Эта статья поможет Вам лучше понять проблемы искусственного интеллекта и безопасности данных, давайте узнаем вместе с INVIAI!

Искусственный интеллект (ИИ) меняет индустрии и общество, но при этом вызывает серьёзные вопросы безопасности данных. Современные системы ИИ работают на основе огромных массивов данных, включая конфиденциальную личную и корпоративную информацию. Если эти данные не будут должным образом защищены, точность и надёжность результатов ИИ могут быть поставлены под угрозу.

На самом деле, кибербезопасность считается «необходимым условием безопасности, устойчивости, конфиденциальности, справедливости, эффективности и надёжности систем ИИ». Это означает, что защита данных — это не просто задача IT, а фундаментальный элемент обеспечения безопасного и полезного функционирования ИИ.

По мере того как ИИ интегрируется в ключевые процессы по всему миру, организациям необходимо постоянно обеспечивать защиту данных, лежащих в основе этих систем.

Важность безопасности данных при разработке ИИ

Сила ИИ исходит из данных. Модели машинного обучения изучают закономерности и принимают решения на основе обучающих данных. Поэтому безопасность данных является приоритетом при разработке и внедрении систем ИИ. Если злоумышленник сможет изменить или украсть данные, поведение и результаты ИИ могут стать искажёнными или ненадёжными.

Эффективные стратегии управления данными ИИ должны гарантировать, что данные не были подделаны или повреждены на любом этапе, не содержат вредоносного или несанкционированного контента и не имеют непреднамеренных аномалий.

В сущности, защита целостности и конфиденциальности данных на всех этапах жизненного цикла ИИ — от проектирования и обучения до внедрения и обслуживания — необходима для надёжной работы ИИ. Пренебрежение кибербезопасностью на любом из этих этапов может подорвать безопасность всей системы. Официальные рекомендации международных агентств по безопасности подчёркивают, что надёжные базовые меры кибербезопасности должны применяться ко всем наборам данных, используемым при проектировании, разработке, эксплуатации и обновлении моделей ИИ.

Короче говоря, без надёжной защиты данных нельзя доверять безопасности и точности систем ИИ.

Проблемы конфиденциальности данных в эпоху ИИ

Одной из главных проблем на стыке ИИ и безопасности данных является конфиденциальность. Алгоритмы ИИ часто требуют огромных объёмов личных или чувствительных данных — от онлайн-поведения и демографических данных до биометрических идентификаторов — для эффективной работы. Это вызывает вопросы о том, как эти данные собираются, используются и защищаются. Несанкционированное использование данных и скрытый сбор информации стали распространёнными проблемами: системы ИИ могут получать доступ к личной информации без полного ведома или согласия пользователей.

Например, некоторые сервисы на базе ИИ собирают данные из интернета — одним из спорных случаев стала компания по распознаванию лиц, которая создала базу из более чем 20 миллиардов изображений, собранных с социальных сетей и сайтов без согласия пользователей. Это вызвало реакцию регуляторов: европейские власти наложили крупные штрафы и запреты за нарушение законов о конфиденциальности. Такие инциденты показывают, что инновации в ИИ могут легко перейти этические и юридические границы, если не соблюдать правила защиты данных.

Регуляторы по всему миру реагируют, усиливая законы о защите данных в контексте ИИ. Такие нормативы, как Общий регламент по защите данных (GDPR) Европейского союза, уже накладывают строгие требования к обработке персональных данных, влияя на проекты ИИ во всём мире. Также на горизонте появляются новые специализированные правила для ИИ — например, Закон об ИИ ЕС (ожидается к вступлению в силу в 2025 году), который потребует от систем ИИ с высоким уровнем риска внедрения мер по обеспечению качества данных, точности и кибербезопасности.

