Wraz z pojawieniem się nowej mocy technologii generatywnej sztucznej inteligencji, pojawiają się również zagrożenia dla cyberbezpieczeństwa związane z generatywną sztuczną inteligencją. Generatywna sztuczna inteligencja stanowi najnowocześniejszą granicę technologiczną, łącząc możliwości uczenia maszynowego (ML) i sztucznej inteligencji (AI).
Znajdujemy się u progu renesansu technologicznego, w którym technologie sztucznej inteligencji będą rozwijać się wykładniczo. Nie można jednak pominąć zagrożeń związanych z cyberbezpieczeństwem generatywnej sztucznej inteligencji. Przeanalizujmy ten aspekt, aby zrozumieć, w jaki sposób można zapobiegać wyzwaniom związanym z cyberbezpieczeństwem, które wynikają z używania i nadużywania generatywnej sztucznej inteligencji.
Czym jest generatywna sztuczna inteligencja?
Generatywna sztuczna inteligencja, skrót od Generative Artificial Intelligence, odnosi się do klasy technik sztucznej inteligencji, które koncentrują się na tworzeniu nowych danych, które przypominają lub są podobne do istniejących danych. Zamiast być wyraźnie zaprogramowanym do określonego zadania, modele generatywnej sztucznej inteligencji uczą się wzorców i struktur z danych, na których są szkolone, a następnie generują nowe treści w oparciu o tę wyuczoną wiedzę.
Głównym celem generatywnej sztucznej inteligencji jest generowanie danych, które są nie do odróżnienia od danych rzeczywistych, dzięki czemu wyglądają tak, jakby zostały stworzone przez człowieka lub pochodziły z tej samej dystrybucji, co oryginalne dane. Zdolność ta ma wiele zastosowań w różnych dziedzinach, takich jak generowanie języka naturalnego, synteza obrazu, komponowanie muzyki, konwersja tekstu na mowę, a nawet generowanie wideo.
Dlaczego generatywna sztuczna inteligencja jest kolejnym największym zagrożeniem dla cyberbezpieczeństwa?
GPT-3, GPT-4 i inne narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji nie są odporne na zagrożenia cyberbezpieczeństwa i cyberzagrożenia związane z generatywną sztuczną inteligencją. Firmy muszą wdrożyć zasady, aby uniknąć znacznego ryzyka cybernetycznego związanego z generatywną sztuczną inteligencją.
Jak podkreślił Terence Jackson, główny doradca ds. bezpieczeństwa w Microsoft, w artykule dla Forbes, polityka prywatności platform takich jak ChatGPT wskazuje na gromadzenie kluczowych danych użytkownika, takich jak adres IP, informacje o przeglądarce i aktywność przeglądania, które mogą być udostępniane stronom trzecim.
Jackson ostrzega również przed zagrożeniami dla cyberbezpieczeństwa stwarzanymi przez generatywną sztuczną inteligencję, rozszerzając powierzchnię ataku i zapewniając hakerom nowe możliwości do wykorzystania.
Ponadto, artykuł Wired z kwietnia ujawnił luki w zabezpieczeniach tych narzędzi, podkreślając cyberzagrożenia związane z generatywną sztuczną inteligencją.
W ciągu zaledwie kilku godzin badacz bezpieczeństwa ominął systemy bezpieczeństwa OpenAI i zmanipulował GPT-4, podkreślając potencjalne cyberzagrożenia związane z generatywną sztuczną inteligencją i potrzebę solidnych środków bezpieczeństwa cybernetycznego.
7 największych zagrożeń dla cyberbezpieczeństwa związanych z generatywną sztuczną inteligencją
Generatywna sztuczna inteligencja jest potężnym narzędziem do rozwiązywania problemów, ale wiąże się z pewnym ryzykiem. Najbardziej oczywistym z nich jest to, że może zostać wykorzystana w złych celach, takich jak kradzież własności intelektualnej lub oszustwo.
Tworzenie wiadomości phishingowych
Największym zagrożeniem dla cyberbezpieczeństwa związanym z generatywną sztuczną inteligencją jest tworzenie phishingu.
Zagrożenie phishingiem jest realne i nie zniknie.
Ponieważ coraz więcej firm korzysta z poczty elektronicznej i innych form komunikacji cyfrowej w celu promowania swoich produktów lub usług, przestępcy stają się coraz bardziej wyrafinowani w swoich wysiłkach zmierzających do nakłonienia ludzi do podania danych osobowych.
Najpopularniejsze oszustwa nazywane są "phishingiem", ponieważ często obejmują fałszywą wiadomość e-mail wysłaną z zaufanego źródła (takiego jak bank), która zawiera załącznik lub link, który wygląda na legalny, ale w rzeczywistości prowadzi do fałszywej strony internetowej, na której użytkownik wprowadza swoje dane uwierzytelniające, aby uzyskać dostęp do swojego konta.
