9 распространенных типов атак на системы искусственного интеллекта

9 common types of attacks on artificial intelligence systems

В XXI веке мы столкнулись с быстро развивающимся цифровым ландшафтом. С растущей зависимостью от искусственного интеллекта (ИИ), нас направляют в новую эру беспрецедентных возможностей и трансформационных прорывов. Поскольку системы ИИ все больше интегрируются в нашу повседневную жизнь, управляя всем от автомобилей с автопилотом до цифровых помощников, таких как Open AI, их потенциал для улучшения инноваций, эффективности и удобства неоспорим.

Однако произошел глубокий сдвиг в сторону решений, основанных на ИИ, что приводит к актуальной проблеме. Какие уязвимости могут иметь эти системы? По мере усложнения и взаимосвязанности систем ИИ, важность обеспечения безопасности ИИ никогда не была столь важной. В этой статье мы рассмотрим подробности нашей зависимости от ИИ и исследуем уязвимости в системах ИИ, изучив 10 общих типов атак на системы ИИ.

Содержание

• Атаки антагонистов
• Атаки на отравление данных
• Атаки инверсии модели
• Атаки на раскрытие членства
• Атаки на уклонение
• Атаки передачи
• Атаки распределенного отказа в обслуживании (DDoS)
• Атаки на манипулирование данными
• Неправильное использование ИИ-помощников
• Заключение

Атаки антагонистов

Атаки антагонистов на системы ИИ заключаются в преднамеренных попытках изменить поведение моделей искусственного интеллекта. Это достигается путем введения тщательно подготовленных входных данных, чтобы заставить модель делать неправильные и нежелательные прогнозы. Эти атаки подчеркивают уязвимости и ограничения алгоритмов ИИ, выявляя потенциальные слабые места в их процессах принятия решений. Механизм атаки антагонистов включает введение незаметных изменений во входные данные, которые заставляют модель ИИ выдавать неправильные результаты, оставаясь незаметными для человеческого наблюдателя. Изменения тщательно рассчитываются для эксплуатации чувствительности модели к незначительным изменениям во входных данных.

• Начало работы с веб-скрапингом на Python для юридических лиц малого бизнеса
• Лучшие практики тестирования автоматизации
• Анализ лучших YouTube-каналов по технологиям с использованием Python

Общий метод атаки антагонистов – это метод быстрого градиентного знака (Fast Gradient Sign Method, FGSM). FGSM – это метод, который вычисляет градиенты функции потерь модели относительно входных данных, а затем добавляет или вычитает долю этих градиентов из входных данных. Эта измененная величина масштабируется значением эпсилон для контроля ее величины.

Манипулирование входными данными в атаках на ИИ предполагает намеренное изменение входных данных, подаваемых в ИИ-систему, чтобы обмануть или использовать ее процесс принятия решений. Когда данные стратегически изменяются, злоумышленники могут вызвать неправильные или непреднамеренные результаты работы ИИ-моделей. Эта техника вызывает особую озабоченность, поскольку она использует уязвимости алгоритмов ИИ, выявляя потенциальные слабые места в их реакциях.

Обманывающая атака на классификацию – это тип атаки антагониста, направленный на то, чтобы заставить ИИ-систему, такую как модель классификации, неправильно классифицировать входные данные таким образом, чтобы это было намеренно обманчиво. В этой атаке злоумышленник изменяет входные данные, чтобы создать адверсальный пример, который классифицируется ИИ-системой иначе, чем должно быть по человеческому восприятию.

Например, предположим, что ИИ-система обучена классифицировать изображения птиц на два класса: “красногрудая птица” и “красноголовая птица”. Злоумышленник хочет создать обманывающую атаку на классификацию, изменив изображение красногрудой птицы так, чтобы ИИ-система неправильно классифицировала его как красноголовую птицу. Злоумышленник вносит незначительные изменения в изображение, тщательно создавая помехи, которые заставляют модель сделать неверное предсказание. ИИ-система затем с уверенностью классифицирует его как собаку вместо кошки.

