Проблеми штучного інтелекту та безпеки даних
Штучний інтелект (ШІ) революціонізує індустрії, але також створює критичні виклики для безпеки даних. Оскільки ШІ обробляє конфіденційну інформацію, організації повинні враховувати потенційні ризики та впроваджувати надійні заходи для захисту даних. У цій статті розглядається вплив ШІ на безпеку даних та практичні стратегії ефективного захисту інформації.
Ця стаття допоможе вам краще зрозуміти проблеми штучного інтелекту та безпеки даних, дізнаємося разом із INVIAI прямо зараз!
Штучний інтелект (ШІ) трансформує індустрії та суспільство, але також викликає критичні проблеми безпеки даних. Сучасні системи ШІ працюють на основі величезних наборів даних, включно з конфіденційною особистою та організаційною інформацією. Якщо ці дані не будуть належним чином захищені, точність і надійність результатів ШІ можуть бути поставлені під загрозу.
Кібербезпека вважається «необхідною передумовою для безпеки, стійкості, конфіденційності, справедливості, ефективності та надійності систем ШІ».
— Міжнародні агентства безпеки
Це означає, що захист даних — це не просто ІТ-проблема, а фундаментальна умова для того, щоб ШІ приносив користь без шкоди. Оскільки ШІ інтегрується у важливі операції по всьому світу, організації повинні бути пильними щодо захисту даних, які живлять ці системи.
Важливість безпеки даних у розробці ШІ
Сила ШІ походить із даних. Моделі машинного навчання вивчають закономірності та приймають рішення на основі даних, на яких вони навчені. Тому безпека даних є першочерговою у розробці та впровадженні систем ШІ. Якщо зловмисник зможе змінити або викрасти дані, поведінка та результати ШІ можуть бути спотворені або недостовірні.
По суті, захист цілісності та конфіденційності даних на всіх етапах життєвого циклу ШІ — від проєктування та навчання до впровадження та обслуговування — є необхідним для надійного ШІ. Ігнорування кібербезпеки на будь-якому з цих етапів може підірвати безпеку всієї системи ШІ.
Цілісність даних
Гарантія того, що дані залишаються незмінними та автентичними протягом усього процесу ШІ.
Конфіденційність
Захист конфіденційної інформації від несанкціонованого доступу та розголошення.
Безпека життєвого циклу
Впровадження надійних заходів безпеки на всіх етапах розробки ШІ.
Офіційні рекомендації міжнародних агентств безпеки підкреслюють, що міцні, фундаментальні заходи кібербезпеки повинні застосовуватися до всіх наборів даних, які використовуються при проєктуванні, розробці, експлуатації та оновленні моделей ШІ. Коротко кажучи, без сильної безпеки даних ми не можемо довіряти системам ШІ щодо їх безпеки чи точності.
Виклики конфіденційності даних в епоху ШІ
Однією з найбільших проблем на перетині ШІ та безпеки даних є конфіденційність. Алгоритми ШІ часто потребують величезних обсягів особистих або конфіденційних даних — від онлайн-поведінки та демографії до біометричних ідентифікаторів — для ефективної роботи. Це викликає занепокоєння щодо того, як ці дані збираються, використовуються та захищаються.
Суперечливий кейс
Регуляторна відповідь
Глобальний регуляторний ландшафт
Регулятори у всьому світі реагують, впроваджуючи закони про захист даних у контексті ШІ. Такі рамки, як Загальний регламент захисту даних ЄС (GDPR), вже встановлюють суворі вимоги до обробки персональних даних, що впливає на проєкти ШІ по всьому світу.
Закон про ШІ ЄС
На горизонті нове регулювання, специфічне для ШІ — Закон про ШІ ЄС (очікується до 2025 року), який вимагатиме від систем високого ризику впровадження заходів для забезпечення якості даних, точності та міцності кібербезпеки.