Международные организации разделяют эти приоритеты: глобальная рекомендация ЮНЕСКО по этике ИИ прямо включает «право на конфиденциальность и защиту данных», настаивая на защите приватности на протяжении всего жизненного цикла ИИ и наличии адекватных рамок защиты данных. В итоге организации, внедряющие ИИ, должны ориентироваться в сложном ландшафте вопросов конфиденциальности и нормативных требований, обеспечивая прозрачное и безопасное обращение с данными для поддержания общественного доверия.

Угрозы целостности данных и систем ИИ

Обеспечение безопасности ИИ — это не только защита данных от кражи, но и гарантия целостности данных и моделей от сложных атак. Злоумышленники нашли способы эксплуатировать системы ИИ, воздействуя непосредственно на цепочку поставок данных. Совместное кибербезопасностное предупреждение 2025 года выделило три основные области риска, специфичных для ИИ: компрометация цепочек поставок данных, злонамеренное изменение («отравление») данных и дрейф данных. Ниже мы подробно рассмотрим эти и другие ключевые угрозы:

• Атаки с отравлением данных: При такой атаке злоумышленник намеренно внедряет ложные или вводящие в заблуждение данные в обучающий набор ИИ, искажая поведение модели. Поскольку модели ИИ «учатся» на обучающих данных, отравленные данные могут привести к неправильным решениям или прогнозам.
  Например, если киберпреступники вставят вредоносные образцы в обучающие данные спам-фильтра, ИИ может начать классифицировать опасные письма с вредоносным ПО как безопасные. Известным примером является инцидент с чат-ботом Microsoft Tay в 2016 году — интернет-тролли «отравили» бота, подавая ему оскорбительные данные, из-за чего Tay начал демонстрировать токсичное поведение. Это показало, как быстро ИИ может быть выведен из строя плохими данными при отсутствии защиты.

  Отравление может быть и более тонким: злоумышленники могут изменить лишь небольшой процент данных так, что это сложно обнаружить, но это сместит результаты модели в их пользу. Обнаружение и предотвращение отравления — серьёзная задача; лучшие практики включают проверку источников данных и использование систем обнаружения аномалий для выявления подозрительных данных до их использования ИИ.

• Враждебные входные данные (атаки уклонения): Даже после обучения и внедрения модели злоумышленники могут пытаться обмануть её, подавая специально подготовленные данные. При атаке уклонения входные данные тонко изменяются, чтобы вызвать неправильную интерпретацию ИИ. Эти изменения могут быть незаметны для человека, но полностью изменить результат модели.
  Классический пример — системы компьютерного зрения: исследователи показали, что несколько небольших наклеек или капля краски на знак «Стоп» могут заставить ИИ автономного автомобиля «увидеть» знак ограничения скорости. Иллюстрация ниже демонстрирует, как незначительные изменения, незаметные человеку, могут полностью сбить с толку модель ИИ. Злоумышленники могут использовать похожие методы для обхода систем распознавания лиц или фильтров контента, добавляя невидимые помехи к изображениям или тексту. Такие враждебные примеры выявляют фундаментальную уязвимость ИИ — его способность распознавать шаблоны можно использовать против него, что сложно предугадать человеку.防

Незначительные изменения знака «Стоп» (например, тонкие наклейки или отметки) могут обмануть систему компьютерного зрения ИИ, заставляя её неправильно распознавать знак — в одном эксперименте модифицированный знак «Стоп» постоянно интерпретировался как знак ограничения скорости. Это демонстрирует, как атаки уклонения могут вводить ИИ в заблуждение, используя особенности интерпретации данных моделями.

• Риски цепочки поставок данных: Разработчики ИИ часто используют внешние или сторонние источники данных (например, данные, собранные с веб-сайтов, открытые данные или агрегаторы). Это создаёт уязвимость цепочки поставок — если исходные данные скомпрометированы или получены из ненадёжного источника, они могут содержать скрытые угрозы.
  Например, общедоступный набор данных может быть намеренно заполнен вредоносными записями или тонкими ошибками, которые впоследствии подорвут модель ИИ, использующую эти данные. Обеспечение происхождения данных (знание источника и гарантия отсутствия изменений) крайне важно.