Атаки на системы ИИ могут оказывать значительное влияние на производительность и надежность ИИ-моделей. Когда ИИ-модели подвергаются атакам антагонистов, их точность и надежность могут быть подорваны, что может привести к различным негативным последствиям. Мы составили список некоторых из наиболее значительных последствий атак на системы ИИ.

1. Снижение точности
2. Неправильная классификация
3. Использование уязвимости
4. Уменьшение доверия
5. Адверсальная обобщаемость устойчивости
6. Адверсальная переносимость
7. Риски конфиденциальности
8. Непреднамеренное поведение
9. Атаки на отравление данных

Атаки на отравление данных

Атаки на отравление данных предполагают внедрение злонамеренных или тщательно подготовленных данных в набор данных, используемый для обучения моделей машинного обучения. Цель таких атак – подорвать работу модели, незаметно изменяя ее процесс обучения во время тренировки. Введенные данные предназначены для обмана модели, приводя ее к неправильным прогнозам или нежелательному поведению во время вывода. При таких атаках возникают серьезные последствия во многих отраслях.

• В индустрии автономных транспортных средств отравленные данные датчиков могут привести к неправильным решениям, принятым искусственным интеллектом, и потенциально опасным ситуациям.
• Медицинская диагностика. Манипулирование медицинской записью может привести к неправильным диагнозам или неправильным рекомендациям по лечению.
• В финансовых системах злонамеренные транзакции могут быть внедрены для манипуляции моделями обнаружения мошенничества.

Далее мы рассмотрим техники загрязнения обучающих наборов данных путем атак загрязнения данных, которые заключаются во введении вредоносных или скомпрометированных данных в набор данных, используемый для обучения моделей машинного обучения. Целью такой стратегии является манипуляция процессом обучения модели путем внедрения предвзятых, неточных или обманчивых примеров. Таким образом, злоумышленники стремятся подорвать производительность модели и заставить ее выдавать неправильные прогнозы или нежелательные результаты во время эксплуатации. Существуют способы защиты от атак загрязнения, которые включают следующие стратегии.

• Проверка данных: тщательная проверка и подтверждение источников обучающих данных для предотвращения включения вредоносных примеров.
• Расширение данных: использование техник расширения данных может помочь разнообразить набор данных и сделать его устойчивым к загрязнению данными.
• Обнаружение аномалий: использование механизмов обнаружения аномалий для выявления необычных паттернов и характеристик в наборе данных.
• Устойчивость модели: разработка моделей, устойчивых к небольшим отклонениям и неожиданным входным данным, внесенным вредоносными данными.
• Регулярная переоценка: непрерывное мониторинг и переоценка производительности и точности модели для выявления признаков скомпрометированного поведения.

Смещение поведения модели путем атак загрязнения данных заключается в манипуляции обучающими данными таким образом, чтобы полученная модель машинного обучения проявляла предвзятое или искаженное поведение при выводе результатов. Цель такой атаки заключается во внедрении систематических предубеждений в обученные модели, что приводит к несправедливым или дискриминационным прогнозам для конкретных входных данных.

• Злоумышленники следуют определенному процессу при осуществлении таких атак. Они определяют конкретные предубеждения, которые они хотят, чтобы модель проявляла, такие как предпочтение одного класса по отношению к другому или производство дискриминационных результатов.
• Затем злоумышленники создают вредоносные данные, используя тщательно сгенерированные или измененные данные, чтобы усилить желаемое предубеждение. Эти загрязненные примеры стратегически разработаны для изменения границ принятия решений модели.
• Теперь мы переходим к стратегии внедрения. Загрязненные данные внедряются в обучающий набор данных вместе с законными данными. Цель состоит в том, чтобы повлиять на процесс обучения модели, заставив ее принять введенные предубеждения.
• Модель машинного обучения теперь обучается с использованием загрязненного набора данных, который теперь включает предвзятые примеры. По мере обучения на этих данных модель усваивает предубеждения, присутствующие в загрязненных данных.
• После развертывания модель может предпочитать определенные классы или группы, что приводит к несправедливым прогнозам и потенциально дискриминационному поведению.

Загрязнение данных может иметь значительные и широкие последствия, особенно когда оно направлено на модели машинного обучения и системы искусственного интеллекта. Эти последствия могут затронуть различные аспекты принятия решений на основе данных, производительность моделей и общую надежность технологий искусственного интеллекта.

