對於 AI 模型日益上升的對抗性攻擊威脅：當前必採取的重要措施

對於機器學習模型的對抗性攻擊：認識和防範日益增長的威脅

對抗性攻擊正在以日益複雜和頻繁的形式影響機器學習 (ML) 模型，許多企業承認已面臨與 AI 相關的安全事件。隨著 AI 技術的廣泛應用，威脅環境迅速擴大，讓組織難以跟上步伐。根據最新的 Gartner 調查，73% 的企業操作著數百或數千個 AI 模型。

HiddenLayer 的一項研究顯示，77% 的公司已識別 AI 相關的安全漏洞，剩餘的企業中則有許多對潛在攻擊感到不確定。值得注意的是，五分之二的組織報告曾經遭遇 AI 隱私違規，其中四分之一的案例被歸類為惡意攻擊。

對抗性攻擊的上升威脅

隨著 AI 繼續滲透各行各業，攻擊者正精進方法，利用機器學習模型日益增長的脆弱性。對抗性攻擊可能涉及數據篡改、使用越獄提示或在模型分析的圖像中嵌入惡意命令。這些方法旨在操控模型，導致錯誤的預測和分類。

Gartner 的研究發現，41% 的組織經歷了某種形式的 AI 安全事件，其中 60% 的事件源於內部數據妥協，27% 來自對 AI 基礎設施的惡意攻擊。令人擔憂的是，預測 30% 的 AI 網絡攻擊將涉及訓練數據中毒、AI 模型竊取或使用對抗樣本。

對網絡安全的衝擊

對抗性 ML 攻擊對網絡安全構成重大威脅，國家行為者越來越多地採用隱蔽策略來破壞對手的基礎設施。美國情報界的 2024 年度威脅評估強調了企業有必要加強對此類攻擊的網絡防衛。

研究表明，網絡環境的複雜性要求先進的機器學習技術，但這也無意中為攻擊者創造了新的脆弱性。隨著連接設備激增和數據大量增加，企業正面臨資金雄厚的惡意行為者的持續挑戰。為了保障安全，組織必須採取有效的策略和工具。

行業領導者，包括 Cisco、DarkTrace 和 Palo Alto Networks，正在利用 AI 和 ML 專業知識檢測網絡威脅並保護基礎設施。Cisco 收購 Robust Intelligence 強調了保護 ML 模型的重要性。

了解對抗性攻擊

對抗性攻擊利用數據完整性和 ML 模型的脆弱性。美國國家標準與技術研究所 (NIST) 概述了幾種常見的對抗性攻擊類型：

1. 數據中毒：攻擊者向模型的訓練集注入惡意數據，降低其性能。近 30% 的 AI 驅動企業，特別是在金融和醫療領域，報告經歷過此類攻擊。

2. 逃避攻擊：這些攻擊改變輸入數據以誤導 ML 模型。例如，對圖像的微小調整可能導致模型錯誤分類物體，對自主駕駛車輛等行業構成風險。

3. 模型反演：此方法使對手能夠從模型輸出中推斷敏感信息，特別是在醫療和金融方面的數據機密性。

4. 模型竊取：攻擊者可以通過反覆的 API 查詢來複製模型功能，這對 AI 模型的知識產權和商業機密造成擔憂。

認識 AI 系統的脆弱性

為有效保護 ML 模型免受對抗性攻擊，組織必須了解其在關鍵領域中的脆弱性：

- 數據治理：強大的數據管理實踐可以降低來自數據中毒和偏見攻擊的風險。組織應該實施嚴格的數據控制和驗證流程。

- 對抗性訓練：該技術利用不利範例增強模型的防禦能力。儘管對抗性訓練可能需要更長的訓練時間並影響準確性，但對於提高對攻擊的韌性至關重要。

- API 安全：面向公眾的 API 是模型竊取攻擊的常見目標。增強 API 安全對於保護敏感數據和 AI 模型至關重要。

保護 ML 模型的最佳實踐

為了降低與對抗性攻擊相關的風險，組織應採取以下最佳實踐：

- 嚴格的數據和模型管理：實施嚴格的數據淨化以防止數據中毒，並定期對第三方數據來源進行治理審查。持續監測模型性能也至關重要。

- 實施對抗性訓練：使用快速梯度符號法 (FGSM) 等方法可以增強模型的韌性，幫助檢測攻擊。

- 利用同態加密：此技術允許在加密數據上進行安全計算，確保隱私得以維護，特別是在敏感領域。

- 增強 API 安全：利用 AI 驅動的洞察來實時監控和保護漏洞，減少攻擊面。

- 定期進行模型審核：定期審查對於識別脆弱性和處理機器學習模型中的數據漂移至關重要。

保護 ML 模型的技術解決方案

面對對抗性攻擊的新興技術包括：

- 差分隱私：此技術在模型輸出中添加噪聲，保護敏感信息而不顯著降低性能。

- AI 驅動的安全訪問服務邊緣 (SASE)：這些集成的網絡和安全解決方案在混合環境中提供強大的保護。諸如 Cisco 和 Fortinet 等公司在 SASE 的採用中處於前沿，增強分散企業網絡的安全措施。

- 同態加密的聯邦學習：這種去中心化的訓練方法允許在保持數據機密性的同時進行協作的 AI 模型開發。

防範對抗性攻擊

鑑於對抗性威脅的普遍存在，例如數據中毒、模型反演和逃避等，醫療和金融等行業尤其脆弱。通過利用強大的數據管理、對抗性訓練和安全的 API 實踐，組織可以顯著降低與這些攻擊相關的風險。採用 AI 驅動的 SASE 解決方案進一步加強了對此類對抗性威脅的網絡防護。