Künstliche Intelligenztechnologien wie autonome Fahrtechnologie, intelligente Assistenten, Gesichtserkennung, intelligente Fabriken und intelligente Städte sind mittlerweile weit verbreitet. Diese unglaublichen Technologien verändern unser Leben rasant. Allerdings nehmen auch Sicherheitsvorfälle in verwandten Bereichen rasant zu, was Forschern und Anwendern zunehmend Sorgen um die Sicherheit künstlicher Intelligenz macht. Die Vorteile, die der Einsatz künstlicher Intelligenz mit sich bringt, und die damit verbundenen Sicherheitsrisiken sind wie zwei Seiten derselben Medaille und erfordern von der gesamten Branche große Aufmerksamkeit und die Suche nach wirksamen Reaktionsmethoden.
Vor ein paar Tagen haben Sicherheitsforscher 7 Bedrohungen der Datensicherheit zusammengestellt und zusammengefasst, denen die Technologie der künstlichen Intelligenz in praktischen Anwendungen häufig ausgesetzt ist.
Model Poisoning ist eine Form eines gegnerischen Angriffs, der darauf abzielt, die Ergebnisse eines maschinellen Lernmodells zu manipulieren. Bedrohungsakteure können versuchen, schädliche Daten in das Modell einzuschleusen, was dazu führen kann, dass das Modell die Daten falsch klassifiziert und falsche Entscheidungen trifft. Beispielsweise können manipulierte Bilder Modelle des maschinellen Lernens dazu verleiten, sie einer anderen Kategorie zuzuordnen, als Menschen sie ursprünglich klassifiziert haben (z. B. ein Bild einer Katze als Maus kennzeichnen). Untersuchungen haben ergeben, dass dies eine wirksame Möglichkeit ist, KI-Systeme auszutricksen, da es unmöglich ist, vor der Ausgabe zu sagen, ob eine bestimmte Eingabe zu einer falschen Vorhersage führt.
Um zu verhindern, dass böswillige Akteure Modelleingaben manipulieren, sollten Organisationen strenge Zugriffsverwaltungsrichtlinien implementieren, um den Zugriff auf Trainingsdaten einzuschränken.
Datenschutz ist ein sensibles Thema, das zusätzliche Aufmerksamkeit und Aufmerksamkeit erfordert. Insbesondere wenn das KI-Modell Daten von Minderjährigen enthält, ist das Problem komplizierter. Beispielsweise müssen Banken bei einigen Debitkartenoptionen für Teenager sicherstellen, dass ihre Sicherheitsstandards den gesetzlichen Compliance-Anforderungen entsprechen. Alle Unternehmen, die Kundendaten in irgendeiner Form oder auf irgendeine Weise sammeln, müssen über eine Datenschutzrichtlinie verfügen. Auf diese Weise können Kunden wissen, wie das Unternehmen mit ihren Daten umgeht. Doch woher wissen Nutzer, ob ihre Daten in die Anwendung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz einfließen? Nur sehr wenige (oder fast keine) Datenschutzrichtlinien enthalten diese Informationen.
Wir treten in eine Ära ein, die von künstlicher Intelligenz angetrieben wird, und es wird für den Einzelnen sehr wichtig werden zu verstehen, wie Unternehmen künstliche Intelligenz nutzen, welche Fähigkeiten sie bietet und welche Auswirkungen sie auf Daten hat. Ebenso können Angreifer versuchen, mithilfe von Malware sensible Datensätze zu stehlen, die persönliche Informationen wie Kreditkartennummern oder Sozialversicherungsnummern enthalten. Unternehmen müssen in allen Phasen der KI-Entwicklung regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen durchführen und strenge Datenschutzpraktiken implementieren. Datenschutzrisiken können in jeder Phase des Datenlebenszyklus auftreten. Daher ist es wichtig, eine einheitliche Datenschutzsicherheitsstrategie für alle Beteiligten zu entwickeln.
Die durch Datenmanipulation, Offenlegung und Manipulation verursachten Risiken nehmen im Zusammenhang mit groß angelegten KI-Anwendungen ständig zu, da diese Systeme Analysen und Entscheidungen auf der Grundlage großer Datenmengen und dieser Daten treffen müssen Es kann sich leicht um böswillige Manipulation oder Manipulation handeln. Darüber hinaus ist die algorithmische Verzerrung ein weiteres großes Problem bei der groß angelegten Anwendung künstlicher Intelligenz. KI-Algorithmen und maschinelle Lernprogramme sollen objektiv und unvoreingenommen sein, sind es aber nicht.
Die Gefahr der Datenmanipulation durch Algorithmen der künstlichen Intelligenz ist ein großes Problem, für das es keine einfache Lösung gibt, das jedoch Aufmerksamkeit erfordert. Wie kann sichergestellt werden, dass die in den Algorithmus eingegebenen Daten korrekt und zuverlässig sind und nicht manipuliert werden? Wie kann sichergestellt werden, dass Daten nicht auf unzulässige Weise verwendet werden? Bei all diesen Fragen handelt es sich um sehr reale Probleme, auf die die Branche jedoch noch keine klaren Antworten gefunden hat.
