保护AI系统免受恶意数据中毒攻击 

随着人工智能(AI)和机器学习(ML)的使用不断增长, 利用这些技术的企业也必须意识到网络罪犯用来针对他们的攻击方法. 黑客使用的一种这样的攻击是数据中毒——将恶意代码引入数据集以损害AI和ML系统的性能.

安装完成后, 这种不受欢迎的软件会操纵训练数据，从而导致错误或偏见, 哪些会显著降低这些系统的可靠性. 数据中毒造成的数据损坏可能导致严重错误，影响人工智能系统输出的准确性和有效性, 因此，企业必须确保拥有解决这一漏洞的机制.

本文提供了有关数据中毒攻击的更多信息以及防御它们的技巧.

数据中毒概述

通过在人工智能的训练阶段改变数据集, 黑客可以破坏系统输出的完整性, 导致错误, 意外结果或偏差. 这些攻击还会为未来的入侵创建一个接入点，从而增加系统对其他网络安全问题的脆弱性.

进行数据中毒有几种方法，例如:

• 故意在训练数据集中输入不正确或误导性的信息
• 修改现有数据集
• 删除部分现有数据集

数据中毒攻击通常根据其结果进行分类. 这里有两种常见的分类:

• 1. 有针对性的攻击 当恶意参与者的目标是在特定情况下影响模型的行为时. 有针对性的攻击通常不会影响AI模型的整体性能.
• 2. 不属预定目标的攻击 当网络攻击者试图操纵数据集以降低人工智能的整体性能时，就会发生这种情况, 从而对其预测或决策能力产生负面影响.

威胁行为者和动机

为了解决暴露问题, 企业必须了解不同的威胁以及这些恶意行为者背后的动机. 可能发起数据中毒攻击的个人或团体包括:

·   恶意的内部人员, 包括有权访问数据的员工，他们可能对组织有不满，并寻求报复

·   外部黑客 谁的目的是利用漏洞破坏运营以获取经济利益

·   民族国家 他们寻求参与网络战，以破坏对手的技术优势

参与数据中毒的其他各方可能出于意识形态信仰而这样做. 例如, 希望从人工智能中获得更多隐私的活动人士可能会转向数据中毒策略，以展示人工智能的缺陷和漏洞，以实现他们的目标. 其他人可能会参与这些攻击来获得名声或证明他们的能力. 无论他们的动机是什么，企业都需要意识到 这些潜在的渗透，并采取措施减轻其风险.

数据投毒攻击的例子

恶意行为者正在发现利用数据中毒攻击的新方法. 策略包括:

• 垃圾邮件过滤器故障-黑客可以毒害人工智能的数据集, 允许垃圾邮件绕过过滤器，影响大量员工，并为其他网络攻击创造漏洞.g.、网络钓鱼诈骗).
• 网络流量分类错误威胁行为者可以毒害学习模型的数据集，从而错误地标记网络流量.g.(网页浏览和视频流)，导致网络性能不佳.
• 网络安全退化入侵检测系统的数据集可能会中毒, 导致威胁未被发现或误报.
• 聊天机器人操作-聊天机器人等人工智能工具可能会被输入有毒的数据集，从而产生不准确的数据, 敌对的或攻击性的反应.
• 健康和安全剥削-旨在在自动驾驶系统或人工智能医疗诊断工具中制造错误的数据中毒攻击可能导致重大伤害或死亡.

企业预防方法

鉴于数据中毒攻击的深远影响, 企业应考虑以下策略以减轻风险:

• 数据验证和清理-企业应该通过删除数据异常和调查可疑模式来过滤潜在的攻击. 他们还应核实用于培训的数据源的有效性.
• 安全数据处理-利用加密、访问控制和安全协议可以为数据集增加保护层.
• 监察及审核-企业应实施检测漏洞和数据违规的系统. 这使组织能够识别潜在的麻烦区域，并在它们产生更大的问题之前解决它们.
• 数据来源多样化-在不同数据源上训练模型可以通过防止有针对性的数据操纵来降低攻击风险.
• 强大的训练技术-通过将对抗性训练纳入模型学习, 人工智能可以用来处理被篡改的数据.
• 数据来源-保持清晰的数据源记录，有利于追踪发现潜在的漏洞点.
• 输出验证-快速检测问题, 企业应该经常将模型输出与预期行为进行比较.
• 全面的用户培训通过持续的培训和教育提高认识，可以帮助用户识别与数据中毒有关的可疑活动或输出.
• 插入式测试定期测试系统，看看哪里容易受到攻击是很重要的. 这可以帮助企业主动解决薄弱环节.

结论

数据中毒攻击具有严重的风险. 企业可以通过花时间和主动实施预防措施来减少对这些网络安全事件的暴露.

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