Sztuczna inteligencja zmienia nasz sposób pracy i interakcji z technologią, napędzając wszystko, od chatbotów obsługi klienta po narzędzia do analizy predykcyjnej. Korzyści są oczywiste: mądrzejsze decyzje, płynniejsze operacje i bardziej zaangażowani klienci. Pod tymi zaletami kryje się jednak rosnące ryzyko, które jest często pomijane - takie, które może zmienić sztuczną inteligencję ze śmigła biznesowego w kosztowne zobowiązanie. Ryzyko to ma postać ataków runtime ukierunkowanych na proces wnioskowania AI.
Mówiąc najprościej, wnioskowanie AI to faza “na żywo”, w której wyszkolony model przetwarza nowe dane w celu wygenerowania wyników lub prognoz. Ten etap jest podatny na ataki, ponieważ modele są odsłonięte i aktywnie wchodzą w interakcje ze światem rzeczywistym. W przeciwieństwie do klasycznych cyberataków, których celem są przechowywane dane lub podstawowa infrastruktura, ataki na wnioskowanie w czasie wykonywania wkradają się w tym momencie podejmowania decyzji. Atakujący mogą przeciążać systemy złymi zapytaniami lub subtelnymi sztuczkami, powodując, że usługi AI stają się powolne, mniej dokładne, a nawet całkowicie się psują. Co więcej, ataki te po cichu zwiększają koszty obliczeniowe, zwłaszcza w konfiguracjach na dużą skalę wykorzystujących drogie procesory graficzne lub zasoby w chmurze. W przypadku firmy koszty mogą wymknąć się spod kontroli, z dnia na dzień usuwając marże zysku i pozostawiając zespoły zajmujące się danymi, które starają się załatać wycieki.
Dla wielu organizacji faza operacyjna - a nie tylko faza szkolenia modeli - jest miejscem, w którym dochodzi do znacznego spalania zasobów. Złośliwe podmioty przyłapały się na tym, uwalniając taktyki, takie jak zautomatyzowane zalewanie danych wejściowych (pomyśl o botach uderzających w serwery fałszywymi pytaniami) lub dostarczanie przeciwnych danych spreparowanych w celu zmylenia modeli. Jeśli nie ma silnej kontroli, pojedyncza usługa oparta na sztucznej inteligencji, która ma obsługiwać tysiące lub miliony użytkowników, może generować niebotyczne rachunki, jednocześnie narażając wrażliwe dane lub logikę biznesową na wścibskie spojrzenia.
W miarę jak ustawodawcy zaostrzają przepisy dotyczące sztucznej inteligencji, rośnie znaczenie niezawodnego bezpieczeństwa AI. Ataki inferencyjne to nie tylko ryzyko awarii technicznej - mogą one uszkodzić wyniki modelu, wprowadzić niebezpieczne uprzedzenia lub spowodować wyciek poufnych danych. Wiąże się to z konsekwencjami w świecie rzeczywistym, od naruszenia głównych przepisów dotyczących prywatności (pomyśl o RODO, HIPAA lub unijnej ustawie o sztucznej inteligencji) po przeciągnięcie firmy przez prasę za naruszenie, któremu można było zapobiec. Grzywny i szkody dla reputacji mogą szybko rosnąć po publicznym incydencie.
Standardowe zapory ogniowe i starsze narzędzia bezpieczeństwa nie są tutaj wystarczające; te zagrożenia runtime działają na warstwie, którą tradycyjne systemy obronne zwykle pomijają. Firmy potrzebują teraz zabezpieczeń świadomych sztucznej inteligencji: specjalnie skonstruowanych narzędzi monitorujących, które obserwują dziwne wzorce użytkowania, wyłapują sztuczki przeciwników i ograniczają podejrzany ruch, zanim rozprzestrzenią się szkody. Adopcja tych wyspecjalizowanych mechanizmów obronnych dopiero się rozpoczyna, ale wszystko wskazuje na to, że ochrona warstwy wnioskowania będzie niezbędna do utrzymania zrównoważonych i bezpiecznych projektów AI.
Największe przełomy w sztucznej inteligencji będą miały znaczenie tylko wtedy, gdy organizacje będą mogły zaufać swoim systemom w zakresie dostarczania dokładnych, bezstronnych wyników - bez rozbijania banku lub naruszania zobowiązań dotyczących prywatności. Atakujący będą nadal ewoluować, znajdując nowe sposoby na oszukanie systemu i zwiększenie ryzyka operacyjnego. Firmy, które wyprzedzą konkurencję, inwestując w solidną ochronę w czasie wnioskowania i inteligentniejsze monitorowanie, nie tylko zabezpieczą wrażliwe dane, ale także ochronią wyniki finansowe. W dzisiejszym krajobrazie sztucznej inteligencji bezpieczeństwo jest inwestycją w przyszłość, a nie tylko refleksją.
Zagłęb się w ten temat, czytając oryginalny raport na VentureBeat: Jak ataki Runtime zmieniają dochodową sztuczną inteligencję w budżetowe czarne dziury.
This website uses cookies.