Misure di cybersecurity per prevenire l’avvelenamento dei dati

Strategie di cybersecurity per proteggere i tuoi dati da attacchi dannosi

Nuove tecnologie in via di sviluppo come l’intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML) sono fondamentali per migliorare le industrie e la vita quotidiana in tutto il mondo. Tuttavia, i cattivi attori cercano sempre modi per distorcere queste tecnologie emergenti in qualcosa di più sinistro, rendendo l’avvelenamento dei dati un problema serio per cui bisogna essere preparati.

Cos’è l’avvelenamento dei dati?

L’avvelenamento dei dati si verifica quando un sistema di intelligenza artificiale o di machine learning genera informazioni false a causa dell’inserimento di dati errati. Campagne di disinformazione, cattivi attori e spacciatori di paura possono compromettere deliberatamente le informazioni pubbliche per diffamare gli altri o proteggere interessi propri. Dato che l’addestramento dei modelli di AI e ML richiede enormi quantità di dati, i cattivi attori possono manipolarli inserendo informazioni errate nelle fonti di dati.

L’avvelenamento dei dati si manifesta in molte forme. Ecco i tre tipi di avvelenamento dei dati di cui gli sviluppatori di AI dovrebbero essere consapevoli:

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1. Disinformazione intenzionale: La diffamazione e la calunnia sono problemi di lunga data. Le persone possono utilizzare la vasta diffusione e immediatezza di Internet per diffondere bugie e informazioni false per danneggiare la reputazione degli altri e metterli in una luce negativa.
2. Avvelenamento accidentale: Internet è pieno di dati. Mentre gran parte delle informazioni sono fattuali, molte pagine contengono ancora opinioni e affermazioni erronee che piattaforme di AI possono trovare difficili da verificare.
3. Campane di disinformazione: La disinformazione organizzata è ancora diffusa oggi, poiché governi e organizzazioni hanno interesse a diffondere narrazioni fittizie online e altrove. I canali online, in particolare i social media, sono bersagli principali delle campagne di disinformazione volte a cambiare le opinioni delle persone.

L’avvelenamento dei dati è una minaccia reale?

Oltre a pubblicare informazioni erronee e diffondere deep fake online, i cattivi attori possono avvelenare direttamente i database per manipolare i risultati dei sistemi di AI e ML. Gli attacchi di avvelenamento dei dati sono diventati problematici a causa dell’ampio utilizzo di AI e machine learning nelle industrie e nella vita quotidiana degli utenti comuni.

Nel 2021, l’82% delle violazioni dei dati è avvenuto a causa di attacchi di phishing, credenziali rubate e errori umani. L’avvelenamento dei dati può aggravare il problema dei crimini informatici compromettendo i sistemi di spam, consentendo così a più email indesiderate di influenzare un numero maggiore di persone.

Esistono molti modi in cui l’avvelenamento dei dati può minacciare la società. Ecco alcuni di essi.

• Trovare errori e riaddestrare sistemi compromessi è un processo lungo e costoso. Il modello GPT-3 di OpenAI costa circa 4,6 milioni di dollari per il suo addestramento e sviluppo.
• Un’avvelenamento dei dati esteso può rendere inutilizzabili modelli di AI e ML, poiché i sistemi compromessi possono generare solo risultati errati.
• I dati avvelenati possono contribuire alla diffusione di disinformazione e codici dannosi infestati da malware e altri contenuti maligni.
• Database avvelenati possono portare a perdite significative in molte industrie. Alcune conseguenze gravi dell’avvelenamento dei dati includono multe, perdita di dati, malfunzionamenti del sistema e delle prestazioni e danni alla reputazione.

Suggerimenti per la cybersecurity per proteggersi dall’avvelenamento dei dati

L’avvelenamento dei dati è più accessibile che mai. In passato, i criminali impiegavano molto tempo e risorse per facilitare gli attacchi di avvelenamento dei dati. Con l’aiuto delle nuove tecnologie, i criminali moderni possono infiltrarsi in modelli sofisticati più rapidamente e inserire informazioni errate nei database o creare backdoor che consentono l’accesso non filtrato a sistemi un tempo sicuri.

I professionisti IT e cybersecurity devono rimanere vigili per identificare gli attacchi e impedire che dati inaccurati compromettano costosi modelli di AI e machine learning. Ecco diverse strategie che possono contribuire a fermare gli attacchi di avvelenamento dei dati:

1. Assicurarsi che i database siano privi di errori

Controllare la fonte dei dati è una difesa valida contro l’avvelenamento dei dati. Sicurando i grandi database prima dell’addestramento, gli sviluppatori possono garantire che le informazioni inserite nei modelli siano accurate e prive di contenuti maligni. La sicurezza dei database può richiedere tempo inizialmente, ma è migliore rispetto alla riparazione dei modelli compromessi dopo la distribuzione.

2. Cerca Anomalie Durante l’Addestramento

La rilevazione di anomalie o il monitoraggio dei dati per individuare pattern e contenuti sospetti può risparmiare tempo prezioso e ridurre i costi di riallenamento dei modelli AI e ML. L’allenamento dei dati può essere laborioso, ma assicurare la qualità dei dati utilizzati nei sistemi di addestramento può essere un investimento valido per le organizzazioni.

3. Addestra Modelli per Identificare Dati Dannosi

Sebbene un sistema di machine learning possa essere compromesso alimentandolo con massicce quantità di dati errati, gli sviluppatori possono anche utilizzare i dati per contrastare gli attacchi di avvelenamento dei dati. Gli ingegneri dei dati possono addestrare i modelli per identificare informazioni potenzialmente dannose. Questo processo integra i dati di addestramento e aiuta i modelli a differenziare tra fatti e false affermazioni.

4. Sicurezza nella Gestione e Conservazione dei Dati

I team di cibersicurezza devono implementare protocolli più rigorosi nella gestione dei dati preziosi. I controlli di accesso, la crittografia e soluzioni di conservazione dei dati ermetiche fanno la differenza nell’addestramento di un modello. La compartimentazione dei set di dati può anche mantenere al sicuro gli asset. Mantenere set di dati separati per ogni asset consentirà agli sviluppatori di limitare i danni se i criminali informatici compromettono una fonte di dati.

5. Stabilire Procedure di Addestramento Rigorose

Gli sviluppatori di machine learning devono rafforzare le misure di cibersicurezza limitando l’accesso ai preziosi store di dati e ai modelli di addestramento. Mantenere il processo di addestramento sicuro e resistente agli attacchi consentirà agli ingegneri dei dati di addestrare i modelli utilizzando fonti di dati sanificate. Verificare l’integrità delle fonti di dati e gestire rigorosamente il processo di addestramento può anche contribuire a mantenere al sicuro i set di dati.

Implementazione di Misure di Cibersicurezza nell’Addestramento dei Modelli ML

Gli effetti dell’avvelenamento dei dati nell’addestramento dei modelli AI e ML possono avere conseguenze significative. Le organizzazioni devono fare attenzione nella gestione dei big data a scopo di addestramento. Assegnare priorità alle misure di cibersicurezza e ai protocolli di sicurezza può richiedere tempo e costi, ma sicuramente si ripagano nel lungo periodo.