- Обов’язкові оцінки ризиків для систем високого ризику
- Вимоги до якості та точності даних
- Стандарти міцності кібербезпеки
- Заходи прозорості та підзвітності
Глобальна етика ШІ ЮНЕСКО
Міжнародні організації підтримують ці пріоритети: рекомендації ЮНЕСКО щодо глобальної етики ШІ чітко включають «Право на конфіденційність і захист даних», наполягаючи на захисті конфіденційності протягом усього життєвого циклу систем ШІ та наявності адекватних рамок захисту даних.
- Захист конфіденційності протягом життєвого циклу ШІ
- Адекватні рамки захисту даних
- Прозорі практики обробки даних
- Механізми згоди та контролю користувачів
Підсумовуючи, організації, що впроваджують ШІ, повинні орієнтуватися у складному ландшафті проблем конфіденційності та регуляцій, забезпечуючи прозоре та безпечне поводження з даними користувачів для підтримки довіри громадськості.
Загрози цілісності даних і систем ШІ
Захист ШІ — це не лише охорона даних від крадіжки, а й забезпечення цілісності даних і моделей від складних атак. Зловмисники знайшли способи експлуатувати системи ШІ, націлюючись безпосередньо на ланцюг обробки даних.
Атаки отруєння даних
Під час атаки отруєння зловмисник навмисно вводить хибні або оманливі дані у навчальний набір ШІ, спотворюючи поведінку моделі. Оскільки моделі ШІ «вчаться» на навчальних даних, отруєні дані можуть призвести до неправильних рішень або прогнозів.
Відомим прикладом є інцидент із чат-ботом Tay від Microsoft у 2016 році — інтернет-тролі «отруїли» чат-бота, подаючи йому образливі вхідні дані, через що Tay навчився токсичній поведінці. Це показало, як швидко система ШІ може бути зіпсована поганими даними без належного захисту.
Отруєння може бути й більш тонким: зловмисники можуть змінити лише невелику частку набору даних так, що це важко виявити, але що викликає упередженість у результатах моделі на їхню користь. Виявлення та запобігання отруєнню — це велика проблема; найкращі практики включають перевірку джерел даних і використання виявлення аномалій для виявлення підозрілих точок даних до їхнього впливу на ШІ.
Ворожі вхідні дані (атаки ухилення)
Навіть після навчання та впровадження моделі ШІ зловмисники можуть намагатися обдурити її, подаючи ретельно підготовлені вхідні дані. Під час атаки ухилення вхідні дані тонко змінюються, щоб змусити ШІ неправильно їх інтерпретувати. Ці зміни можуть бути непомітними для людини, але повністю змінюють результат моделі.
Знак «Стоп»
- Правильно розпізнаний
- Виконано коректну реакцію
Змінений знак «Стоп»
- Неправильно класифікований як знак обмеження швидкості
- Небезпечна помилка інтерпретації
Класичним прикладом є системи комп’ютерного зору: дослідники показали, що наклеювання кількох маленьких наклейок або додавання фарби на знак «Стоп» може обдурити ШІ автівки з автопілотом, змусивши його «побачити» знак обмеження швидкості. Зловмисники можуть використовувати подібні методи, щоб обійти системи розпізнавання облич або фільтри контенту, додаючи невидимі спотворення до зображень або тексту.
Незначні зміни знаку «Стоп» (наприклад, тонкі наклейки або позначки) можуть обдурити систему комп’ютерного зору ШІ — в одному експерименті змінений знак «Стоп» постійно інтерпретувався як знак обмеження швидкості. Це ілюструє, як ворожі атаки можуть обманювати ШІ, використовуючи особливості інтерпретації моделей.
Ризики ланцюга постачання даних
Розробники ШІ часто покладаються на зовнішні або сторонні джерела даних (наприклад, набори даних, зібрані з вебу, відкриті дані або агрегатори даних). Це створює вразливість ланцюга постачання — якщо вихідні дані скомпрометовані або походять з ненадійного джерела, вони можуть містити приховані загрози.