Атаки модели инверсии

Обратное инженерное моделей искусственного интеллекта, в частности путем атак модели инверсии, представляет собой процесс извлечения чувствительной или конфиденциальной информации о данных обучения, используемых для создания модели машинного обучения. Атаки модели инверсии используют выводы обученной модели для вывода информации о входных данных, используемых в процессе обучения, фактически “инвертируя” поведение модели для выявления потенциально конфиденциальных деталей. Атаки этого типа имеют следующие последствия:

• Нарушение конфиденциальности
• Кража интеллектуальной собственности
• Уязвимость по отношению к злоумышленным входным данным

Атаки модели инверсии заключаются в использовании выводов модели машинного обучения для вывода конфиденциальных деталей о данных, использованных в процессе обучения модели. Что делают атаки модели инверсии – это использование различий между выводами модели и основным распределением данных для обратного инженерного и вывода информации, которая в идеале должна оставаться конфиденциальной.

Атаки модели инверсии вызывают реальные проблемы в области конфиденциальности и серьезные последствия в контексте систем машинного обучения и искусственного интеллекта. К таким атакам относятся утечка данных, когда атака модели инверсии приводит к неумышленной утечке конфиденциальной информации. Еще одним примером является профилирование пользователей, когда злоумышленник может создавать подробные профили людей, выводя их атрибуты, поведение, предпочтения и активности из выводов модели. Это может привести к интенсивному и всестороннему профилированию пользователей. Наконец, реальной проблемой конфиденциальности являются риски безопасности. Извлеченная конфиденциальная информация может быть использована для социальной инженерии, кражи личности или других злонамеренных действий, увеличивая риски безопасности для людей и организаций.

Атаки на определение принадлежности

Атаки на определение принадлежности заключаются в попытках определить, входили ли определенные данные в обучающий набор данных, используемый для обучения модели машинного обучения. Эти атаки используют поведение модели для вывода информации о принадлежности отдельных данных, раскрывая, использовались ли они в процессе обучения модели или нет. Целью таких атак является нарушение конфиденциальности обучающих данных и потенциальное раскрытие конфиденциальной информации о наборе данных. Ниже мы расскажем о последствиях, которые имеют атаки на определение принадлежности.

• Нарушение конфиденциальности данных – Злоумышленники могут определить, использовались ли конкретные индивидуальные данные для обучения модели, нарушая конфиденциальность данных, даже если сами данные не были прямо раскрыты.
• Раскрытие чувствительной информации – Когда членство идентифицируется в обучающих данных, злоумышленники могут вывести чувствительную информацию о людях, что приводит к нарушению конфиденциальности.
• Обнаружение переобучения модели – Атаки на определение членства могут раскрыть, переобучается ли модель своим обучающим данным, что компрометирует способность модели к обобщению.
• Использование коммерческой тайны: Конкуренты могут использовать атаки на определение членства, чтобы вывести конфиденциальные обучающие данные, что потенциально приводит к краже интеллектуальной собственности.

Атаки на определение членства являются типом атак на конфиденциальность, нацеленных на определение, использовалась ли конкретная выборка данных для обучения модели машинного обучения. Они представляют значительные риски для конфиденциальности и могут иметь различные последствия для людей и организаций. Некоторые из последствий этих рисков для конфиденциальности включают утечку данных, недоверие пользователей и потерю конкурентного преимущества. При утечке данных успешные атаки на определение членства раскрывают информацию о составе обучающего набора данных, эффективно раскрывая чувствительную информацию, которая должна была оставаться конфиденциальной.

Недоверие пользователей вызывается, когда люди, использующие услуги или продукты, основанные на моделях машинного обучения, узнают, что их данные недостаточно защищены. Это может привести к снижению уровня вовлеченности пользователей и использования технологий, основанных на искусственном интеллекте, что снижает их использование. Потеря конкурентного преимущества возникает, когда организации инвестируют ресурсы в сбор и подготовку высококачественных обучающих данных, чтобы получить конкурентное преимущество с помощью своих моделей машинного обучения. Успешные атаки на определение членства могут привести к раскрытию этих ценных данных, разрушая их конкурентное преимущество.

