisateur, images) sur les données de formation basées sur les sorties du modèle. Particulièrement dangereux dans les modèles avec des données personnelles.

Défense : Confidentialité différentielle (différenciation de la vie privée), limitant les résultats des modèles, l'anonymat et le contrôle de l'accès aux données éducatives.

5. Backdoor / Attaques de Troie

Saldurgan, processus de formation déclencheur caché (déclencheur) est placé; lorsque ce déclencheur est activé dans l'environnement de production, le modèle affiche un comportement délibérément indésirable. Par exemple, jetant la reconnaissance faciale quand un certain logo à motifs apparaît.

Défense : Essais statistiques pour la sécurité, la vérification des fournisseurs, l'examen des modèles (vérification des modèles) et la détection de déclenchement de la chaîne de données éducatives.

6. Chaîne d'approvisionnement et menaces internes

Les bibliothèques tierces ont le risque d'entrer dans un mauvais logiciel ou d'entrer en arrière par le biais de modèles pré-qualifiés ou de fournisseurs de données. En outre, les acteurs malveillants autorisés de l'intérieur peuvent également accéder et fuiter des données.

Défense : Évaluation de la sécurité des fournisseurs, vérification indépendante du code et du modèle, principe du plus petit privilège (le moindre privilège), des analyses de sécurité et des contrôles réguliers.

Mesures pour la sécurité de l'intelligence artificielle

Sécurité et vérification des données

La faiblesse la plus critique des systèmes d'IA est les données utilisées. Lorsque des données incorrectes ou malveillantes sont divulguées, la performance du modèle diminue. Pour éviter cela:

• Sélection de sources de données auprès de fournisseurs fiables,
• Extraire des données inhabituelles avec détection d'anomalies,
• Il est important d'éviter la fuite de données personnelles anonymes.

Vie privée différentielle (Vie privée différentielle)

Les différentes techniques de protection de la vie privée peuvent être utilisées pour les utilisateurs individuels dans le processus de formation qui ne peut être retiré. Cette méthode protège l'intégrité des données en ajoutant du bruit statistique, assure la confidentialité personnelle.

Améliorer la durabilité du modèle

La sécurité artificielle de l'intelligence ne se limite pas seulement aux données. Il est nécessaire de rendre le modèle plus durable contre les attaques. Pour cela:

• L'éducation adversaire (formation spéciale du modèle contre les fondations),
• Des sélections architecturales robustes,
• Des tests de contrainte peuvent être effectués régulièrement.

Contrôle d'accès et sécurité de l'API

La grande partie des applications basées sur l'intelligence artificielle sert via API. contre l'abus d'API:

• Une authentification puissante,
• Interrupteurs d'accès à court terme,
• Taux limite (sorgu limite) et
• La surveillance en temps réel devrait être appliquée pour les requêtes anormales.

Sécurité de la chaîne d'approvisionnement

Des modèles préformés ou des logiciels médiocres cachés dans des bibliothèques tierces peuvent constituer une grave menace. Par conséquent:

• Les bibliothèques libres devraient être numérisées,
• Les fournisseurs doivent être évalués conformément aux normes de sécurité,
• Des audits de sécurité indépendants devraient être effectués régulièrement.

Prescription contre les menaces internes

Chaque attaque peut ne pas venir de l'extérieur. Il est également possible d'abuser des données des employés autorisés. Par conséquent:

• Le principe du privilège minimum (le moindre privilège) devrait être appliqué,
• Les activités des utilisateurs doivent être enregistrées,

Surveillance continue et inspections de sécurité Accueil

Les systèmes d'intelligence artificielle sont des structures dynamiques. Il peut apparaître quand il explique nouveau. Par conséquent:

• Mises à jour régulières de sécurité,
• Essais de sécurité indépendants,
• Des mécanismes d ' alerte rapide devraient être mis en place contre d ' éventuelles attaques.

La sécurité artificielle du renseignement n'est pas seulement une question technique, mais aussi une responsabilité sociale et d'entreprise. À mesure que les risques pour la sécurité des données augmentent, la conception sécuritaire et l'inspection continue des systèmes d'intelligence artificielle sont essentielles. Les mesures prises aujourd'hui peuvent prévenir des problèmes beaucoup plus importants à l'avenir. Dans les années à venir, l'intelligence artificielle devrait faire face à des menaces plus sophistiquées en cybersécurité. Mais en même temps, des technologies qui accroissent la sécurité se développent également. La confidentialité différentielle, l'apprentissage fédéré (apprentissage non condensé) et les systèmes automatiques de détection des attaques ne sont que quelques-unes des solutions prometteuses dans ce domaine.