Представьте, что вы находитесь в ресторане и только что попробовали лучший торт, который вы когда-либо ели. Вернувшись домой, вы полны решимости заново приготовить этот восхитительный шедевр. Вместо того, чтобы спрашивать рецепт, вы полагаетесь на свой вкус и знания, чтобы разобрать торт и приготовить его самостоятельно.
А что, если кто-то сможет сделать это с вашей личной информацией? Кто-то изучает цифровой след, который вы оставляете, и восстанавливает ваши личные данные.
В этом суть атаки обратного инжиниринга модели нейронной сети — метода, который может превратить чат-бота с искусственным интеллектом в инструмент кибердетектива.
В эпоху ускоренной цифровизации технологии нейронных сетей и искусственного интеллекта стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Использование чат-ботов на базе искусственного интеллекта стало популярным для предоставления интеллектуальной поддержки пользователям и облегчения онлайн-взаимодействия. Однако такое увеличение автоматического обмена информацией и данными вызывает обеспокоенность по поводу безопасности и конфиденциальности. Проверять Особенности, которые следует учитывать при регистрации в службе чат-ботов с искусственным интеллектом.
В этой статье будет представлен подробный анализ угроз безопасности, связанных с технологиями нейронных сетей в чат-ботах, и способы защиты от них. Мы рассмотрим различные типы атак и проблемы, которые могут возникнуть при использовании этих технологий, а также рекомендации по повышению безопасности и конфиденциальности при взаимодействии с этими системами. Давайте начнем изучать эту интересную тему безопасности и искусственного интеллекта.
Понимание атаки обратного проектирования модели нейронной сети
Нейронная сеть — это «мозг» современного искусственного интеллекта (ИИ). Он отвечает за потрясающую функциональность распознавания голоса, гуманизированных чат-ботов и генеративного искусственного интеллекта.
Нейронные сети, по сути, представляют собой серию алгоритмов, предназначенных для распознавания закономерностей, мышления и даже обучения, как человеческий мозг. Это происходит в масштабах и со скоростью, далеко превосходящими наши органические возможности.
Книга секретов искусственного интеллекта
Как и наш человеческий мозг, нейронные сети могут скрывать секреты. Эти секреты представляют собой данные, предоставленные пользователями. В модели обратной атаки хакер использует выходные данные нейронной сети (например, ответы чат-бота) для обратного проектирования входных данных (предоставленной вами информации).
Для осуществления атаки хакер использует специальную модель машинного обучения, называемую «обратное проектирование». Эта модель спроектирована как своего рода зеркальное отражение и обучается не на исходных данных, а на целевых выходных данных.
Цель обратного проектирования этой модели — спрогнозировать входные данные — исходные и часто конфиденциальные данные, которые вы ввели в чат-бот.
Реверс-инжиниринг модели
С ростом использования систем DL также растет обеспокоенность по поводу их уязвимостей.
Давайте обсудим некоторые из наиболее распространенных проблем практиков отрасли, а также статью, в которой рассматриваются некоторые из них. pic.twitter.com/eR1coZoGjb
— Давид Соселия (@DavitSoselia_) Июль 10, 2021
Реверс-инжиниринг модели можно рассматривать как восстановление разорванного документа. Но вместо того, чтобы собирать вместе полоски бумаги, он собирает воедино рассказанную историю ответов целевой модели.
Обратное проектирование: модель изучает язык выходных данных нейронной сети. Он ищет характерные признаки, которые со временем раскрывают характер входных данных. С каждым новым фрагментом данных и каждым ответом, который он анализирует, он делает более точные прогнозы относительно предоставляемой вами информации.
Этот процесс представляет собой непрерывный цикл гипотез и испытаний. При наличии достаточного объема данных реверс-инженер модели может точно составить подробный профиль о вас даже на основе самых обыденных данных.
Процесс обратного проектирования модели — это игра в соединение точек. Каждый фрагмент данных, просочившийся в результате взаимодействия, позволяет модели построить профиль, и по прошествии достаточного времени формируемый ею профиль становится непредсказуемо подробным.
В конечном итоге раскрывается информация о деятельности, предпочтениях и личности пользователя. Идеи, которые никогда не предназначались для раскрытия или обнародования.
Что делает это возможным?
В нейронных сетях каждый запрос и ответ являются точкой данных. Опытные злоумышленники используют передовые статистические методы для анализа этих данных и поиска корреляций и закономерностей, невидимых для человеческого понимания.
Такие методы, как регрессионный анализ (изучение взаимосвязи между двумя переменными), для прогнозирования значений входных данных на основе полученных вами выходных данных.
Хакер использует алгоритмы машинного обучения для обратного проектирования своей модели и улучшения прогнозов. Он принимает выходные данные чат-бота и передает их в свои алгоритмы, чтобы обучить их аппроксимировать обратную функцию целевой нейронной сети.
Проще говоря, «обратная функция» означает, как хакеры меняют поток данных с выхода на вход. Цель злоумышленника — обучить алгоритмы обратного проектирования своей модели для выполнения обратной задачи исходной нейронной сети.
По сути, именно так он создает модель, которая, учитывая только выходные данные, пытается вычислить входные данные.
Как против вас может быть использована атака по реверс-инжинирингу шаблонов
Представьте, что вы используете популярный инструмент для онлайн-оценки своего здоровья. Вы записываете свои симптомы, ранее существовавшие состояния, привычки в еде и даже любое употребление психоактивных веществ, чтобы получить подробное представление о своем самочувствии.
Это конфиденциальная и личная информация.
