Os 7 principais riscos e ameaças à segurança de IA
A IA tem o potencial de revolucionar muitos setores, inclusive o de segurança cibernética. No entanto, o poder da IA também traz riscos significativos à segurança.
#1. Violações de dados
Os modelos de IA são treinados em grandes volumes de dados. Esses dados incluem instâncias rotuladas dos tipos de eventos que a IA foi projetada para detectar. Por exemplo, a IA treinada para identificar ameaças no tráfego de rede precisa de dados de treinamento que contenham exemplos de tráfego normal e malicioso. Essas coleções de dados de treinamento podem conter informações confidenciais sobre os clientes e os negócios de uma organização. O armazenamento e o uso desses dados para treinar a IA correm o risco de serem violados por um invasor.
#2. Ataques adversários
Os sistemas de IA são treinados para desenvolver modelos que sejam úteis para atingir objetivos específicos. Por exemplo, um sistema de AI pode ser ensinado a diferenciar entre arquivos benignos e possíveis malware no tráfego de rede.
Os atacantes cibernéticos podem tentar treinar seus próprios sistemas de IA para aprender os modelos dos sistemas defensivos. Isso pode permitir que os invasores identifiquem meios de passar por cima do sistema de IA, descobrindo lacunas em seu modelo.
#3. Manipulação de dados e envenenamento de dados
Os ataques de manipulação e envenenamento de dados têm como alvo os dados rotulados usados para treinar modelos de IA. Os invasores introduzirão instâncias adicionais com rótulos incorretos nessa coleção de dados. O objetivo desses ataques é treinar incorretamente o modelo da IA. Se o conjunto de dados de treinamento tiver tráfego de ataque rotulado como benigno, o modelo de IA não reconhecerá esses ataques. Isso dá ao invasor a oportunidade de passar pelo sistema de IA depois que ele for implantado.
#4. Preconceito e discriminação
Um modelo de IA é tão bom quanto seus dados de treinamento. Os modelos de IA são treinados apresentando-lhes muitas entradas rotuladas e permitindo que eles criem modelos que produzam os resultados desejados. O problema com essa abordagem é que os dados de treinamento tendenciosos produzem modelos de IA tendenciosos. O exemplo mais comum disso é o fato de que os sistemas de reconhecimento facial são predominantemente treinados em imagens de pessoas de determinados grupos demográficos. Geralmente, esses sistemas têm uma taxa de erro muito maior para pessoas fora dos grupos demográficos representados pelo conjunto de dados de treinamento.
#5. Falta de transparência
A IA é adequada para identificar padrões, tendências e relacionamentos nos dados. Depois de treinar a IA, seu modelo refletirá essas tendências e será capaz de tomar decisões e fazer identificações com base nesses padrões. No entanto, os modelos usados pelos sistemas de IA não são transparentes ou interpretáveis. Isso torna inviável determinar se o modelo da IA contém vieses ou erros, como os introduzidos por um conjunto de dados de treinamento corrompido.
#6. Geração automatizada de malware
O ChatGPT e ferramentas semelhantes já demonstraram um certo nível de proficiência em programação. Embora o código escrito pelo GenAI possa conter erros, ele pode agilizar o processo de desenvolvimento de código e desenvolver aplicativos sofisticados. As ferramentas GenAI têm proteções contra a criação de malware; no entanto, essas proteções geralmente têm brechas que permitem que sejam contornadas. A GenAI pode permitir que agentes de ameaças menos sofisticados desenvolvam malware avançado, e seus recursos só crescerão no futuro.
#7. Modelar os ataques à cadeia de suprimentos
O treinamento de um modelo de IA é um desafio complexo. Uma organização precisa coletar um grande corpus de dados rotulados e usá-lo para treinar um modelo de IA. Isso requer acesso a dados e conhecimento especializado em aprendizado de máquina (machine learning, ML) e ciência de dados. Como resultado, muitas organizações usarão modelos de IA desenvolvidos e treinados por terceiros. No entanto, isso introduz o risco de que os invasores tenham como alvo as organizações que desenvolvem o modelo, injetando dados de treinamento maliciosos ou tomando outras medidas para corromper o modelo.
Como se proteger dos riscos de IA
A maioria dos riscos de segurança de IA se resume à segurança e à qualidade dos dados. Se uma organização puder manter os dados de treinamento para seus modelos de IA protegidos contra exposição e puder garantir que os dados de treinamento estejam completos e corretos, os modelos treinados com base nesses dados deverão ser precisos.
No entanto, muitas organizações não têm os recursos, a experiência ou o desejo de treinar seus próprios modelos de IA. Nesses casos, obter soluções de IA de um fornecedor respeitável com uma postura de segurança sólida é a melhor maneira de garantir a qualidade, a correção e a segurança dessas soluções.
Opinião