Roman RemberDirbtinis intelektas (AI) įrankiai, tokiu kaip „Generatyvinis AI,” pavyzdžiui, OpenAI „ChatGPT,” siūlo įvairių privalumų, tačiau organizacijoms taip pat kelia saugumo riziką. Šios rizikos viršija puolimus automatizuoti, naudojant generatyvinio AI įrankius, ir siekia „duomenų suteikimo” grėsmę. Duomenų suteikimo puolimai apima mokymo duomenų manipuliavimą siekiant apgauti mašininio mokymosi modelius. Pavyzdžiui, organizacijos, mokinančios modelius atpažinti įtarimus elektroninius laiškus ar pavojingas komunikacijas, gali būti pažeistos taip, kad nepastebėtų phishing’o ar išpirkos programinės įrangos elektroninio paštto dėl duomenų suteikimo puolimų.
Norėdami vykdyti duomenų suteikimo puolimus, puolėjai turi gauti prieigą prie mokymo duomenų, o metodas keičiasi pagal duomenų rinkinio prieinamumą. Kai duomenų rinkiniai yra privačūs, jų neleistinai pasiekti reiškia išnaudoti pažeidžiamumus AI įrankiuose ar turėti kenksmingus vidinius asmenis, kurie atskleistų puolėjams prieigos metodus. Ypač rūpestinga situacija yra, kai puolėjai manipuliuoja tik dalį mašininio mokymosi modelio, todėl sunku atpažinti puolimą, nebent AI įrankio atsakymai atrodo aiškiai nesąžiningi.
Turint viešai prieinamus mokymo duomenų rinkinius, kliūtys atlikti duomenų suteikimo puolimus mažėja. Įrankiai, pvz., „Nightshade,” siekia neleisti menininkų darbams būti naudojamiems be leidimo AI mokymuose. Keisdami duomenis nepastebimai ir mokydami AI modelius su šiuo pakeistu duomenų rinkiniu, galima generuoti nenumatytus rezultatus, pabrėžiant poreikį budrumui prieš duomenų suteikimo puolimus AI sistemose.
Duomenų suteikimo puolimai AI kelia didelę riziką organizacijoms, reikalaujant gilesnių žinių apie sudėtingumus, kuriuos būtina įveikti, kad apsisaugotų nuo tokių grėsmių. Nepaisant to, kad mokymo duomenų manipuliavimas siekiant apgauti mašininio mokymosi modelius yra žinoma pavojinga situacija, yra mažiau žinomų faktų, kurie iliustruoja šių puolimų rimtumą.
Viena svarbi kilusi klausimas yra, kaip mašininio mokymosi modelius galima apsaugoti nuo duomenų suteikimo puolimų, neprarandant jų veikimo efektyvumo. Pagrindinis iššūkis yra išlaikyti pusiausvyrą tarp saugumo priemonių stiprinimo, kad būtų veiksmingai aptinkami ir užkirsti kelią puolimams, tuo pat metu užtikrinant, kad modeliai toliau būtų tikslūs ir efektyvūs vykdant numatytus uždavinius.
Vienas privalumas kovojant su duomenų suteikimo puolimais yra galimybė pagerinti bendrą organizacijų saugumą. Pripažįstami ir mažinami šie pavojai, įmonės gali sustiprinti savo gynybą prieš platų kenkėjiškų veiksmų spektrą, kurie nukreipti prieš AI sistemas. Tačiau svarbi trūkumas yra subtilesnių manipuliavimų mokymo duomenimis aptikimo sudėtingumas, kuris gali vesti prie klaidingų teigiamų ar neigiamų rezultatų, jei situacija neteisingai tvarkoma.
Kitas svarbus aspektas yra tai, kaip duomenų suteikimo puolimai gali kisti siekiant aplenkti esamas saugumo priemones. Kadangi puolėjai nuolat prisitaiko prie savo strategijų, organizacijoms tampa svarbu pateikti jų galimos atakos priekį įgyvendinant proaktyvias gynybos priemones, kurios gali nustatyti naujus manipuliavimo šablonus.
Norint giliau pažinti teisės apsaugos bei duomenų suteikimo puolimų temą, skaitytojai gali pasinaudoti įžvalgiomis išteklimis ir mokomojo turinio už IBM svetainės nuorodą.