  Совместные рекомендации агентств безопасности призывают внедрять меры, такие как цифровые подписи и проверки целостности, чтобы подтверждать подлинность данных на всех этапах обработки в ИИ. Без таких мер злоумышленник может захватить цепочку поставок ИИ, изменяя данные на ранних этапах (например, манипулируя обучающими данными модели, загруженными из публичного репозитория).

• Дрейф данных и деградация модели: Не все угрозы связаны с атаками — некоторые возникают естественным образом со временем. Дрейф данных — это явление, когда статистические свойства данных постепенно меняются, и данные, с которыми сталкивается ИИ в эксплуатации, перестают соответствовать обучающим. Это может привести к снижению точности или непредсказуемому поведению.
  Хотя дрейф данных сам по себе не является атакой, он становится проблемой безопасности, если ухудшение работы модели может быть использовано злоумышленниками. Например, система обнаружения мошенничества, обученная на прошлогодних транзакциях, может начать пропускать новые схемы мошенничества, особенно если преступники адаптируются, чтобы обойти старую модель.

  Злоумышленники могут даже намеренно вводить новые паттерны (форма концептуального дрейфа), чтобы запутать модели. Регулярное переобучение моделей на обновлённых данных и мониторинг их работы необходимы для снижения влияния дрейфа. Поддержание моделей в актуальном состоянии и постоянная проверка их результатов обеспечивают устойчивость к изменяющейся среде и попыткам эксплуатации устаревших знаний.

• Традиционные кибератаки на инфраструктуру ИИ: Важно помнить, что системы ИИ работают на стандартном программном и аппаратном обеспечении, уязвимом для обычных киберугроз. Злоумышленники могут атаковать серверы, облачное хранилище или базы данных, где хранятся обучающие данные и модели ИИ.
  Взлом таких систем может привести к утечке конфиденциальных данных или изменению работы ИИ. Например, уже были случаи утечек данных компаний, занимающихся распознаванием лиц — в одном из них после взлома была раскрыта внутренняя клиентская база, показавшая, что более 2200 организаций пользовались их сервисом.

  Такие инциденты подчёркивают необходимость для организаций, работающих с ИИ, соблюдать строгие меры безопасности (шифрование, контроль доступа, сетевую защиту), как и для любых IT-компаний. Кроме того, растёт опасение по поводу кражи моделей: злоумышленники могут украсть проприетарные модели ИИ (через взлом или обратное проектирование публичных сервисов ИИ). Украденные модели могут быть использованы во вред или проанализированы для поиска уязвимостей. Поэтому защита моделей ИИ (например, шифрование в состоянии покоя и контроль доступа) так же важна, как и защита данных.

В итоге системы ИИ сталкиваются с сочетанием уникальных атак, направленных на данные (отравление, уклонение, вмешательство в цепочку поставок), и традиционных киберугроз (взлом, несанкционированный доступ). Это требует комплексного подхода к безопасности, охватывающего целостность, конфиденциальность и доступность данных и моделей ИИ на каждом этапе.

Как отмечают Национальный центр кибербезопасности Великобритании и его партнёры, системы ИИ несут в себе «новые уязвимости в области безопасности», и безопасность должна быть ключевым требованием на протяжении всего жизненного цикла ИИ, а не дополнительной опцией.

ИИ: палка о двух концах для безопасности

Хотя ИИ создаёт новые риски безопасности, он также является мощным инструментом для повышения защиты данных при этичном использовании. Важно осознавать эту двойственную природу. С одной стороны, киберпреступники используют ИИ для усиления своих атак; с другой — защитники применяют ИИ для укрепления кибербезопасности.

• ИИ в руках злоумышленников: Рост генеративного ИИ и продвинутого машинного обучения снизил порог для проведения сложных кибератак. Злоумышленники могут использовать ИИ для автоматизации фишинговых и социальных инженерных кампаний, делая мошенничество более убедительным и трудным для обнаружения.
  Например, генеративный ИИ способен создавать высокоперсонализированные фишинговые письма или поддельные сообщения, имитирующие стиль письма конкретного человека, повышая вероятность обмана жертвы. Чат-боты на базе ИИ могут вести живое общение с целями, выдавая себя за службу поддержки или коллег, пытаясь выведать пароли или финансовую информацию.