Обеспечение защиты пользовательских данных от атак на определение членства требует проактивного и многогранного подхода. Необходимо объединить технические решения с этическими соображениями и обязательством к непрерывному улучшению практик конфиденциальности данных. Регулярные оценки процедур обработки данных и безопасности моделей являются важными для поддержания доверия пользователей и соблюдения изменяющихся правил конфиденциальности.

Атаки на обход

Обман систем искусственного интеллекта во время атак на обход вывода, также известных как атаки противника, заключается в манипуляции входными данными таким образом, чтобы предсказания или классификации модели искусственного интеллекта были неправильными. Атаки противника используют уязвимости и ограничения моделей машинного обучения, особенно нейронных сетей, чтобы получить неверные или непреднамеренные результаты. Вот некоторые из общих стратегий, используемых при обмане систем искусственного интеллекта.

1. Переносимость – Атаковать одну модель, а затем передать атакующие образцы другой, но похожей модели. Многие атакующие образцы могут передаваться между различными моделями, что подчеркивает общие слабости в архитектуре моделей.
2. Атаки с помощью патчей противника – Эти атаки добавляют тщательно разработанный патч на входное изображение, чтобы обмануть модель и вызвать неправильную классификацию.
3. Атаки обхода защиты – Тщательно анализируются и используются слабости в защитных механизмах, разработанных для борьбы с атаками противника.

Атаки на обход включают манипуляцию входными данными для эксплуатации уязвимостей в процессе принятия решений модели машинного обучения. Целью этих атак является вызвать неверные или непреднамеренные результаты модели путем введения тщательно разработанных помех во входные данные. Эксплуатация слабостей в принятии решений с помощью атак на обход может иметь различные последствия, от неправильной классификации до компрометации целостности предсказаний модели. Для защиты от атак на обход требуется разработка надежных моделей машинного обучения, использование адверсариального обучения и внедрение различных методов смягчения. Регулярная оценка уязвимости модели к атакам на обход и информирование о последних исследованиях в области адверсариального машинного обучения являются важными для обеспечения безопасности.

Последствия атак на обход включают:

• Правовые и этические вопросы – Неправильные решения, вызванные атаками на обход, могут привести к юридической ответственности и этическим проблемам, если они приведут к вреду или нарушению прав на конфиденциальность.
• Деградация модели – Постоянное подвержение атакам на обход без должных мер смягчения может привести к снижению производительности модели со временем, что делает ее менее надежной в реальных сценариях.
• Ложное чувство безопасности – Когда модель уязвима к атакам на обход, разработчики и пользователи могут полагаться на ее предсказания, не осознавая потенциальных рисков, что приводит к ложному чувству безопасности.
• Расточительство ресурсов – Атаки на обход могут вызывать ненужные затраты ресурсов, поскольку системы принимают меры на основе неправильных предсказаний, требуя принятия корректирующих мер.

Атаки переноса

Атаки переноса заключаются в эксплуатации уязвимостей предварительно обученных моделей для создания адверсарных примеров, которые могут обмануть другие модели. То, что делают такие атаки, это использование того факта, что адверсарные примеры, сгенерированные для одной модели, часто могут быть эффективны против различных моделей, даже с разными архитектурами. Этот концепт подчеркивает общие слабости или слепые пятна в границах принятия решений моделей машинного обучения. Есть способы смягчить возможность переноса атак, вот несколько методов:

• Атаки с использованием обучения противников – Вы можете обучать модели с использованием атакующих примеров, чтобы они улучшали свою устойчивость к атакам передачи.
• Ансамблевые подходы – Использование ансамблевых моделей, объединяющих предсказания от нескольких моделей, может снизить влияние атак передачи.
• Прочная архитектура модели – Включение архитектурных и обучающих техник, улучшающих устойчивость модели к атакам противников, может смягчить передаваемость атак.

