Imagina que estás en un restaurante y acabas de probar el mejor pastel que jamás hayas comido. Cuando regresas a casa, estás decidido a volver a cocinar esta deliciosa obra maestra. En lugar de pedir una receta, confías en tu gusto y conocimiento para deconstruir el pastel y prepararlo tú mismo.
Ahora bien, ¿qué pasaría si alguien pudiera hacer eso con tu información personal? Alguien está examinando la huella digital que dejas y reconstruyendo tus datos privados.
Esta es la esencia de un ataque de ingeniería inversa a un modelo de red neuronal, una técnica que puede convertir un chatbot de IA en una herramienta de ciberdetección.
En la era de la digitalización acelerada, las tecnologías de redes neuronales e inteligencia artificial se han convertido en una parte esencial de nuestra vida diaria. El uso de chatbots impulsados por IA se ha vuelto popular para brindar soporte inteligente a los usuarios y facilitar la interacción en línea. Sin embargo, este aumento en el intercambio automático de información y datos genera preocupaciones sobre la seguridad y la privacidad. Verificar Características a tener en cuenta al suscribirse a un servicio de chatbot de IA.
Este artículo proporcionará un análisis detallado de las amenazas a la seguridad asociadas con las tecnologías de redes neuronales en los chatbots y cómo protegerse de ellas. Exploraremos los diferentes tipos de ataques y desafíos que pueden surgir al usar estas tecnologías, así como también brindaremos orientación sobre cómo mejorar la seguridad y la privacidad al interactuar con estos sistemas. Comencemos a explorar este apasionante tema de la seguridad y la inteligencia artificial.
Comprensión del ataque de ingeniería inversa del modelo de red neuronal
Una red neuronal es el "cerebro" detrás de la inteligencia artificial (IA) moderna. Es responsable de la asombrosa funcionalidad detrás del reconocimiento de voz, los chatbots humanizados y la IA generativa.
Las redes neuronales son esencialmente una serie de algoritmos diseñados para reconocer patrones, pensar e incluso aprender como el cerebro humano. Lo hace a una escala y velocidad que van mucho más allá de nuestras capacidades orgánicas.
Libro de secretos de la inteligencia artificial.
Al igual que nuestro cerebro humano, las redes neuronales pueden ocultar secretos. Estos secretos son datos que los usuarios han proporcionado. En el modelo de ataque inverso, el hacker utiliza las salidas de la red neuronal (como las respuestas del chatbot) para aplicar ingeniería inversa a las entradas (la información que usted proporcionó).
Para llevar a cabo el ataque, el hacker utiliza un modelo de aprendizaje automático personalizado llamado “ingeniería inversa”. Este modelo está diseñado para ser una especie de imagen reflejada y no se entrena con los datos originales sino con la salida generada por el objetivo.
El propósito de este modelo de ingeniería inversa es predecir la entrada: los datos originales y a menudo confidenciales que ingresó en el chatbot.
Realizar ingeniería inversa del modelo.
Con el creciente uso de sistemas DL, también aumenta la preocupación por sus vulnerabilidades.
Analicemos algunas de las preocupaciones más comunes de los profesionales de la industria, así como un documento que aborda algunas de ellas. pic.twitter.com/eR1coZoGjb
— Pescante Soselia (@DavitSoselia_) 10 de Julio de 2021
Se puede considerar la ingeniería inversa de un modelo como la reconstrucción de un documento roto. Pero en lugar de juntar tiras de papel, reconstruye la historia narrada de las respuestas del modelo objetivo.
Mediante ingeniería inversa, el modelo aprende el lenguaje de salida de la red neuronal. Busca señales reveladoras que revelen, con el tiempo, la naturaleza de la entrada. Con cada nuevo dato y cada respuesta que analiza, hace mejores predicciones sobre la información que usted proporciona.
Este proceso es un ciclo continuo de hipótesis y pruebas. Con suficiente rendimiento, un ingeniero inverso de modelos puede inferir con precisión un perfil detallado sobre usted, incluso a partir de los datos más mundanos.
