Roman RemberUmelá inteligencia (AI) nástroje ako „Generative AI“, príkladom je „ChatGPT“ od OpenAI, prinášajú rôzne výhody, ale aj bezpečnostné riziká pre organizácie. Tieto riziká prekračujú automatizáciu útokov útočníkmi pomocou generatívnych AI nástrojov a zahŕňajú hrozbu „otravovania dát“. Útoky pomocou otravovania dát zahŕňajú manipuláciu trénovacích dát s cieľom oklamať modely strojového učenia. Napríklad organizácie trénujúce modely na odhalenie podozrivých e-mailov alebo nebezpečných komunikácií by mohli byť ovplyvnené tak, že nebudú rozpoznávať phishingové e-maily alebo ransomware prostredníctvom útokov otravovaním dát.
Na vykonanie útokov otravovaním dát, útočníci potrebujú prístup k trénovacím dátam, pričom spôsob sa mení v závislosti na dostupnosti datasetu. Pri súkromných datasetoch získanie neoprávnene zahŕňa využívanie zraniteľností v AI nástrojoch alebo získanie informácií o prístupových metódach od zlomyseľných interných osôb pre útočníkov. Obzvlášť znepokojivé je, keď útočníci manipulujú iba časť modelu strojového učenia, čo ťažko odhalí útok, pokiaľ odpovede nástroja AI nevyzerajú zjavne nesprávne.
Pri verejne dostupných trénovacích datasetoch sa zníži prekážka na vykonanie útokov otravovaním dát. Nástroje ako „Nightshade“ majú za cieľ zabrániť využitiu diel umelcov bez povolenia pri tréningu AI. Úpravou dát a trénovaním AI modelov s upraveným datasetom môže dôjsť k vytváraniu neočakávaných výstupov, čo poukazuje na potrebu ostražitosti voči útokom otravovaním dát v AI systémoch.
Útoky otravovaním dát v AI predstavujú významné riziká pre organizácie, ktoré vyžadujú hlbšie pochopenie zložitostí pri zabezpečovaní sa proti takýmto hrozbám. Hoci manipulácia trénovacích dát s cieľom oklamať modely strojového učenia je známym nebezpečenstvom, existujú menej známe faktory, ktoré ilustrujú dôležitosť týchto útokov.
Jednou kritickou otázkou, ktorá vzniká, je, ako môžu byť modely strojového učenia chránené pred útokmi otravovaním dát bez toho, aby to obmedzovalo ich výkonnosť. Kľúčovým problémom je nájsť rovnováhu medzi zlepšovaním bezpečnostných opatrení na účinné odhalenie a prevenciu útokov a zároveň zabezpečenia, aby modely zostali presné a efektívne vo svojich zámerovaných úlohách.
Výhodou pri riešení útokov otravovaním dát je príležitosť na zlepšenie celkových bezpečnostných postupov v organizáciách. Rozpoznaním a minimalizáciou týchto hrozieb môžu firmy posilniť svoje obranyschopnosť proti širokej škále zlomyseľných aktivít zameraných na AI systémy. Avšak zásadnou nevýhodou je komplikovaná povaha odhalovania jemných manipulácií v trénovacích dátach, ktoré môžu viesť k falošne pozitívnym alebo negatívnym identifikáciám, ak nie sú riadne spracované.
Dôležitým aspektom je aj to, ako sa môžu útoky otravovaním dát vyvíjať, aby obchádzali existujúce bezpečnostné opatrenia. Keďže útočníci neustále prispôsobujú svoje stratégie, je dôležité, aby organizácie išli vpred a implementovali proaktívne obranné mechanizmy, ktoré dokážu identifikovať nové vzory manipulácie.
Pre ďalšie preskúmanie témy bezpečnosti AI a útokov otravovaním dát, môžu čitatelia pozrieť na webovú stránku IBM pre užitočné zdroje a vzdelávacie materiály.
