Последнее обновление 16.11.2023 — Иван Катанаев
Ключевые выводы
- Атаки с инверсией модели нейронной сети используют чат-боты с искусственным интеллектом для обнаружения и восстановления личной информации по цифровым следам.
- Хакеры создают инверсионные модели, которые прогнозируют входные данные на основе выходных данных нейронной сети, раскрывая конфиденциальные данные.
- Такие методы, как дифференциальная конфиденциальность, многосторонние вычисления и федеративное обучение, могут помочь защититься от инверсионных атак, но это непрерывная битва. Пользователи должны избирательно делиться информацией, обновлять программное обеспечение и проявлять осторожность при предоставлении личной информации.
Представьте, что вы находитесь в ресторане и только что попробовали лучший торт, который вы когда-либо ели. Вернувшись домой, вы полны решимости воссоздать этот кулинарный шедевр. Вместо того, чтобы спрашивать рецепт, вы полагаетесь на свои вкусовые рецепторы и знания, чтобы разобрать десерт и приготовить свой собственный.
А что, если кто-то сможет сделать это с вашей личной информацией? Кто-то пробует цифровой след, который вы оставляете после себя, и восстанавливает ваши личные данные.
В этом суть атаки с инверсией модели нейронной сети — метода, который может превратить чат-бота с искусственным интеллектом в инструмент кибер-слежения.
Понимание атак с инверсией модели нейронной сети
Нейронная сеть — это «мозг» современного искусственного интеллекта (ИИ). Они отвечают за впечатляющую 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. Они делают это в масштабах и со скоростью, которые намного превосходят наши органические возможности.
Книга секретов ИИ
Как и наш человеческий мозг, нейронные сети могут скрывать секреты. Эти секреты — это данные, которые им предоставили пользователи. При атаке с инверсией модели хакер использует выходные данные нейронной сети (например, ответы чат-бота) для обратного проектирования входных данных (предоставленной вами информации).
Для осуществления атаки хакеры используют собственную модель машинного обучения, называемую «моделью инверсии». Эта модель спроектирована как своего рода зеркальное отражение, обученная не на исходных данных, а на выходных данных, генерируемых целью.
Цель этой модели инверсии — предсказать входные данные — исходные, часто конфиденциальные данные, которые вы ввели в чат-бот.
Создание модели инверсии
Создание инверсии можно рассматривать как восстановление измельченного документа. Но вместо того, чтобы собирать вместе полоски бумаги, он собирает воедино историю, рассказанную на основе ответов целевой модели.
Модель инверсии изучает язык выходных данных нейронной сети. Он ищет явные признаки, которые со временем раскрывают природу входных данных. С каждым новым фрагментом данных и каждым ответом, который он анализирует, он лучше прогнозирует информацию, которую вы предоставляете.
Этот процесс представляет собой постоянный цикл гипотез и испытаний. При наличии достаточного количества выходных данных инверсионная модель может точно составить ваш подробный профиль даже на основе самых безобидных, казалось бы, данных.
Процесс инверсионной модели — это игра по соединению точек. Каждый фрагмент данных, просочившийся в результате взаимодействия, позволяет модели сформировать профиль, и по прошествии достаточного времени формируемый ею профиль становится неожиданно подробным.
В конечном итоге раскрывается информация о деятельности, предпочтениях и личности пользователя. Идеи, которые не предназначались для разглашения 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), позволяющие прогнозировать значения входных данных на основе полученных вами выходных данных.
Хакеры используют алгоритмы машинного обучения в своих собственных моделях инверсии для уточнения своих прогнозов. Они берут выходные данные чат-бота и вводят их в свои алгоритмы, чтобы научить их аппроксимировать обратную функцию целевой нейронной сети.
Проще говоря, «обратная функция» означает, как хакеры меняют поток данных с выхода на вход. Цель злоумышленника — обучить свои инверсионные модели выполнять задачу, противоположную исходной нейронной сети.
По сути, именно так они создают модель, которая, исходя только из выходных данных, пытается вычислить, какими должны были быть входные данные.
Как инверсионные атаки могут быть использованы против вас
Представьте, что вы используете популярный онлайн-инструмент оценки состояния здоровья. Вы вводите свои симптомы, предыдущие состояния, пищевые привычки и даже употребление наркотиков, чтобы получить некоторое представление о своем самочувствии.
Это конфиденциальная и личная информация.
При инверсионной атаке, 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 волчанка.
Модель инверсии может предсказать, что целевой пользователь задавал вопросы, связанные с аутоиммунным заболеванием. Имея больше информации и больше ответов, хакеры могут сделать вывод, что у жертвы серьезное заболевание. Внезапно полезный онлайн-инструмент становится цифровым глазком на ваше личное здоровье.
Что можно сделать с инверсионными атаками?
Можем ли мы построить крепость на наших личных данных? Ну, это сложно. Разработчики нейронных сетей могут усложнить проведение атак с использованием инверсионной модели, добавив уровни безопасности и скрывая принцип их работы. Вот несколько примеров методов, используемых для защиты пользователей:
- Дифференциальная конфиденциальность: это гарантирует, что выходные данные AI будут достаточно «шумными», чтобы маскировать отдельные точки данных. Это немного похоже на шепот в толпе: ваши слова теряются в коллективной болтовне окружающих.
- Многосторонние вычисления. Этот метод подобен команде, работающей над конфиденциальным проектом, когда они делятся только результатами своих индивидуальных 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 локальные данные отдельных пользователей. Это немного похоже на совместное пение хора; вы можете услышать каждый голос, но ни один голос нельзя выделить или идентифицировать.
Хотя эти решения в значительной степени эффективны, защита от инверсионных атак представляет собой игру в кошки-мышки. По мере совершенствования защиты улучшаются и методы ее обхода. Таким образом, ответственность ложится на компании и разработчиков, которые собирают и хранят наши данные, но есть способы защитить себя.
Как защитить себя от инверсионных атак
Условно говоря, нейронные сети и технологии искусственного интеллекта все еще находятся в зачаточном состоянии. Пока системы не защищены от ошибок, ответственность за защиту ваших данных лежит на пользователе.
Вот несколько советов о том, как снизить риск стать жертвой инверсионной атаки:
- Делитесь информацией избирательно: относитесь 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 чат-ботами. Ставьте под сомнение необходимость каждого фрагмента данных, который от вас запрашивают. 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.
- Сохраняйте личную информацию конфиденциальной: всякий раз, когда приложение или чат-бот запрашивает личные данные, сделайте паузу и обдумайте намерение. Если запрошенная информация кажется нерелевантной для предоставляемой услуги, возможно, так оно и есть.
Вы не станете предоставлять конфиденциальную информацию, такую как здоровье, финансы или личные данные, новому знакомому только потому, что он сказал, что ему это нужно. Аналогичным образом определите, какая информация действительно необходима для работы приложения, и откажитесь от ее предоставления.
Защита нашей личной информации в эпоху искусственного интеллекта
Наша личная информация — наш самый ценный актив. Ее защита требует бдительности как в отношении того, как мы решаем делиться информацией, так и при разработке мер безопасности для сервисов, которые мы используем.
Осведомленность об этих угрозах и принятие мер, подобных описанным в этой статье, способствуют более сильной защите от этих, казалось бы, невидимых векторов атак.
Давайте посвятим себя будущему, в котором наша личная информация останется именно частной.