El proceso de ingeniería inversa del modelo es un juego de conectar los puntos. Cada dato filtrado a través de la interacción permite que el modelo construya un perfil y, con el tiempo suficiente, el perfil que forma se vuelve impredeciblemente detallado.
En última instancia, se revela información sobre las actividades, preferencias e identidad del usuario. Ideas que nunca debieron ser reveladas o hechas públicas.
¿Qué hace esto posible?
Dentro de las redes neuronales, cada consulta y respuesta es un punto de datos. Los atacantes expertos implementan métodos estadísticos avanzados para analizar estos puntos de datos y buscar correlaciones y patrones imperceptibles para el entendimiento humano.
Técnicas como el análisis de regresión (que examina la relación entre dos variables) para predecir los valores de las entradas en función de las salidas que recibe.
El hacker utiliza algoritmos de aprendizaje automático para realizar ingeniería inversa en su modelo y mejorar sus predicciones. Toma los resultados del chatbot y los introduce en sus algoritmos para entrenarlos para que se aproximen a la función inversa de la red neuronal objetivo.
En términos simplificados, la “función inversa” se refiere a cómo los piratas informáticos invierten el flujo de datos desde la salida a la entrada. El objetivo del atacante es entrenar los algoritmos de ingeniería inversa de su modelo para realizar la tarea inversa de la red neuronal original.
En esencia, así es como crea un modelo que, dadas únicamente las salidas, intenta calcular las entradas.
Cómo se podría utilizar un patrón de ataque de ingeniería inversa en su contra
Imagine que está utilizando una herramienta popular para evaluar su salud en línea. Anotas tus síntomas, condiciones preexistentes, hábitos alimentarios e incluso cualquier consumo de sustancias para obtener una visión detallada de tu bienestar.
Esta es información sensible y personal.
A través de un modelo de ataque de ingeniería inversa dirigido al sistema de inteligencia artificial que está utilizando, un pirata informático puede seguir el consejo genérico que le brinda un chatbot y usarlo para inferir su historial médico privado. Por ejemplo, la respuesta del chatbot podría ser algo como:
Los anticuerpos antinucleares (ANA) se pueden utilizar para indicar la presencia de enfermedades autoinmunes como el LES.
La ingeniería inversa del modelo podría predecir que el usuario objetivo estaba haciendo preguntas relacionadas con una condición autoinmune. Con más información y más respuestas, el hacker puede concluir que el objetivo tiene un problema de salud grave. De repente, una útil herramienta online se convierte en un agujero digital en tu salud personal.
¿Qué se puede hacer ante los ataques de ingeniería inversa?
¿Podemos construir una fortaleza en torno a nuestros datos personales? Bueno, es complicado. Los desarrolladores de redes neuronales pueden hacer que los ataques de ingeniería inversa a modelos sean más difíciles de realizar agregando capas de seguridad y oscureciendo su funcionamiento. A continuación se muestran algunos ejemplos de tecnologías utilizadas para proteger a los usuarios:
- privacidad diferencial: Esto garantiza que las salidas de la IA sean lo suficientemente “ruidosas” como para ocultar puntos de datos individuales. Es un poco como susurrar entre una multitud, donde tus palabras se pierden en la charla colectiva de quienes te rodean.
- Computación multipartita: Esta técnica se asemeja a un equipo que trabaja en un proyecto secreto compartiendo solo los resultados de sus tareas individuales, no detalles sensibles. Permite que varios sistemas procesen datos juntos sin exponer los datos de los usuarios individuales a la red o entre sí.
- Aprendizaje federado: Implica entrenar la IA en múltiples dispositivos, al mismo tiempo que se mantienen locales los datos de los usuarios individuales. Es un poco como un coro cantando juntos. Puede escuchar todos los sonidos, pero no se puede aislar ni identificar ningún sonido.