  Ещё одна угроза — дипфейки — синтетические видео- или аудиозаписи, созданные ИИ. Злоумышленники использовали дипфейк-аудио для имитации голосов руководителей компаний или чиновников с целью одобрения мошеннических банковских переводов — так называемый «голосовой фишинг». Аналогично дипфейк-видео могут использоваться для распространения дезинформации или шантажа. Масштабируемость ИИ позволяет проводить такие атаки в объёмах и с уровнем достоверности, недоступным ранее.

  Эксперты по безопасности отмечают, что ИИ стал оружием в арсенале киберпреступников, используемым для поиска уязвимостей в ПО и автоматизации создания вредоносного ПО. Эта тенденция требует от организаций усиления защиты и обучения пользователей, поскольку «человеческий фактор» (например, попадание на фишинговое письмо) остаётся самым слабым звеном.

• ИИ для защиты и обнаружения угроз: К счастью, те же возможности ИИ могут значительно улучшить кибербезопасность на стороне защиты. Инструменты безопасности на базе ИИ могут анализировать огромные объёмы сетевого трафика и системных журналов, выявляя аномалии, которые могут указывать на кибератаку.
  Обучаясь распознавать «нормальное» поведение системы, модели машинного обучения могут в реальном времени отмечать необычные паттерны — потенциально обнаруживая хакеров в момент атаки или выявляя утечку данных. Обнаружение аномалий особенно полезно для выявления новых, скрытных угроз, которые могут ускользать от традиционных систем на основе сигнатур.

  Например, системы ИИ могут отслеживать паттерны входа пользователей или доступ к данным в компании и предупреждать службы безопасности при обнаружении подозрительных попыток доступа или скачивания необычно большого объёма данных (что может свидетельствовать о внутренней угрозе или использовании украденных учётных данных). ИИ также применяется для фильтрации спама и вредоносного контента, обучаясь распознавать фишинговые письма или вредоносные программы по их характеристикам.

  В области обнаружения мошенничества банки и финансовые учреждения используют ИИ для мгновенной оценки транзакций на соответствие типичному поведению клиента и блокируют подозрительные операции, предотвращая мошенничество в реальном времени. Ещё одно направление — управление уязвимостями: машинное обучение помогает приоритизировать критические уязвимости ПО, прогнозируя, какие из них с наибольшей вероятностью будут использованы злоумышленниками, что помогает организациям своевременно устранять риски.

  Важно, что ИИ не заменяет специалистов по безопасности, а дополняет их, беря на себя обработку больших объёмов данных и распознавание паттернов, позволяя аналитикам сосредоточиться на расследовании и реагировании. Такое взаимодействие ИИ и человеческого опыта становится краеугольным камнем современной стратегии кибербезопасности.

В итоге ИИ одновременно расширяет ландшафт угроз и предлагает новые возможности для укрепления защиты. Эта гонка вооружений требует от организаций быть в курсе последних достижений ИИ с обеих сторон. Обнадеживает, что многие поставщики кибербезопасности уже интегрируют ИИ в свои продукты, а правительства финансируют исследования в области ИИ-управляемой защиты.

Однако необходима осторожность: как и любой инструмент безопасности, системы защиты на базе ИИ требуют тщательной проверки, чтобы убедиться, что их не обманут злоумышленники (например, атакующий может попытаться подать вводящие в заблуждение данные защитному ИИ, чтобы сделать его «слепым» к текущей атаке — форма отравления, направленная на системы безопасности). Поэтому внедрение ИИ в кибербезопасность должно сопровождаться строгой валидацией и контролем.