- Публічно доступні набори даних можуть бути навмисно заражені шкідливими записами
- Тонкі помилки, які пізніше шкодять моделі ШІ, що їх використовує
- Маніпуляції з даними на верхніх рівнях у публічних репозиторіях
- Скомпрометовані агрегатори даних або сторонні джерела
Дрейф даних і деградація моделі
Не всі загрози є навмисними — деякі виникають природно з часом. Дрейф даних — це явище, коли статистичні властивості даних поступово змінюються, і дані, з якими система ШІ стикається в експлуатації, більше не відповідають тим, на яких вона навчалася. Це може призвести до зниження точності або непередбачуваної поведінки.
Хоча дрейф даних сам по собі не є атакою, він стає проблемою безпеки, коли погана продуктивність моделі може бути використана зловмисниками. Наприклад, система виявлення шахрайства, навчена на минулорічних транзакціях, може почати пропускати нові схеми шахрайства, особливо якщо злочинці адаптуються, щоб обійти стару модель.
Зловмисники можуть навіть навмисно вводити нові патерни (форма концептуального дрейфу), щоб збити з пантелику моделі. Регулярне перенавчання моделей із оновленими даними та моніторинг їх продуктивності є необхідними для пом’якшення дрейфу. Підтримка моделей у актуальному стані та постійна перевірка їх результатів забезпечує їх стійкість як до змін середовища, так і до спроб експлуатації застарілих знань.
Традиційні кібер-атаки на інфраструктуру ШІ
Варто пам’ятати, що системи ШІ працюють на стандартних програмних та апаратних платформах, які залишаються вразливими до звичайних кіберзагроз. Зловмисники можуть націлюватися на сервери, хмарні сховища або бази даних, де зберігаються навчальні дані та моделі ШІ.
Витоки даних
Крадіжка моделі
Такі випадки підкреслюють, що організації, які працюють із ШІ, повинні дотримуватися суворих заходів безпеки (шифрування, контроль доступу, мережна безпека), як і будь-яка програмна компанія. Крім того, захист моделей ШІ (наприклад, шифрування в стані спокою та контроль доступу) так само важливий, як і захист даних.
Підсумовуючи, системи ШІ стикаються зі змішаними унікальними атаками, орієнтованими на дані (отруєння, ворожі ухилення, втручання в ланцюг постачання) та традиційними кіберризиками (злом, несанкціонований доступ). Це вимагає комплексного підходу до безпеки, що охоплює цілісність, конфіденційність і доступність даних та моделей ШІ на кожному етапі.
Системи ШІ мають «нові вразливості безпеки», і безпека має бути основною вимогою протягом усього життєвого циклу ШІ, а не післядумкою.
— Національний центр кібербезпеки Великої Британії
ШІ: двосічний меч для безпеки
Хоча ШІ створює нові ризики безпеки, він також є потужним інструментом для посилення безпеки даних при етичному використанні. Важливо усвідомлювати цю подвійність. З одного боку, кіберзлочинці використовують ШІ для посилення своїх атак; з іншого — захисники застосовують ШІ для зміцнення кібербезпеки.
ШІ в руках зловмисників
Зростання генеративного ШІ та передового машинного навчання знизило бар’єри для проведення складних кібер-атак. Зловмисники можуть використовувати ШІ для автоматизації фішингових та соціальних інженерних кампаній, роблячи шахрайства більш переконливими та складнішими для виявлення.
Покращений фішинг
Генеративний ШІ може створювати дуже персоналізовані фішингові листи, що імітують стиль письма.
- Персоналізований контент
- Реальні розмови в режимі реального часу
- Можливості імітації
Діпфейки
Синтетичні відео або аудіо, створені ШІ, для шахрайства та дезінформації.
- Атаки голосового фішингу
- Імітація керівників
- Шахрайські авторизації
Експерти з безпеки відзначають, що ШІ став зброєю в арсеналі кіберзлочинців, використовується для виявлення вразливостей програмного забезпечення та автоматизації створення шкідливого ПЗ. Ця тенденція вимагає від організацій посилення захисту та навчання користувачів, оскільки «людський фактор» (наприклад, довіра до фішингового листа) часто є найслабшим місцем.