In Bezug auf die Datensicherheit sind Bedrohungen durch Insider zweifellos die gefährlichste und teuerste Art. Laut dem neuesten „Cost of Insider Threats: A Global Report“ ist die Zahl der Insider-Bedrohungsvorfälle in den letzten zwei Jahren um 44 % gestiegen, wobei die durchschnittlichen Kosten pro Vorfall 15,38 Millionen US-Dollar betragen.
Was Insider-Bedrohungen so gefährlich macht, ist, dass ihre Beweggründe nicht unbedingt finanzieller Natur sind, sondern auch durch andere Faktoren wie Rache, Neugier oder menschliches Versagen motiviert sein können. Aus diesem Grund sind sie schwerer vorherzusagen und zu stoppen als externe Angreifer.
Für Unternehmen, die sich für die Gesundheit der Bürger einsetzen, sind Insider-Bedrohungen zweifellos schädlicher. Nehmen Sie als Beispiel den Gesundheitsdienstleister HelloRache. Das Unternehmen nutzt KI-basierte virtuelle Schreiber (Assistenten, die Ärzte bei computerbezogenen Aufgaben unterstützen), um Ärzte aus der Ferne bei der Patientenversorgung und Dokumentation von Erkrankungen zu unterstützen. Wenn Insider jedoch einen Weg finden, kann dies dazu führen, dass das System falsch angeschlossen wird und sogar medizinische Patienteninformationen überwacht und eingeholt werden.
A Forschungsdaten zeigen, dass 86 % der Unternehmensorganisationen begonnen haben, künstliche Intelligenz als „Mainstream“-Technologie für die zukünftige digitale Entwicklung zu betrachten und verstärkt in verschiedene datengesteuerte KI-Technologien investiert haben, um Unternehmen zu unterstützen Treffen Sie bessere Entscheidungen, verbessern Sie den Kundenservice und senken Sie die Kosten. Aber es gibt ein Problem: Absichtliche Angriffe auf KI-Systeme nehmen zu, und ohne entsprechende Kontrollen könnten sie Unternehmen Verluste in Millionenhöhe kosten.
Ein „vorsätzlicher Angriff“ bezieht sich auf den gezielten Einsatz von Hackerangriffen auf Systeme der künstlichen Intelligenz, um den Geschäftsbetrieb einer Organisation zu stören, mit dem Ziel, sich einen Wettbewerbsvorteil gegenüber einem Gegner zu verschaffen. Datensicherheitsbedrohungen für KI und ML können in vorsätzlichen Angriffsszenarien besonders schädlich sein. Denn die in diesen Systemen verwendeten Daten sind oft proprietär und von hohem Wert. Wenn Systeme der künstlichen Intelligenz gezielt und gezielt angegriffen werden, sind die Folgen nicht nur Datendiebstahl, sondern auch die Zerstörung der Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens.
Künstliche Intelligenz ist eine schnell wachsende Branche, was bedeutet, dass sie weiterhin anfällig ist. Da KI-Anwendungen weltweit immer beliebter und verbreiteter werden, werden Hacker neue Möglichkeiten finden, in die Ein- und Ausgabe dieser Programme einzugreifen. KI ist oft ein komplexes System, was es für Entwickler schwierig macht, zu wissen, wie sich ihr Code in verschiedenen Anwendungssituationen verhält. Wenn es unmöglich ist, vorherzusagen, was passieren wird, ist es schwierig, es zu verhindern.
Der beste Weg, Ihr Unternehmen vor groß angelegten Anwendungsbedrohungen zu schützen, besteht darin, gute Codierungspraktiken, Testprozesse und zeitnahe Updates zu kombinieren, wenn neue Schwachstellen entdeckt werden. Natürlich sollten Sie traditionelle Formen der Cybersicherheitsvorkehrungen nicht aufgeben, wie etwa den Einsatz von Colocation-Rechenzentren zum Schutz von Servern vor böswilligen Angriffen und externen Bedrohungen.
Forscher haben herausgefunden, dass böswillige Angreifer künstliche Intelligenz als Waffe einsetzen, um sie bei der Planung und Durchführung von Angriffen zu unterstützen. In diesem Fall bedeutet „Entwerfen eines Angriffs“, ein Ziel auszuwählen, zu bestimmen, welche Daten es stehlen oder zerstören möchte, und sich dann für eine Bereitstellungsmethode zu entscheiden. Böswillige Angreifer können maschinelle Lernalgorithmen nutzen, um Wege zur Umgehung von Sicherheitskontrollen zu finden, um Angriffe durchzuführen, oder Deep-Learning-Algorithmen nutzen, um neue Malware auf der Grundlage realer Proben zu erstellen. Sicherheitsexperten müssen sich ständig gegen immer intelligentere Bots verteidigen, denn sobald sie einen Angriff vereiteln, entsteht ein neuer. Kurz gesagt, KI erleichtert es Angreifern, Lücken in aktuellen Sicherheitsmaßnahmen zu finden.
Referenzlink:
https://www.php.cn/link/d27b95cac4c27feb850aaa4070cc4675
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAnwendungen der künstlichen Intelligenz sind mit sieben großen Bedrohungen für die Datensicherheit konfrontiert. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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