Лучшие практики обеспечения безопасности данных ИИ

Учитывая множество угроз, что могут сделать организации для защиты ИИ и данных? Эксперты рекомендуют многоуровневый подход, интегрирующий безопасность на каждом этапе жизненного цикла системы ИИ. Вот некоторые лучшие практики, основанные на рекомендациях авторитетных агентств по кибербезопасности и исследователей:

• Управление данными и контроль доступа: Начинайте с жёсткого контроля, кто может получать доступ к обучающим данным ИИ, моделям и конфиденциальным результатам. Используйте надёжную аутентификацию и авторизацию, чтобы только доверенный персонал или системы могли изменять данные. Все данные (в состоянии покоя и при передаче) должны быть зашифрованы для предотвращения перехвата или кражи.
  Ведение журналов и аудит доступа важны для ответственности — в случае инцидента логи помогут определить источник проблемы. Также применяйте принцип минимальных привилегий: каждый пользователь или компонент должен иметь доступ только к необходимым данным.

• Проверка данных и происхождение: Перед использованием любого набора данных для обучения или подачи в ИИ проверяйте его целостность. Техники, такие как цифровые подписи и контрольные суммы, помогут убедиться, что данные не изменялись с момента сбора. Поддержание чёткого происхождения данных (истории источников) способствует доверию — например, отдавайте предпочтение данным из надёжных, проверенных источников или официальных партнёров.
  Если используются краудсорсинговые или собранные с веба данные, рассмотрите возможность их перекрёстной проверки с несколькими источниками (подход «консенсуса») для выявления аномалий. Некоторые организации применяют песочницы для новых данных — анализируют их в изоляции на предмет подозрительных признаков (вредоносный код, явные выбросы) перед включением в обучение.

• Безопасные практики разработки ИИ: Следуйте безопасным методам кодирования и развертывания, адаптированным для ИИ. Это означает работу не только с типичными уязвимостями ПО, но и с особенностями ИИ. Например, внедряйте принципы «конфиденциальность по дизайну» и «безопасность по дизайну»: создавайте модель ИИ и цепочку обработки данных с защитой с самого начала, а не добавляйте её позже.
  Руководства Великобритании и США по безопасной разработке ИИ рекомендуют использовать моделирование угроз на этапе проектирования, чтобы предвидеть возможные атаки. При разработке моделей применяйте методы снижения влияния отравленных данных — например, обнаружение выбросов в обучающем наборе, чтобы выявить, если 5% данных искажены и могут навредить модели.

  Другой подход — устойчивое обучение моделей: существуют алгоритмы, делающие модели менее чувствительными к выбросам или враждебным шумам (например, за счёт дополнения обучающих данных небольшими искажениями, чтобы модель училась быть устойчивой). Регулярные проверки кода и тестирование безопасности (включая упражнения красной команды, где специалисты пытаются взломать систему) так же важны для ИИ, как и для любого критически важного ПО.

• Мониторинг и обнаружение аномалий: После внедрения непрерывно отслеживайте входные и выходные данные ИИ на предмет признаков подделки или дрейфа. Настройте оповещения о необычных паттернах — например, если внезапно поступает поток похожих необычных запросов к модели (что может указывать на попытку отравления или извлечения данных), или если модель начинает выдавать явно странные результаты. Системы обнаружения аномалий могут работать в фоновом режиме, отмечая такие события.
  Мониторинг должен также охватывать метрики качества данных; если точность модели на новых данных неожиданно падает, это может быть признаком дрейфа или скрытой атаки отравления, требующей расследования. Рекомендуется периодически переобучать или обновлять модели свежими данными для снижения естественного дрейфа и применять патчи при обнаружении новых уязвимостей алгоритмов ИИ.

• Планы реагирования на инциденты и восстановления: Несмотря на все усилия, нарушения или сбои могут случаться. Организациям следует иметь чёткий план реагирования на инциденты, специально разработанный для систем ИИ. Если произошла утечка данных, как Вы будете её локализовать и уведомлять пострадавших?
  Если Вы обнаружите, что обучающие данные были отравлены, есть ли у Вас резервные наборы данных или предыдущие версии моделей для отката? Планирование на случай худшего сценария гарантирует, что атака на ИИ не парализует Ваши операции надолго. Регулярно создавайте резервные копии критичных данных и версий моделей — так, в случае компрометации модели в продакшене, Вы сможете быстро вернуться к проверенному состоянию.