Атаки передачи, связанные с распространением вредоносных моделей, относятся к ситуации, когда атакующие примеры, созданные для модели с уязвимостями, используются для создания новой модели, которая будет использоваться для злонамеренных целей. Здесь принцип передаваемости используется для эксплуатации общих уязвимостей между моделями, позволяя злоумышленникам создать новую модель, которая наследует атакующие свойства исходной модели. Злоумышленник может сначала найти предварительно обученную модель, которая известна своей уязвимости к атакам противников.

• Эта модель выбирается в качестве исходной модели для генерации атакующих примеров. Затем атакующие примеры генерируются для исходной модели с использованием методов, таких как FGSM или PGD. Эти примеры тщательно разрабатываются так, чтобы вызвать неправильную классификацию.
• Затем злоумышленник обучит новую модель, используя атакующие примеры, сгенерированные из исходной модели, как часть обучающих данных.
• Поскольку атакующие примеры, созданные для исходной модели, используются во время обучения, новая модель наследует уязвимости и атакующие шаблоны исходной модели.
• Наконец, вновь обученная модель теперь обладает атакующими свойствами и может быть использована для злонамеренных целей, таких как уклонение от защиты, нарушение безопасности или обман.

Атаки передачи могут способствовать быстрому распространению вредоносного поведения между различными моделями и системами. Эти атаки используют принцип передаваемости, который позволяет атакующим примерам, созданным для одной модели, обманывать и другие модели. Это может привести к быстрому распространению ошибочных решений или злонамеренных действий через сеть моделей. Некоторые способы, которыми они способствуют распространению вредоносного поведения, включают эксплуатацию общих уязвимостей, которые существуют у разных моделей машинного обучения, независимо от их архитектуры или обучающих данных. Или злоумышленники автоматизируют процесс создания атакующих примеров для уязвимой исходной модели, а затем используют эти примеры для атаки на другие модели.

Атаки распределенного отказа в обслуживании (DDoS)

Атака распределенного отказа в обслуживании (DDoS) – это злонамеренная попытка нарушить нормальное функционирование компьютерной системы, сети или онлайн-сервиса, перегрузив ее потоком трафика из нескольких источников. DDoS-атаки могут иметь значительное влияние на системы искусственного интеллекта, размещенные в облачных средах. DDoS-атаки заключаются в перегрузке целевой системы или сети большим объемом трафика, что делает ее недоступной для законных пользователей. Когда атаки нацеливаются на системы искусственного интеллекта в облаке, это влечет за собой последствия, которые влияют на доступность услуг, производительность и доверие пользователей.

DDoS-атаки характеризуются способностью перегружать целевые ресурсы и являются любимым инструментом киберпреступников, стремящихся нарушить работу, скомпрометировать безопасность и причинить финансовые убытки. Сначала злоумышленники взламывают множество компьютеров, создавая сеть ботов под своим контролем. Эти боты действуют как пехота в предстоящей атаке. При наличии структуры командования и контроля (C&C) злоумышленники синхронизируют ботов, чтобы выполнить атаку одновременно. Затем наступает “взлет трафика”. Ботнету приказывается нанести массовый всплеск трафика по направлению к цели, эксплуатируя уязвимости и перегружая ресурсы.

Атаки часто носят характер нацеливания на веб-сайты и онлайн-платформы, нарушая пользовательский опыт и причиняя финансовые убытки. Нападение на веб-сайты и онлайн-платформы является общей целью DDoS-атак из-за потенциально высокого воздействия на пользователей и целевые организации.

Вот что видит пользователь при возникновении таких атак:

• Недоступность
• Медленная производительность
• Плохое взаимодействие с пользователем

Вызванные атаками финансовые потери включают:

• Электронная коммерция
• Отрицательное влияние на репутацию
• Потеря клиентов
• Затраты на устранение последствий
• Штрафы со стороны регуляторных органов

Атаки манипуляции данными

Атаки манипуляции данными заключаются в изменении входных данных таким образом, чтобы модель машинного обучения принимала неверные решения. Эти атаки используют уязвимость модели к незначительным изменениям входных данных, что приводит к ошибкам или неточным предсказаниям. Атаки манипуляции данными могут иметь серьезные последствия, особенно в приложениях, критичных для безопасности, таких как автономные транспортные средства или системы медицинской диагностики.