ШІ для захисту та виявлення
На щастя, ті ж можливості ШІ можуть значно покращити кібербезпеку на захисному боці. Інструменти безпеки на основі ШІ можуть аналізувати величезні обсяги мережевого трафіку та системних журналів, щоб виявляти аномалії, які можуть свідчити про кібервторгнення.
Виявлення аномалій
Запобігання шахрайству
Управління вразливостями
Вивчаючи, як виглядає «нормальна» поведінка в системі, моделі машинного навчання можуть у реальному часі позначати незвичні патерни — потенційно ловлячи хакерів на гарячому або виявляючи витік даних у момент його виникнення. Це виявлення аномалій особливо корисне для виявлення нових, прихованих загроз, які можуть пропустити детектори на основі сигнатур.
По суті, ШІ одночасно розширює ландшафт загроз і пропонує нові способи зміцнення захисту. Ця гонка озброєнь означає, що організації повинні бути в курсі розвитку ШІ з обох боків. На щастя, багато постачальників кібербезпеки вже інтегрують ШІ у свої продукти, а уряди фінансують дослідження в галузі кіберзахисту на основі ШІ.
Найкращі практики для захисту даних ШІ
Враховуючи різноманіття загроз, що можуть зробити організації для захисту ШІ та даних, що його живлять? Експерти рекомендують багаторівневий підхід, який інтегрує безпеку на кожному кроці життєвого циклу системи ШІ. Ось деякі найкращі практики, узагальнені з авторитетних агентств кібербезпеки та дослідників:
Управління даними та контроль доступу
Починайте зі строгого контролю, хто може отримувати доступ до навчальних даних ШІ, моделей і конфіденційних результатів. Використовуйте надійну автентифікацію та авторизацію, щоб гарантувати, що лише довірені співробітники або системи можуть змінювати дані.
- Шифруйте всі дані (у стані спокою та під час передачі)
- Впроваджуйте принцип мінімальних привілеїв
- Ведіть журнали та аудити доступу до даних
- Використовуйте надійну автентифікацію та авторизацію
Всі дані (як у стані спокою, так і під час передачі) мають бути зашифровані, щоб запобігти перехопленню або крадіжці. Ведення журналів і аудит доступу до даних важливі для підзвітності — якщо щось піде не так, журнали допоможуть відстежити джерело.
Валідація даних і походження
Перед використанням будь-якого набору даних для навчання або подачі в ШІ перевірте його цілісність. Техніки, такі як цифрові підписи та контрольні суми, можуть гарантувати, що дані не були змінені з моменту збору.
Цілісність даних
Використовуйте цифрові підписи та контрольні суми для перевірки, що дані не були підроблені.
Чітке походження
Ведіть записи про джерело даних і надавайте перевагу перевіреним, надійним джерелам.
Якщо використовуєте дані, зібрані спільнотою або з вебу, розгляньте можливість їх перевірки за кількома джерелами (підхід «консенсусу») для виявлення аномалій. Деякі організації впроваджують ізоляцію нових даних — їх аналізують окремо на предмет червоних прапорців перед включенням у навчання.
Безпечні практики розробки ШІ
Дотримуйтеся безпечних практик кодування та впровадження, адаптованих до ШІ. Це означає врахування не лише типових вразливостей програмного забезпечення, а й специфічних для ШІ.
- Використовуйте моделювання загроз на етапі проєктування
- Впроваджуйте виявлення викидів у навчальних наборах
- Застосовуйте надійні методи навчання моделей
- Проводьте регулярні рев’ю коду та тестування безпеки
- Виконуйте вправи «червоних команд»
Інший підхід — надійне навчання моделей: існують алгоритми, які роблять моделі менш чутливими до викидів або ворожого шуму (наприклад, шляхом доповнення навчальних даних невеликими спотвореннями, щоб модель навчилася бути стійкою).
Моніторинг і виявлення аномалій
Після впровадження постійно моніторьте вхідні та вихідні дані системи ШІ на ознаки маніпуляцій або дрейфу. Налаштуйте сповіщення про незвичні патерни, які можуть свідчити про атаки або деградацію системи.
