Атакующие действия на модели машинного обучения: понимание и защита от растущих угроз
Атаки на модели машинного обучения (МО) становятся все более сложными и частыми, и многие предприятия признают, что столкнулись с инцидентами безопасности, связанными с ИИ. Широкое распространение технологий ИИ быстро расширяет спектр угроз, что затрудняет организациям своевременное реагирование. Недавний опрос Gartner показал, что 73% предприятий управляют сотнями или тысячами моделей ИИ.
Исследование HiddenLayer показало, что 77% компаний столкнулись с нарушениями безопасности, связанными с ИИ, в то время как многие оставшиеся организации не уверены в возможных атаках. Замечено, что каждая пятая организация сообщила о нарушении конфиденциальности данных, и каждая четвертая классифицировалась как злонамеренная атака.
Растущая угроза атак
С распространением ИИ в различных отраслях злоумышленники усовершенствуют свои методы, чтобы использовать нарастающие уязвимости MO. Атаки могут включать в себя искажение данных, использование взломанных реплик или внедрение злонамеренных команд в изображения, анализируемые моделью. Эти методы нацелены на манипуляцию моделями, что приводит к неверным прогнозам и классификациям.
Результаты исследования Gartner показывают, что 41% организаций столкнулись с инцидентами безопасности ИИ, при этом 60% из них стали результатом внутренних компрометаций данных, а 27% — от злонамеренных атак на инфраструктуру ИИ. По прогнозам, 30% всех кибератак на ИИ будут связаны с отравлением обучающих данных, кражей моделей ИИ или использованием противодействующих образцов.
Влияние на безопасность сети
Атаки на модели МО представляют значительную угрозу для сетевой безопасности, поскольку государственные игроки все чаще применяют скрытые стратегии для разрушения инфраструктуры противников. Годовой отчет об угрозах 2024 года от Сообщества разведки США подчеркивает необходимость усиления сетевой защиты бизнеса от таких атак.
Исследования показывают, что сложности сетевых сред требуют применения передовых методов МО, непреднамеренно создавая новые уязвимости для злоумышленников. С ростом количества подключенных устройств и увеличением объема данных предприятия оказываются в постоянной борьбе с хорошо финансируемыми злоумышленниками. Для защиты от этих угроз организациям необходимо принимать эффективные стратегии и использовать соответствующие инструменты.
Лидеры отрасли, такие как Cisco, DarkTrace и Palo Alto Networks, используют опыт в области ИИ и МО для обнаружения сетевых угроз и защиты инфраструктуры. Приобретение Robust Intelligence от Cisco подчеркивает важность защиты моделей МО.
Понимание атак
Атаки используют уязвимости в целостности данных и надежности моделей МО. Национальный институт стандартов и технологий (NIST) выделяет несколько распространенных типов атак:
1. Отравление данных: злоумышленники внедряют вредоносные данные в обучающий набор модели, деградируя ее производительность. Почти 30% организаций, использующих ИИ, особенно в финансах и здравоохранении, сообщили о таких атаках.
2. Эvasion-атаки: они изменяют входные данные для введения МО в заблуждение. Например, небольшие изменения в изображениях могут привести к неверной классификации объектов, что представляет риск для таких секторов, как автономные автомобили.
3. Инверсии моделей: этот метод позволяет злоумышленникам выводить конфиденциальную информацию из выходных данных модели, особенно касательно секретности данных в здравоохранении и финансах.
4. Кража моделей: злоумышленники могут воспроизводить функциональность модели через повторные запросы API, вызывая беспокойства о интеллектуальной собственности и торговых секретах в моделях ИИ.
Признание уязвимостей в системах ИИ
Чтобы эффективно защитить модели МО от атак, организациям необходимо понимать свои уязвимости в критических областях:
- Управление данными: надежные методы управления данными могут смягчить риски от отравления и атак с предвзятостью. Организациям следует внедрять строгие контрольные меры и процессы валидации данных.
- Противодействующее обучение: эта техника использует негативные примеры для повышения защиты модели. Хотя противодействующее обучение может требовать большего времени на обучение и влиять на точность, оно жизненно важно для повышения устойчивости к атакам.
- Безопасность API: общедоступные API часто становятся целями для атак на кражу моделей. Укрепление безопасности API крайне необходимо для защиты конфиденциальных данных и моделей ИИ.
Лучшие практики для защиты моделей МО
Для снижения рисков, связанных с атакующими действиями, организациям следует принять следующие лучшие практики:
- Строгое управление данными и моделями: внедрить жесткие меры по очистке данных для предотвращения отравления и проводить регулярные проверки управления третьими сторонами. Непрерывный мониторинг производительности модели также критически важен.
- Применять противодействующее обучение: использование методов, таких как метод градиентного знака (FGSM), может повысить устойчивость модели и помочь в обнаружении атак.
- Использовать гомоморфное шифрование: это позволяет производить защищенные вычисления на зашифрованных данных, обеспечивая сохранение конфиденциальности, особенно в чувствительных отраслях.
- Укрепить безопасность API: использовать данные, полученные с помощью ИИ, для мониторинга и защиты от уязвимостей в реальном времени, снижая площадь атаки.
- Проводить регулярные аудиты моделей: периодические проверки необходимы для выявления уязвимостей и устранения сдвига данных в моделях МО.
Технологические решения для безопасности моделей МО
Появляющиеся технологии, готовые противостоять атакующим действиям, включают:
- Дифференциальная конфиденциальность: эта технология добавляет шум к выходным данным модели, защищая конфиденциальную информацию без значительного ухудшения производительности.
- Безопасный доступ к интегрированной сети (SASE), поддерживаемый ИИ: эти решения объединяют сетевые и защитные меры, обеспечивая надежную защиту в гибридных средах. Компании, такие как Cisco и Fortinet, находятся на переднем крае внедрения SASE, укрепляя меры безопасности для распределенных корпоративных сетей.
- Федеративное обучение с гомоморфным шифрованием: этот децентрализованный метод обучения позволяет совместно разрабатывать модели ИИ, сохраняя конфиденциальность данных.
Защита от атак
С учетом распространенности атакующих угроз, таких как отравление данных, инверсии моделей и эвазионные атаки, отрасли, такие как здравоохранение и финансы, остаются особенно уязвимыми. Используя технологии, такие как надежное управление данными, противодействующее обучение и безопасные API, организации могут существенно снизить риски, связанные с этими атаками. Применение решений SASE с поддержкой ИИ дополнительно усиливает сетевую защиту от таких угроз.
Рейтинг