  В ответственных сферах некоторые организации поддерживают резервные модели ИИ или ансамбли; если одна модель начинает работать подозрительно, вторичная может проверять результаты или брать на себя обработку до устранения проблемы (аналогично механизмам отказоустойчивости).

• Обучение сотрудников и повышение осведомлённости: Безопасность ИИ — это не только технический вопрос; люди играют важную роль. Обеспечьте обучение команд по данным и разработке безопасным практикам. Они должны знать о таких угрозах, как враждебные атаки, и не считать, что данные, подаваемые в ИИ, всегда безвредны.
  Поощряйте культуру скептицизма, когда необычные тенденции в данных вызывают вопросы, а не игнорируются. Также обучайте всех сотрудников рискам, связанным с социальным инжинирингом на базе ИИ (например, как распознавать дипфейк-голоса или фишинговые письма, учитывая рост таких угроз). Человеческая бдительность способна заметить то, что пропускают автоматические системы.

Внедрение этих практик значительно снижает риски инцидентов с ИИ и безопасностью данных. Международные агентства, такие как Агентство по кибербезопасности и инфраструктуре США (CISA) и партнёры, рекомендуют именно такие шаги — от внедрения надёжных мер защиты данных и проактивного управления рисками до усиления мониторинга и возможностей обнаружения угроз для систем ИИ.

В недавнем совместном предупреждении власти призвали организации «защищать конфиденциальные, собственнические и критически важные данные в системах с ИИ» с помощью таких мер, как шифрование, отслеживание происхождения данных и тщательное тестирование. Крайне важно, чтобы безопасность была непрерывным процессом: требуются постоянные оценки рисков, чтобы идти в ногу с меняющимися угрозами.

Поскольку злоумышленники постоянно разрабатывают новые стратегии (особенно с помощью самого ИИ), организациям необходимо постоянно обновлять и совершенствовать свои средства защиты.

Глобальные усилия и регуляторные меры

Правительства и международные организации по всему миру активно решают вопросы безопасности данных, связанных с ИИ, чтобы укрепить доверие к технологиям ИИ. Мы уже упоминали предстоящий Закон об ИИ ЕС, который будет требовать прозрачности, управления рисками и кибербезопасности для систем ИИ с высоким уровнем риска. Европа также рассматривает обновления законодательства о ответственности, чтобы привлечь поставщиков ИИ к ответственности за сбои в безопасности.

В США Национальный институт стандартов и технологий (NIST) разработал Рамочную структуру управления рисками ИИ, которая помогает организациям оценивать и снижать риски ИИ, включая риски безопасности и конфиденциальности. Рамочная структура NIST, выпущенная в 2023 году, подчёркивает создание надёжных систем ИИ с учётом таких аспектов, как устойчивость, объяснимость и безопасность уже на этапе проектирования.

Правительство США также сотрудничает с крупными компаниями ИИ по вопросам добровольных обязательств в области кибербезопасности — например, обеспечение тестирования моделей независимыми экспертами (красными командами) на уязвимости до выпуска и инвестирование в методы повышения безопасности результатов ИИ.

Международное сотрудничество в области безопасности ИИ особенно активно. В 2023 году Национальный центр кибербезопасности Великобритании (NCSC), CISA, ФБР и агентства более 20 стран выпустили совместные рекомендации по безопасной разработке ИИ. Это беспрецедентное глобальное руководство подчеркнуло, что безопасность ИИ — общая задача, и представило лучшие практики (соответствующие принципам secure-by-design), применимые для организаций по всему миру.

