Безпека систем штучного інтелекту: про що варто задуматися (за матеріалами NCSC)
Британський Національний центр кібербезпеки (NCSC) у своєму блозі від 13 березня 2025 року, “Думаючи про безпеку систем AI”, підкреслює зростаючу важливість безпеки штучного інтелекту (ШІ). Зі зростаючим впровадженням ШІ в різних сферах, від критичної інфраструктури до повсякденних додатків, розуміння та вирішення проблем безпеки, пов’язаних з цими системами, стає критичним. Ця стаття детально розглядає ключові питання безпеки, які NCSC піднімає в своєму блозі, та пропонує загальне розуміння необхідних заходів для захисту систем ШІ.
Чому безпека ШІ має значення?
Штучний інтелект більше не є науковою фантастикою. Він використовується для прийняття рішень, автоматизації процесів та розв’язання складних проблем. Відповідно, з’являються і нові загрози:
- Атаки на моделі ШІ: Зловмисники можуть намагатися маніпулювати моделями ШІ, щоб змусити їх робити помилки, розкривати конфіденційну інформацію або навіть припиняти роботу.
- Зловживання ШІ: ШІ може використовуватися для автоматизації шкідливих дій, таких як фішинг, дезінформація або кібератаки.
- Вразливості в інфраструктурі ШІ: Складна інфраструктура, необхідна для розробки та розгортання ШІ, може містити вразливості, які можуть бути використані зловмисниками.
- Проблеми конфіденційності даних: Навчання моделей ШІ часто потребує великих обсягів даних, які можуть містити конфіденційну інформацію. Неналежне поводження з цими даними може призвести до порушення конфіденційності.
Ключові питання безпеки, виділені NCSC:
Блог NCSC зосереджується на кількох ключових сферах, про які слід пам’ятати при розробці, розгортанні та підтримці систем ШІ:
-
Захист моделей ШІ:
-
Атаки з протилежними прикладами (Adversarial attacks): Це атаки, де до вхідних даних вносяться невеликі, ледь помітні зміни, щоб змусити модель ШІ зробити неправильний прогноз. Наприклад, до зображення дорожнього знаку додаються непомітні пікселі, щоб система автоматичного водіння неправильно розпізнала його, що може призвести до аварії.
- Атаки на вилучення моделі (Model Extraction): Зловмисники намагаються відтворити копію моделі ШІ, вивчаючи її вихідні дані. Це дозволяє їм використовувати копію моделі для власних зловмисних цілей або для виявлення вразливостей в оригінальній моделі.
- Атаки отруєння даних (Data Poisoning): Зловмисники вводять шкідливі дані до набору даних, що використовується для навчання моделі ШІ. Це може призвести до того, що модель буде робити помилки або мати упередження.
- Атаки на ухилення (Evasion Attacks): Зловмисники змінюють вхідні дані так, щоб обійти систему безпеки, побудовану на основі ШІ. Наприклад, зловмисник може змінити код, щоб обійти систему виявлення шкідливого коду на основі ШІ.
Як захиститися:
- Загартування моделі: Використання технік, які роблять модель більш стійкою до атак з протилежними прикладами.
- Моніторинг вхідних та вихідних даних: Виявлення аномальних даних або поведінки, які можуть свідчити про атаку.
- Обмеження доступу до моделей: Захист моделей від несанкціонованого доступу та копіювання.
- Очищення та перевірка даних: Ретельна перевірка та очищення даних перед використанням для навчання моделі.
-
Аудит безпеки: Регулярне проведення аудитів безпеки моделей ШІ, щоб виявити та усунути вразливості.
-
Захист даних, що використовуються для навчання ШІ:
-
Конфіденційність даних: Дані, що використовуються для навчання моделей ШІ, можуть містити особисту або конфіденційну інформацію.
- Збереження цілісності даних: Дані повинні бути захищені від несанкціонованої зміни або видалення.