Manipulacja modelami i zatruwanie
Jednym z głównych zagrożeń cyberbezpieczeństwa generatywnej sztucznej inteligencji jest manipulacja i zatruwanie modeli. Ten rodzaj ataku polega na manipulowaniu istniejącym modelem lub zmienianiu go w taki sposób, aby generował fałszywe wyniki.
Atakujący może na przykład zmienić obraz tak, aby wyglądał jak inny obraz z bazy danych, a nie tak, jak jest w rzeczywistości. Atakujący może następnie wykorzystać te zmanipulowane obrazy jako część swojej strategii ataku na sieć lub organizację.
Ataki adwersarzy
Ataki adwersarzy na algorytmy uczenia maszynowego stają się coraz bardziej powszechne, ponieważ hakerzy starają się wykorzystać słabości tych systemów.
Wykorzystanie przeciwstawnych przykładów - ataku, który powoduje, że algorytm popełnia błąd lub błędnie klasyfikuje dane - istnieje od wczesnych dni badań nad sztuczną inteligencją.
Jednak w miarę jak ataki przeciwników stają się coraz bardziej wyrafinowane i potężne, zagrażają one wszystkim typom systemów uczenia maszynowego, w tym modelom generatywnym lub chatbotom.
Naruszenia prywatności danych
Powszechną obawą związaną z modelami generatywnymi jest to, że mogą one nieumyślnie ujawnić wrażliwe dane dotyczące osób lub organizacji.
Przykładowo, organizacja może stworzyć obraz przy użyciu modeli generatywnych, które przypadkowo ujawnią poufne informacje o jej klientach lub pracownikach.
Jeśli tak się stanie, może to prowadzić do naruszenia prywatności i procesów sądowych o odszkodowanie.
Deepfakes i media syntetyczne
Modele generatywne mogą być również wykorzystywane do niecnych celów poprzez generowanie fałszywych filmów i nagrań audio, które mogą być wykorzystywane w deepfake'ach (fałszywe filmy) lub syntetycznych mediach (fałszywe wiadomości).
Technologia stojąca za tymi atakami jest stosunkowo prosta: ktoś potrzebuje dostępu do odpowiedniego zbioru danych i kilku podstawowych narzędzi programowych, aby rozpocząć tworzenie złośliwych treści.
Kradzież własności intelektualnej
Kradzież własności intelektualnej jest obecnie jednym z największych problemów w branży technologicznej i będzie się nasilać wraz z rozwojem sztucznej inteligencji.
Generatywna sztuczna inteligencja może generować fałszywe dane, które wyglądają autentycznie i są wiarygodne dla ludzi.
Ten typ danych może być wykorzystywany w różnych branżach, w tym w opiece zdrowotnej, finansach, obronności i administracji rządowej. Może nawet tworzyć fałszywe konta w mediach społecznościowych lub podszywać się pod daną osobę online.
Złośliwe wykorzystanie wygenerowanej zawartości
Generatywna sztuczna inteligencja może również manipulować treścią, zmieniając znaczenie lub kontekst słów lub fraz w tekście lub obrazach na stronie internetowej lub platformie mediów społecznościowych.
Na przykład, jeśli korzystasz z aplikacji, która automatycznie generuje podpisy do zdjęć bez interwencji człowieka. Pozwoliłoby to komuś zmienić podpis z "białego psa" na "czarnego kota" bez faktycznej zmiany czegokolwiek w samym zdjęciu (tylko poprzez edycję podpisu).
Jak wzmocnić obronę przed zagrożeniami cyberbezpieczeństwa związanymi z generatywną sztuczną inteligencją?
W odpowiedzi na te rosnące obawy organizacje muszą wzmocnić swoją obronę przed tymi zagrożeniami.
Oto kilka wskazówek, jak to zrobić:
Przejście na DMARC
DMARC to protokół uwierzytelniania poczty e-mail, który pomaga zapobiegać fałszowaniu wiadomości e-mail i atakom phishingowym, które podszywają się pod własną domenę.
Poprzez wdrożenie DMARC analyzerorganizacje mogą zapewnić, że tylko autoryzowani nadawcy mogą korzystać z ich domeny do komunikacji e-mailowej, minimalizując w ten sposób ryzyko związane z wiadomościami phishingowymi generowanymi przez sztuczną inteligencję.
DMARC zapewnia dodatkowe warstwy ochrony, umożliwiając właścicielom domen otrzymywanie raportów dotyczących dostarczania wiadomości e-mail i podejmowanie niezbędnych działań w celu wzmocnienia bezpieczeństwa poczty elektronicznej, działając w ten sposób jako tarcza przed zagrożeniami cyberbezpieczeństwa generowanymi przez sztuczną inteligencję.