Цели атакующих включают:

• Принуждение модели предсказывать определенный неверный класс.
• Направление модели на предсказание определенного неверного класса.
• Создание входных данных, приводящих к желаемым неправильным классификациям.
• Внедрение вредоносных данных в обучающий набор для снижения производительности модели.

Атаки на данные имеют последствия для обнаружения мошенничества и автономных систем. Когда речь идет о обнаружении мошенничества, одним из последствий является возможность злоумышленника создавать адверсарные примеры, которые похожи на законные транзакции, но предназначены для обхода алгоритмов обнаружения мошенничества. Такие входные данные могут обойти механизмы обнаружения аномалий и остаться незамеченными.

Другим последствием атак на манипуляцию данными в области обнаружения мошенничества является возникновение ложных отрицательных и положительных результатов. Ложные отрицательные результаты могут помечать настоящие случаи мошенничества как нормальные, а ложные положительные результаты могут отмечать законные транзакции как мошеннические. Это подрывает точность системы и влияет на операционную эффективность. Влияние на автономные системы включает опасное злонамеренное поведение, когда атака обманывает автономную систему, заставляя ее распознавать безобидные объекты как угрозы или наоборот, что приводит к неправильным ответам и вызывает путаницу или вред для пассажира. Это может привести к еще одному серьезному последствию в области доверия общественности. Доверие общественности к автономным системам может снизиться, если они воспринимаются как уязвимые для манипуляции. Это может затруднить их развитие.

Неправильное использование AI ассистентов

С появлением технологии AI появились новые возможности для взаимодействия человека с компьютером, включая чат-боты и AI ассистенты. Однако эти инструменты легко могут быть использованы в корыстных целях.

AI может быть злоупотреблен различными способами, например, распространением ложных сведений, проведением мошеннических схем, нанесением ущерба репутации конкурентов в бизнесе путем манипулирования чат-ботами конкурентов для распространения ложных утверждений и просто распространением лжи, где пользователи могут намеренно манипулировать чат-ботами для распространения дезинформации.

Обеспечение безопасного поведения AI ассистентов становится все более важным по мере расширения их роли в различных аспектах нашей жизни.

Некоторые из лучших способов обеспечить безопасное поведение AI ассистентов включают в себя:

• Использование безопасных и зашифрованных протоколов связи, таких как HTTPS, для защиты передаваемых от пользователей к AI ассистентам данных от прослушивания или вмешательства.
• Управление SSL/TLS сертификатами для обеспечения подлинности и безопасности каналов связи.
• Техники управления поведением позволяют отслеживать взаимодействия с AI ассистентами для обнаружения необычных паттернов или отклонений от ожидаемого поведения и выявления потенциальных нарушений безопасности.

Важно придавать приоритет этическим соображениям и обеспечивать ответственное развертывание. Этические вопросы, связанные с AI, варьируются от предвзятости/справедливости до прозрачности/ответственности. Чтобы быть ответственными за развертывание AI, мы можем устранить предвзятость в тренировочных данных, чтобы предотвратить усиление существующих неравенств или принятие дискриминационных решений. А также разрабатывать алгоритмы, которые справедливо и равноправно относятся к каждому человеку, независимо от таких факторов, как пол, раса или социально-экономический статус. Чтобы быть прозрачными, нам нужно объяснить, как AI системы принимают решения и раскрыть факторы, которые влияют на их результаты. Возложение ответственности на AI означает, что если AI система принимает неправильное решение, есть ясный способ определить, почему это произошло и кто несет ответственность.

Заключение

По мере того, как технология AI становится все более проникновенной в нашу повседневную жизнь, важность обеспечения ее безопасности нельзя недооценивать. Быстрый темп развития возможностей AI открывает огромное количество новых возможностей, но также вводит новые риски и уязвимости, которые требуют нашего внимания. Путь к безопасной AI является непрерывным процессом, требующим бдительности, инноваций и приверженности этическим принципам. Приоритезируя безопасность, сотрудничая с различными дисциплинами и внедряя новые направления исследований, мы можем преодолеть вызовы, которые ставит потенциал AI, и создать будущее, в котором AI служит силой для позитивных изменений. При этом сохраняя доверие, конфиденциальность и безопасность пользователей.