Як захиститися:
- Анонімізація та псевдонімізація даних: Видалення або заміна ідентифікаторів, щоб ускладнити ідентифікацію осіб.
- Контроль доступу: Обмеження доступу до даних тільки тим, хто має потребу в них.
- Шифрування даних: Шифрування даних у стані спокою та під час передачі.
- Використання синтетичних даних: Заміна реальних даних синтетичними, які імітують властивості реальних даних, але не містять особистої інформації.
-
Відповідність нормативним вимогам: Дотримання правил захисту даних, таких як GDPR.
-
Безпека інфраструктури ШІ:
-
Захист від традиційних кібератак: Інфраструктура ШІ, така як сервери та мережі, схильна до тих самих кібератак, що й будь-яка інша ІТ-система.
- Захист від атак на ланцюг поставок: ШІ-системи часто залежать від компонентів з різних джерел, що може створити ризики, пов’язані з ланцюгом поставок.
Як захиститися:
- Впровадження стандартних заходів кібербезпеки: Фаєрволи, системи виявлення вторгнень, антивірусне програмне забезпечення та інші традиційні заходи безпеки.
- Управління вразливостями: Регулярне сканування та виправлення вразливостей в інфраструктурі ШІ.
- Сегментація мережі: Ізоляція інфраструктури ШІ від інших частин мережі.
- Перевірка безпеки постачальників: Оцінка практики безпеки постачальників компонентів ШІ.
-
Контроль цілісності: Перевірка цілісності програмного та апаратного забезпечення.
-
Відповідальне використання ШІ:
-
Запобігання упередженням: Моделі ШІ можуть відтворювати та посилювати існуючі упередження в даних.
- Прозорість та пояснюваність: Важливо розуміти, як моделі ШІ приймають рішення.
Як забезпечити відповідальне використання:
- Різноманітність даних: Використання різноманітних наборів даних для навчання, щоб зменшити упередження.
- Інструменти пояснювальності ШІ (XAI): Використання інструментів, які допомагають зрозуміти та пояснити рішення моделей ШІ.
- Етичні принципи: Розробка та дотримання етичних принципів для розробки та використання ШІ.
- Регулярна перевірка: Регулярна перевірка моделей ШІ на упередження та несправедливість.
Висновки:
Безпека ШІ є складною та постійно розвивається. NCSC закликає організації, що розробляють і використовують системи ШІ, активно думати про ці проблеми та вживати необхідних заходів для їх вирішення. Захист моделей ШІ, даних, інфраструктури та забезпечення відповідального використання ШІ є критично важливими для того, щоб повною мірою реалізувати потенціал цієї технології та уникнути потенційних ризиків.
Ключові висновки:
- Безпека ШІ є пріоритетом: Зі збільшенням поширеності ШІ, безпека цих систем стає дедалі важливішою.
- Комплексний підхід необхідний: Захист ШІ вимагає комплексного підходу, який охоплює захист моделей, даних, інфраструктури та відповідальне використання.
- Постійна пильність: Ризики, пов’язані з ШІ, постійно змінюються, тому необхідна постійна пильність і адаптація стратегій безпеки.
- Співпраця та обмін інформацією: Співпраця між дослідниками, розробниками та урядом є важливою для розробки ефективних стратегій захисту ШІ.
Блог NCSC служить своєчасним нагадуванням про необхідність проактивного підходу до безпеки ШІ. Інвестуючи в безпеку ШІ зараз, ми можемо забезпечити безпечне та відповідальне використання цієї потужної технології в майбутньому.
ШІ надав новини.
Наступне питання використовувалося для отримання відповіді від Google Gemini:
О 2025-03-13 12:05 ‘Думаючи про безпеку систем AI’ було опубліковано відповідно до UK National Cyber Security Centre. Будь ласка, напишіть детальну статтю з відповідною інформацією у зрозумілій формі.
24