Моніторинг має також охоплювати метрики якості даних; якщо точність моделі на нових даних починає несподівано падати, це може бути ознакою або дрейфу даних, або прихованої атаки отруєння, що вимагає розслідування. Рекомендується періодично перенавчати або оновлювати моделі свіжими даними для пом’якшення природного дрейфу.
Плани реагування на інциденти та відновлення
Незважаючи на всі зусилля, порушення або збої можуть трапитися. Організації повинні мати чіткий план реагування на інциденти, спеціально для систем ШІ.
Реагування на порушення
Плани відновлення
У критичних застосуваннях деякі організації підтримують резервні моделі ШІ або ансамблі; якщо одна модель починає поводитися підозріло, допоміжна модель може перевірити результати або взяти на себе обробку, поки проблема не буде вирішена.
Навчання та підвищення обізнаності співробітників
Безпека ШІ — це не лише технічне питання; люди відіграють велику роль. Переконайтеся, що ваші команди з науки про дані та розробки навчені безпечним практикам.
- Навчайте команди про специфічні загрози безпеці ШІ
- Заохочуйте скептицизм щодо незвичних трендів у даних
- Освіжуйте всіх співробітників щодо соціальної інженерії на основі ШІ
- Навчайте розпізнаванню діпфейків голосу та фішингових листів
Вони мають бути обізнані про загрози, такі як ворожі атаки, і не припускати, що дані, які вони подають у ШІ, завжди безпечні. Людська пильність може виявити те, що пропускають автоматизовані системи.
Впровадження цих практик може суттєво знизити ризик інцидентів, пов’язаних із ШІ та безпекою даних. Насправді міжнародні агентства, такі як Агентство кібербезпеки та інфраструктурної безпеки США (CISA) та партнери, рекомендують саме такі кроки — від впровадження надійних заходів захисту даних і проактивного управління ризиками до посилення моніторингу та можливостей виявлення загроз для систем ШІ.
Організації мають «захищати конфіденційні, власницькі та критично важливі дані в системах із ШІ» за допомогою таких заходів, як шифрування, відстеження походження даних і ретельне тестування.
— Спільна кібербезпекова консультація
Ключове — безпека має бути безперервним процесом: постійні оцінки ризиків потрібні, щоб йти в ногу з еволюцією загроз. Як зловмисники постійно розробляють нові стратегії (особливо з допомогою самого ШІ), так і організації мають постійно оновлювати та покращувати свій захист.
Глобальні зусилля та регуляторні відповіді
Уряди та міжнародні організації по всьому світу активно працюють над вирішенням проблем безпеки даних, пов’язаних із ШІ, щоб встановити довіру до технологій ШІ. Ми вже згадували майбутній Закон про ШІ ЄС, який вимагатиме прозорості, управління ризиками та кібербезпеки для систем високого ризику. Європа також розглядає оновлення законів про відповідальність, щоб притягнути постачальників ШІ до відповідальності за збої в безпеці.
Рамки США
У Сполучених Штатах Національний інститут стандартів і технологій (NIST) створив Рамки управління ризиками ШІ, щоб допомогти організаціям оцінювати та пом’якшувати ризики ШІ, включно з ризиками безпеки та конфіденційності. Рамки NIST, опубліковані у 2023 році, підкреслюють побудову надійних систем ШІ, враховуючи такі питання, як стійкість, пояснюваність і безпека з етапу проєктування.
Рамки NIST для ШІ
Комплексні рекомендації для оцінки та пом’якшення ризиків у системах ШІ.
- Вимоги до стійкості
- Стандарти пояснюваності
- Безпека з етапу проєктування
Зобов’язання індустрії
Добровільні зобов’язання провідних компаній ШІ щодо практик кібербезпеки.
- Незалежне тестування експертами
- Оцінки «червоних команд»
- Інвестиції в техніки безпеки
Уряд США також співпрацює з провідними компаніями ШІ над добровільними зобов’язаннями щодо кібербезпеки — наприклад, забезпечення тестування моделей незалежними експертами (червоними командами) на вразливості перед випуском і інвестиції в методи підвищення безпеки результатів ШІ.