С помощью атаки обратного проектирования модели, нацеленной на используемую вами систему искусственного интеллекта, хакер может воспользоваться общим советом, который дает вам чат-бот, и использовать его для вывода вашей личной истории болезни. Например, ответ чат-бота может быть примерно таким:
Антинуклеарные антитела (АНА) можно использовать для указания на наличие аутоиммунных заболеваний, таких как СКВ.
Обратное проектирование модели позволило предсказать, что целевой пользователь задает вопросы, связанные с аутоиммунным заболеванием. Имея больше информации и больше ответов, хакер может прийти к выводу, что у цели серьезное состояние здоровья. Внезапно полезный онлайн-инструмент становится цифровой дырой в вашем личном здоровье.
Что можно сделать с атаками обратного инжиниринга?
Можем ли мы построить крепость вокруг наших личных данных? Ну, это сложно. Разработчики нейронных сетей могут затруднить проведение атак по обратному проектированию модели, добавив уровни безопасности и скрывая принцип их работы. Вот несколько примеров технологий, используемых для защиты пользователей:
- дифференциальная конфиденциальность: Это гарантирует, что выходные данные AI будут достаточно «шумными», чтобы скрыть отдельные точки данных. Это немного похоже на шепот в толпе, когда ваши слова теряются в коллективной болтовне окружающих.
- Многосторонние вычисления: Этот метод напоминает работу команды над секретным проектом, поскольку она делится только результатами выполнения отдельных задач, а не конфиденциальными деталями. Это позволяет нескольким системам обрабатывать данные вместе, не подвергая отдельные пользовательские данные сети или друг другу.
- Федеративное обучение: предполагает обучение ИИ на нескольких устройствах, сохраняя при этом отдельные пользовательские данные локально. Это немного похоже на совместное пение хора. Вы можете слышать все звуки, но ни один звук нельзя выделить или идентифицировать.
Хотя эти решения весьма эффективны, защита от атак обратного проектирования моделей — это игра в кошки-мышки. По мере совершенствования защиты улучшаются и методы ее обхода. В этом случае ответственность ложится на компании и разработчиков, которые собирают и хранят наши данные, но есть способы защитить себя. Проверять Что такое FraudGPT? Как защитить себя от опасного чат-бота?
Как защитить себя от атак обратного инжиниринга
Условно говоря, нейронные сети и технологии искусственного интеллекта все еще находятся в зачаточном состоянии. Пока системы не защищены, пользователь обязан быть первой линией защиты при защите данных.
Вот несколько советов о том, как снизить риск стать жертвой атаки обратного инжиниринга формы:
- Будьте избирательным участникомОтноситесь к своей личной информации как к секретному семейному рецепту. Будьте избирательны в выборе тех, с кем вы делитесь информацией, особенно при заполнении онлайн-форм и взаимодействии с различными чат-ботами. Ставьте под сомнение необходимость каждого фрагмента данных, запрошенного у вас. Если вы не хотите делиться информацией с незнакомцем, не делитесь ею с чат-ботом.
- Постоянно обновляйте программное обеспечение: обновления внешнего программного обеспечения, браузеров и даже вашей операционной системы предназначены для обеспечения вашей безопасности. Пока разработчики заняты защитой нейронных сетей, вы также можете снизить риск перехвата данных, регулярно применяя патчи и обновления.
- Держите личную информацию в тайне: когда приложение или чат-бот запрашивает личные данные, сделайте паузу и подумайте о намерении. Если запрошенная информация кажется нерелевантной для предоставляемой услуги, скорее всего, это ловушка. Не следует раскрывать конфиденциальную информацию, такую как здоровье, финансы или личные данные, новому знакомому только потому, что он говорит, что она ему нужна. Аналогичным образом определите, какая информация действительно необходима для работы приложения, и откажитесь от ее предоставления.
Общие вопросы
Вопрос 1. Что такое нейросетевая модель?
Модель нейронной сети — это тип искусственного интеллекта, который имитирует сенсорный процесс человеческого мозга. Он состоит из связанных слоев, которые обрабатывают и используют данные для разных целей.
В2. Что такое атаки на реверс-инжиниринг модели для нейронной сети?
Атаки обратного проектирования моделей — это операции обратного проектирования, нацеленные на модели нейронных сетей. Это делается путем попытки получить доступ к входным данным через выходные данные, предоставляемые чат-ботом.
Вопрос 3. Каковы потенциальные последствия атак на обратный инжиниринг моделей?
Атаки обратного проектирования моделей могут привести к доступу к частной и конфиденциальной информации пользователя, что негативно повлияет на его конфиденциальность.
Вопрос 4. Как защититься от атак обратного инжиниринга модели?
Для защиты моделей нейронных сетей можно использовать методы обеспечения безопасности, такие как дифференциальная конфиденциальность и многосторонние вычисления. Также могут быть реализованы методы федеративного обучения.
Вопрос 5. Каковы основные применения моделей нейронных сетей?
Модели нейронных сетей используются в различных приложениях, включая распознавание голоса и изображений, машинный перевод, беспилотные автомобили, здравоохранение и многое другое.
Защита нашей личной информации в эпоху искусственного интеллекта
Наша личная информация — наш самый ценный актив. Их защита требует бдительности как в отношении того, как мы решаем делиться информацией, так и при разработке мер безопасности для сервисов, которые мы используем.
Знание об этих угрозах и принятие мер, подобных описанным в этой статье, способствует более сильной защите от этих невидимых векторов атак.
Давайте посвятим себя будущему, в котором наша личная информация останется такой: Особенно. Теперь вы можете просмотреть Ваше полное руководство по защите вашей конфиденциальности в эпоху искусственного интеллекта.
