对抗性攻击与机器学习模型：理解与防御日益增长的威胁
对抗性攻击在机器学习（ML）模型上的复杂性和频率不断上升，许多企业都承认曾遭遇过与人工智能（AI）相关的安全事件。随着AI技术的广泛应用，威胁环境正在迅速扩展，导致组织在应对挑战时面临困难。近期的Gartner调查显示，73%的企业在运营数百或数千个AI模型。
根据HiddenLayer的研究，77%的公司报告了与AI相关的泄露事件，而其余许多企业则对潜在攻击存有不确定性。值得注意的是，五分之二的组织表示经历过AI隐私泄露，其中四分之一被归类为恶意攻击。
对抗性攻击的上升威胁
随着AI逐渐深入各行各业，攻击者不断改进其方法以利用ML模型日益增加的脆弱性。对抗性攻击可能包括数据篡改、使用越狱提示，或在模型分析的图像中嵌入恶意命令。这些方法的目的是操纵模型，从而导致错误的预测和分类。
Gartner的研究结果显示，41%的组织经历过某种形式的AI安全事件，其中60%的事件源自内部数据泄露，27%源于对AI基础设施的恶意攻击。令人担忧的是，预计30%的AI网络攻击将涉及训练数据中毒、AI模型盗窃或对抗性样本的使用。
对网络安全的影响
对抗性ML攻击对网络安全构成重大威胁，国家行为者越来越多地采用隐蔽策略来破坏对手的基础设施。美国情报界发布的2024年年度威胁评估强调，企业必须加强网络防御以应对这些攻击。
研究表明，网络环境的复杂性要求应用先进的ML技术，反而为攻击者创造了新的脆弱点。随着连接设备激增和数据快速增长，企业在与资金雄厚的恶意行为者的斗争中陷入了持久战。为了应对这些威胁，组织必须采取有效的策略和工具。
包括思科、DarkTrace和帕洛阿尔托网络在内的行业领袖，正利用AI和ML专业知识来检测网络威胁并保护基础设施。思科收购Robust Intelligence突显了保护ML模型的重要性。
理解对抗性攻击
对抗性攻击利用数据完整性和ML模型稳健性方面的弱点。美国国家标准与技术研究院（NIST）列出了几种常见的对抗性攻击类型：
1. 数据中毒：攻击者向模型的训练集注入恶意数据，降低其性能。近30%的AI驱动企业，特别是在金融和医疗行业，报告经历过这类攻击。
2. 逃避攻击：通过修改输入数据来误导ML模型。例如，对图像的微小改动可能导致模型错误分类物体，这在自动驾驶汽车等领域存在风险。
3. 模型反演：此方法使对手能够从模型输出中推导出敏感信息，特别是在医疗和金融领域涉及数据机密性的问题。
4. 模型盗窃：攻击者可以通过反复API查询复制模型功能，导致对AI模型的知识产权和商业秘密的担忧。
识别AI系统中的脆弱性
为了有效保护ML模型免受对抗性攻击，组织必须理解其在关键领域的脆弱性：
- 数据治理：健全的数据管理实践可有效降低数据中毒和偏见攻击的风险。组织应实施严格的数据控制和验证流程。
- 对抗性训练：此技术使用对抗示例增强模型的防御能力。虽然对抗性训练可能需要更长的训练时间并影响准确性，但它对提高抵抗攻击能力至关重要。
- API安全：面对公众的API是模型盗窃攻击的常见目标。加强API安全对于保护敏感数据和AI模型至关重要。
保护ML模型的最佳实践
为减少对抗性攻击带来的风险，组织应采取以下最佳实践：
- 严格的数据和模型管理：实施严格的数据清理，以防止数据中毒，并定期审查第三方数据源的治理。持续监测模型性能也至关重要。
- 实施对抗性训练：使用快速梯度符号法（FGSM）等方法可增强模型的韧性并帮助检测攻击。
- 利用同态加密：这使得在加密数据上安全计算成为可能，确保在敏感领域保持隐私。
- 增强API安全：利用AI驱动的见解实时监测和保护脆弱性，减少攻击面。
- 进行定期模型审计：定期审查是识别脆弱性和解决机器学习模型数据漂移的关键。
保护ML模型的技术解决方案
应对对抗性攻击的新兴技术包括：
- 差分隐私：这种技术在模型输出中加入噪声，保护敏感信息而不显著降低性能。
- AI驱动的安全访问服务边缘（SASE）：这些集成网络和安全解决方案在混合环境中提供强有力的保护。思科和Fortinet等公司在SASE采纳方面处于前沿，为分布式企业网络增强安全防护。
- 同态加密的联合学习：这种去中心化的训练方法允许协作开发AI模型，同时维护数据的保密性。
防御对抗性攻击
鉴于对抗性威胁（如数据中毒、模型反演和逃避攻击）的普遍存在，医疗和金融等行业尤其脆弱。通过采用健全的数据管理、对抗性训练和安全API实践，组织可以显著降低这些攻击带来的风险。进一步拥抱AI驱动的SASE解决方案，能够增强网络防御，为应对这些对抗性威胁提供更加稳固的保障。
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