Глобальна співпраця
Міжнародна співпраця у сфері безпеки ШІ є особливо сильною. Важливою подією 2023 року стала спільна ініціатива NCSC Великої Британії, CISA, ФБР та агентств понад 20 країн, які опублікували спільні рекомендації щодо безпечної розробки ШІ.
Стандарти ЮНЕСКО
ОЕСР та G7
Такі спільні зусилля свідчать про усвідомлення того, що загрози ШІ не визнають кордонів, і вразливість у широко використовуваній системі однієї країни може мати каскадний ефект у глобальному масштабі.
Ініціативи приватного сектору
У приватному секторі формується зростаюча екосистема, орієнтована на безпеку ШІ. Галузеві коаліції обмінюються дослідженнями з ворожого машинного навчання, а конференції регулярно включають секції з «червоного тестування ШІ» та безпеки машинного навчання.
- Галузеві коаліції, що діляться дослідженнями ворожого машинного навчання
- Конференції з червоного тестування ШІ та безпеки машинного навчання
- Інструменти та фреймворки для тестування вразливостей
- ISO працює над стандартами безпеки ШІ
З’являються інструменти та фреймворки для тестування моделей ШІ на вразливості перед впровадженням. Навіть органи стандартизації залучені — ISO, як повідомляється, працює над стандартами безпеки ШІ, які можуть доповнити існуючі стандарти кібербезпеки.
У таких сферах, як охорона здоров’я та фінанси, демонстрація безпеки та відповідності ШІ може стати конкурентною перевагою.
Висновок: побудова безпечного майбутнього ШІ
Трансформаційний потенціал ШІ супроводжується однаково значними викликами безпеки даних. Забезпечення безпеки та цілісності даних у системах ШІ є обов’язковим — це основа успіху та прийняття рішень на основі ШІ. Від захисту конфіденційності особистих даних до захисту моделей ШІ від маніпуляцій і ворожих експлойтів потрібен комплексний підхід, орієнтований на безпеку.
Технології
Великі набори даних мають оброблятися відповідально відповідно до законів про конфіденційність із надійними технічними заходами захисту.
Політика
Моделі ШІ потребують захисту від нових методів атак через комплексні регуляторні рамки.
Людський фактор
Користувачі та розробники мають залишатися пильними в епоху кіберзагроз на основі ШІ.
Тим часом передові дослідження продовжують підвищувати стійкість ШІ — від алгоритмів, що протистоять ворожим прикладам, до нових методів збереження конфіденційності (як-от федеративне навчання та диференційна конфіденційність), які дозволяють отримувати корисні висновки без розкриття сирих даних. Впроваджуючи найкращі практики — надійне шифрування, валідацію даних, постійний моніторинг тощо — організації можуть суттєво знизити ризики.
Ризики
- Витоки даних і порушення конфіденційності
- Шкідливі маніпуляції
- Підрив довіри громадськості
- Реальна шкода для людей і організацій
Переваги
- Впевнене впровадження інновацій ШІ
- Захищені дані та конфіденційність
- Підвищена довіра громадськості
- Безпечні, відповідальні переваги ШІ
Зрештою, ШІ має розроблятися та впроваджуватися з менталітетом «безпека перш за все». Як зазначають експерти, кібербезпека є передумовою для повного реалізації переваг ШІ. Коли системи ШІ безпечні, ми можемо з упевненістю користуватися їхньою ефективністю та інноваціями.
Але якщо ігнорувати попередження, витоки даних, шкідливі маніпуляції та порушення конфіденційності можуть підірвати довіру громадськості і завдати реальної шкоди. У цій швидко змінній сфері ключовим є проактивність і постійне оновлення. ШІ та безпека даних — дві сторони однієї медалі, і лише спільне їх вирішення дозволить розкрити потенціал ШІ безпечно та відповідально для всіх.