В нём подчёркивается, что «безопасность должна быть ключевым требованием… на протяжении всего жизненного цикла» ИИ, а не дополнительной опцией. Такие совместные усилия свидетельствуют о признании того, что угрозы ИИ не знают границ, и уязвимость в широко используемой системе ИИ одной страны может иметь каскадные последствия во всём мире.

Кроме того, такие организации, как ЮНЕСКО, разработали первый глобальный стандарт этики ИИ (2021), который, хотя и имеет более широкий охват, включает важные положения по безопасности и конфиденциальности. Рекомендация ЮНЕСКО призывает государства-члены и компании обеспечивать «избежание и устранение нежелательных вредов (рисков безопасности) и уязвимостей к атакам (рисков безопасности) со стороны участников ИИ». Она также подчёркивает необходимость соблюдения защиты данных и прав человека в контексте ИИ.

Похожие темы отражены в принципах ИИ ОЭСР и заявлениях G7: все они выделяют безопасность, ответственность и конфиденциальность пользователей как ключевые столпы надёжного ИИ.

В частном секторе формируется растущая экосистема, ориентированная на безопасность ИИ. Отраслевые коалиции обмениваются исследованиями по враждебному машинному обучению, а на конференциях регулярно появляются секции по «красным командам ИИ» и безопасности машинного обучения. Появляются инструменты и фреймворки для тестирования моделей ИИ на уязвимости до их внедрения. Даже стандартизирующие организации вовлечены — ISO, как сообщается, работает над стандартами безопасности ИИ, которые могут дополнить существующие стандарты кибербезопасности.

Для организаций и специалистов соответствие этим глобальным рекомендациям и стандартам становится частью должной осмотрительности. Это не только снижает риски инцидентов, но и готовит организации к соблюдению законов и укрепляет доверие пользователей и клиентов. В таких сферах, как здравоохранение и финансы, демонстрация безопасности и соответствия ИИ может стать конкурентным преимуществом.

>>> Возможно, Вам будет полезно:

Риски использования искусственного интеллекта

Преимущества ИИ для частных лиц и бизнеса

Трансформационный потенциал ИИ сопровождается столь же серьёзными проблемами безопасности данных. Обеспечение безопасности и целостности данных в системах ИИ не является опцией — это основа успеха и принятия решений на базе ИИ. От защиты конфиденциальности личных данных до охраны моделей ИИ от подделок и враждебных атак требуется комплексный подход, ориентированный на безопасность.

Проблемы охватывают технологии, политику и человеческий фактор: большие наборы данных должны обрабатываться ответственно в соответствии с законами о конфиденциальности; модели ИИ нуждаются в защите от новых методов атак; пользователи и разработчики должны оставаться бдительными в эпоху киберугроз, управляемых ИИ.

Хорошая новость в том, что осведомлённость о проблемах ИИ и безопасности данных достигла беспрецедентного уровня. Правительства, международные организации и лидеры отрасли активно разрабатывают рамки и нормативы для безопасной разработки ИИ. Между тем, передовые исследования продолжают повышать устойчивость ИИ — от алгоритмов, устойчивых к враждебным примерам, до новых методов защиты конфиденциальности (таких как федеративное обучение и дифференциальная приватность), позволяющих извлекать полезные данные без раскрытия исходных данных.

Внедряя лучшие практики — надёжное шифрование, проверку данных, непрерывный мониторинг и многое другое — организации могут значительно снизить риски.

В конечном счёте ИИ должен разрабатываться и внедряться с приоритетом на безопасность. Как отмечают эксперты, кибербезопасность — необходимое условие для полного раскрытия преимуществ ИИ. Когда системы ИИ защищены, мы можем с уверенностью использовать их эффективность и инновации.

Но если игнорировать предупреждения, утечки данных, злонамеренные манипуляции и нарушения конфиденциальности могут подорвать общественное доверие и нанести реальный ущерб. В этой быстро развивающейся области ключевым является проактивный и своевременный подход. ИИ и безопасность данных — две стороны одной медали, и только совместное решение этих задач позволит раскрыть потенциал ИИ безопасно и ответственно для всех.