Меры по кибербезопасности для предотвращения отравления данных

Меры кибербезопасности для защиты от утечки данных

Новые и развивающиеся технологии, такие как искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML), имеют важное значение для улучшения отраслей и повседневной жизни по всему миру. Однако злоумышленники всегда ищут способы искажения этих новых технологий, превращая их в нечто более зловещее, делая проблему порчи данных серьезными, с которыми нужно быть готовым справиться.

Что такое порча данных?

Порча данных происходит, когда система искусственного интеллекта или машинного обучения создает ложную информацию из-за получения неверных данных. Кампании дезинформации, злоумышленники и лицемеры могут намеренно компрометировать информацию, доступную для широкой публики, чтобы клеветать на других или защищать свои личные интересы. Поскольку обучение моделей AI и ML требует огромных объемов данных, злоумышленники могут манипулировать ими, заполняя источники данных неверной информацией.

Порча данных принимает множество форм. Вот три вида порчи данных, о которых должны знать разработчики AI:

  1. Намеренная дезинформация: Клевета и клевета – давние проблемы. Люди могут использовать широту и мгновенность интернета для распространения лжи и ложной информации с целью нанести вред репутации других и ввести их в неблагоприятный свет.
  2. Случайная порча: Интернет полон данных. В то время как большая часть информации является фактической, многие страницы все еще содержат мнения и ошибочные утверждения, которые платформы AI могут оценить как сложные для проверки.
  3. Кампании дезинформации: Организованная дезинформация до сих пор распространена, поскольку для правительств и организаций есть выгода от распространения вымышленных рассказов в сети и в других местах. Онлайн-каналы, в частности социальные сети, являются основными целями кампаний дезинформации, нацеленных на изменение мнения людей.

Представляет ли порча данных реальную угрозу?

Помимо публикации ложной информации и распространения глубоких фейков в Интернете, злоумышленники также могут прямо портить базы данных, чтобы манипулировать результатами систем AI и ML. Атаки порчи данных стали проблемой из-за широкого использования AI и машинного обучения в отраслях и повседневной жизни обычных пользователей.

В 2021 году 82% нарушений безопасности данных происходили из-за фишинговых атак, кражи учетных данных и человеческой ошибки. Порча данных может усугубить проблему киберпреступности, компрометируя системы спама и позволяя большему количеству спам-писем влиять на более широкую аудиторию.

Есть много способов, которыми порча данных может угрожать обществу. Вот некоторые из них.

  • Нахождение ошибок и повторное обучение скомпрометированных систем требует затрат времени и денег. Для обучения и разработки модели GPT-3 от OpenAI требуется примерно $4,6 миллиона.
  • Массовая порча данных может сделать AI и ML модели бесполезными, так как скомпрометированные системы могут генерировать только неточные результаты.
  • Зараженные порчей данных могут помогать распространять дезинформацию и опасные коды, содержащие вредоносные программы и другие вредоносные нагрузки.
  • Хранение порченных данных может привести к значительным потерям во многих отраслях. К некоторым серьезным последствиям порчи данных относятся штрафы, потеря данных, сбои в работе системы и производительности, а также ущерб репутации.

Советы по кибербезопасности для защиты от порчи данных

Порча данных сейчас доступна, как никогда раньше. Раньше злоумышленникам требовалось значительное время и ресурсы для проведения атак порчи данных. С помощью новых технологий современные преступники могут быстрее проникать в сложные модели и вводить неверную информацию в базы данных или создавать задние двери, позволяющие нефильтрованное доступ к ранее безопасным системам.

IT-специалистам и специалистам по кибербезопасности необходимо оставаться бдительными, чтобы заметить атаки и предотвратить попадание неточных данных в дорогостоящие модели AI и машинного обучения. Вот несколько стратегий, которые могут помочь предотвратить атаки порчи данных:

1. Убедитесь, что базы данных не содержат ошибок

Контроль источника данных является одной из возможных защитных мер против порчи данных. Защищая огромные базы данных до начала обучения, разработчики могут гарантировать точность и отсутствие вредоносного контента в информации, подаваемой на модели. Обеспечение безопасности баз данных изначально может потребовать много времени, но это лучше, чем восстанавливать скомпрометированные модели после их развертывания.

2. Обнаружение аномалий во время обучения

Обнаружение аномалий или мониторинг данных для обнаружения подозрительных паттернов и контента может сэкономить драгоценное время и затраты на повторное обучение моделей искусственного интеллекта и машинного обучения. Обучение данных может быть трудоемким, но обеспечение качества данных, используемых в системах обучения, может оправдать вложенные ресурсы.

3. Обучение моделей для обнаружения вредоносных данных

Хотя систему машинного обучения можно скомпрометировать, подавая ей большое количество ошибочных данных, разработчики также могут использовать данные для борьбы с отравлением данных. Инженеры данных могут обучать модели для обнаружения потенциально вредной информации. Этот процесс расширяет обучающие данные и помогает моделям отличать факты от ложных утверждений.

4. Безопасная обработка и хранение данных

Команды кибербезопасности должны использовать более строгие протоколы при работе с ценными данными. Контроль доступа, шифрование и надежные решения для хранения данных имеют значение при обучении модели. Компартментализация наборов данных также поможет сохранить активы в безопасности. Хранение отдельных наборов данных для каждого актива позволит разработчикам сдержать ущерб, если злоумышленники скомпрометируют один источник данных.

5. Установление строгих процедур обучения

Разработчики машинного обучения должны укрепить свои меры кибербезопасности, ограничивая доступ к ценным хранилищам данных и моделям обучения. Обеспечение безопасности процесса обучения и защита от атак позволит инженерам данных обучать модели, используя санированные источники данных. Проверка целостности источников данных и строгое управление процессом обучения также помогут сохранить наборы данных в безопасности.

Применение мер кибербезопасности при обучении моделей машинного обучения

Последствия отравления данных при обучении моделей искусственного интеллекта и машинного обучения могут быть далеко идущими. Организации должны быть осторожны при обработке больших данных для целей обучения. Приоритетное распределение ресурсов на меры кибербезопасности и протоколы безопасности может требовать времени и затрат, но они определенно окупаются в долгосрочной перспективе.