Musisz wdrożyć albo SPF lub DKIM lub obu (zalecane) jako warunek wstępny wdrożenia DMARC.
Przeprowadzanie audytów bezpieczeństwa
Innym sposobem zapobiegania dostępowi hakerów do systemu jest przeprowadzanie audytów cyberbezpieczeństwa.
Audyty te pomogą zidentyfikować potencjalne słabe punkty systemu i zasugerują, jak je naprawić, zanim staną się poważnymi problemami (takimi jak złośliwe oprogramowanie złośliwe oprogramowanie).
Trening kontradyktoryjności
Trening przeciwnika to sposób na symulację ataku przeciwnika i wzmocnienie modelu. Wykorzystuje przeciwnika (lub atakującego), który próbuje oszukać system, udzielając mu błędnych odpowiedzi. Celem jest sprawdzenie, jak zareaguje model i jakie są jego ograniczenia, abyśmy mogli zaprojektować bardziej niezawodne modele.
Solidna ekstrakcja cech
Innym rozwiązaniem jest Robust Feature Extraction (RFE). RFE wykorzystuje głębokie uczenie się do wyodrębniania odpowiednich funkcji z surowych obrazów. Technika ta jest skalowalna i może być stosowana na dużych zbiorach danych. Można ją również łączyć z innymi technikami, takimi jak Verification Through Sampling (VTS) i Outlier Detection (OD), aby poprawić dokładność ekstrakcji cech.
Architektura bezpiecznego modelu
Architektura bezpiecznego modelu (SMA) wykorzystuje bezpieczną architekturę modelu, aby zapobiegać atakom wykorzystującym luki w kodzie oprogramowania, plikach danych lub innych składnikach systemu sztucznej inteligencji. Ideą SMA jest to, że atakujący musiałby znaleźć lukę w kodzie, a nie tylko wykorzystać słabość samego systemu. Korzystanie z kompleksowych usług audytu kodu oprogramowania ma kluczowe znaczenie dla identyfikowania i łagodzenia luk w zabezpieczeniach systemów sztucznej inteligencji, zapewniając integralność i bezpieczeństwo technologii generatywnej sztucznej inteligencji przed wyrafinowanymi zagrożeniami cybernetycznymi.
Regularne audyty modeli
Audyt modeli od wielu lat stanowi istotną część cyberbezpieczeństwa. Obejmuje on badanie modeli wykorzystywanych w systemie w celu zapewnienia, że są one solidne i aktualne. Audyt modeli może być również wykorzystywany do wykrywania luk w modelach, a także identyfikowania modeli, które mogły zostać uszkodzone lub zmienione przez hakerów.
Sprawdzanie poprawności danych wejściowych i filtrowanie
Walidacja danych wejściowych jest jednym z najważniejszych kroków, jakie twórca modelu może podjąć przed wdrożeniem swojego modelu w środowisku produkcyjnym. Walidacja danych wejściowych zapewnia, że dane wprowadzane do modelu nie są niedokładne lub złośliwie zmienione przez hakerów, którzy mogą próbować wykorzystać luki w systemie. Filtrowanie danych wejściowych pozwala programistom określić, które typy danych powinny być dozwolone w ich modelach, jednocześnie zapobiegając przedostawaniu się innych rodzajów danych.
Słowa końcowe
Chociaż technologia ta oferuje liczne korzyści i postępy, otwiera również drzwi do potencjalnych luk w zabezpieczeniach i zagrożeń.
Zdolność generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia przekonujących fałszywych obrazów, filmów i tekstu budzi obawy dotyczące kradzieży tożsamości, kampanii dezinformacyjnych i oszustw.
Co więcej, złośliwe wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji może wzmocnić istniejące zagrożenia cybernetyczne, takie jak ataki phishingowe i inżynieria społeczna.
Ponieważ technologia ta nadal ewoluuje, organizacje i osoby fizyczne muszą nadać priorytet środkom cyberbezpieczeństwa, w tym solidnemu uwierzytelnianiu, ciągłemu monitorowaniu i regularnym ocenom podatności, aby złagodzić ryzyko związane z generatywną sztuczną inteligencją.
W ten sposób możemy wykorzystać potencjał tej technologii, jednocześnie chroniąc się przed nieodłącznymi wyzwaniami związanymi z cyberbezpieczeństwem.
- Czy Blockchain może pomóc poprawić bezpieczeństwo poczty e-mail? - 9 maja 2024 r.
- Serwery proxy dla centrów danych: Odsłonięcie konia roboczego świata proxy - 7 maja 2024 r.
- Kimsuky wykorzystuje zasady DMARC "None" w ostatnich atakach phishingowych - 6 maja 2024 r.