Aunque estas soluciones son bastante efectivas, protegerse contra ataques de ingeniería inversa a los modelos es un juego del gato y el ratón. A medida que mejoran las defensas, también lo hacen las técnicas para sortearlas. La responsabilidad recae entonces en las empresas y desarrolladores que recopilan y almacenan nuestros datos, pero hay formas de protegerse. Verificar ¿Qué es FraudGPT? ¿Cómo te proteges de un chatbot peligroso?
Cómo protegerse de ataques de ingeniería inversa
En términos relativos, las redes neuronales y las tecnologías de inteligencia artificial todavía están en su infancia. Hasta que los sistemas sean seguros, es responsabilidad del usuario ser la primera línea de defensa al proteger los datos.
A continuación se ofrecen algunos consejos sobre cómo reducir el riesgo de convertirse en víctima de un ataque de ingeniería inversa:
- Sea un participante selectivoTrate su información personal como una receta familiar secreta. Sea selectivo acerca de con quién lo comparte, especialmente al completar formularios en línea e interactuar con diferentes chatbots. Cuestione la necesidad de cada dato que se le solicite. Si no desea compartir información con un extraño, no la comparta con un chatbot.
- Mantenga el software actualizado: Las actualizaciones del software de interfaz de usuario, los navegadores e incluso su sistema operativo están diseñadas para mantenerlo seguro. Mientras los desarrolladores están ocupados protegiendo las redes neuronales, también puede reducir el riesgo de interceptación de datos aplicando parches y actualizaciones con regularidad.
- Mantenga la información personal privada: Cuando una aplicación o chatbot solicita datos personales, haga una pausa y piense en la intención. Si la información solicitada parece irrelevante para el servicio que se brinda, es probable que se trate de una trampa. No debes dar información confidencial como salud, finanzas o identidad a un nuevo conocido sólo porque dice que la necesita. Asimismo, mida qué información es realmente necesaria para que la aplicación funcione y opte por no compartir más.
preguntas comunes
P1. ¿Qué es un modelo de red neuronal?
Un modelo de red neuronal es un tipo de inteligencia artificial que imita el proceso sensorial del cerebro humano. Consta de capas conectadas que procesan y utilizan datos para diferentes propósitos.
P2. ¿Qué son los ataques modelo de ingeniería inversa para una red neuronal?
Los ataques de ingeniería inversa de modelos son operaciones de ingeniería inversa dirigidas a modelos de redes neuronales. Esto se hace intentando acceder a la entrada a través de la salida proporcionada por el chatbot.
P3. ¿Cuáles son las posibles consecuencias de los ataques de ingeniería inversa a los modelos?
Los ataques de ingeniería inversa de modelos pueden conducir al acceso a información privada y sensible del usuario, impactando negativamente en su privacidad.
P4. ¿Cómo protegerse contra ataques de ingeniería inversa de modelos?
Para proteger los modelos de redes neuronales, se pueden seguir prácticas de seguridad como la privacidad diferencial y la informática multipartita. También se pueden implementar técnicas de aprendizaje federado.
P5. ¿Cuáles son las principales aplicaciones de los modelos de redes neuronales?
Los modelos de redes neuronales se utilizan en una variedad de aplicaciones, incluido el reconocimiento de voz e imágenes, la traducción automática, los automóviles autónomos, la atención médica y más.
Proteger nuestra información personal en la era de la inteligencia artificial
Nuestra información personal es nuestro activo más valioso. Protegerlos requiere vigilancia, tanto en la forma en que elegimos compartir información como en el desarrollo de medidas de seguridad para los servicios que utilizamos.
Ser consciente de estas amenazas y tomar medidas como las que se describen en este artículo contribuye a una defensa más sólida contra estos vectores de ataque invisibles.
Comprometámonos con un futuro en el que nuestra información privada siga siéndolo: خاصة. Ahora puedes ver Tu guía completa para proteger tu privacidad en la era de la inteligencia artificial.
