Roman RemberUmjetna inteligencija (AI) alati poput “Generative AI,” primjerice OpenAI-ov “ChatGPT,” nude različite koristi, ali također donose sigurnosne rizike organizacijama. Ti rizici nadilaze napade automatizirane pomoću generativnih AI alata i protežu se do prijetnje “trovanja podataka.” Napadi trovanja podataka uključuju manipulaciju podataka za obuku kako bi se zavarali modeli strojnog učenja. Na primjer, organizacije koje obučavaju modele za otkrivanje sumnjivih e-pošta ili opasnih komunikacija mogu biti kompromitirane da ne prepoznaju phishing e-poštu ili ransomware putem napada trovanja podataka.
Za izvođenje napada trovanja podataka, napadači trebaju pristup podacima za obuku, s metodom koja varira ovisno o dostupnosti skupa podataka. Kada su skupovi podataka privatni, neovlašten pristup uključuje iskorištavanje ranjivosti u AI alatima ili otkrivanje metoda pristupa zlonamjernih insajdera napadačima. Posebno zabrinjavajuće je kada napadači manipuliraju samo dio modela strojnog učenja, što otežava otkrivanje napada osim ako odgovori AI alata očito ne odstupaju.
S javno dostupnim skupovima podataka za obuku, prepreka za izvođenje napada trovanja podataka smanjuje se. Alati poput “Nightshade” imaju za cilj spriječiti korištenje umjetničkih djela bez dopuštenja u obuci AI. Praveći neprimjetne modifikacije podataka i obučavajući AI modele s ovim izmijenjenim skupom podataka, mogu se generirati neočekivani rezultati, naglašavajući potrebu za oprezom protiv napada trovanja podataka u AI sustavima.
Napadi trovanja podataka u AI predstavljaju značajne rizike za organizacije, zahtijevajući dublje razumijevanje složenosti u osiguravanju od takvih prijetnji. Iako je manipulacija podataka za obuku kako bi se zavarali modeli strojnog učenja poznata opasnost, postoje manje poznati činjenice koje ilustriraju težinu tih napada.
Jedno ključno pitanje koje se postavlja je kako mogu biti zaštićeni modeli strojnog učenja od napada trovanja podataka bez ometanja njihove izvedbe. Glavni izazov leži u postizanju ravnoteže između poboljšanja sigurnosnih mjera za učinkovito otkrivanje i sprečavanje napada dok se osigurava da modeli ostanu točni i učinkoviti u svojim namijenjenim zadacima.
Jedna prednost rješavanja napada trovanja podataka je prilika za poboljšanje općih praksi kibernetičke sigurnosti unutar organizacija. Prepoznavanjem i ublažavanjem tih prijetnji, tvrtke mogu ojačati svoju obranu protiv raznih zlonamjernih aktivnosti koje ciljaju AI sustave. Međutim, značajna mana je složena priroda otkrivanja suptilnih manipulacija u podacima za obuku, što može rezultirati lažno pozitivnima ili negativnima ako se ne rukuje ispravno.
Još jedan važan aspekt za razmatranje je kako bi napadi trovanja podataka u budućnosti mogli zaobići postojeće sigurnosne mjere. Dok napadači kontinuirano prilagođavaju svoje strategije, postaje presudno za organizacije da budu korak ispred potencijalnih prijetnji implementiranjem proaktivnih obrambenih mehanizama koji mogu identificirati nove obrasce manipulacije.
Za daljnje istraživanje teme sigurnosti AI i napada trovanja podataka, čitatelji se mogu obratiti na IBM web stranicu za korisne resurse i obrazovne materijale.
