محققان مایکروسافت 8 درس اصلی امنیتی برای هوش مصنوعی را شناسایی کردند

همانطور که هوش مصنوعی به ادغام در چارچوب‌های امنیت سایبری، فرآیندهای تجاری و زیرساخت‌های حیاتی ادامه می‌دهد، درک و رسیدگی به خطرات امنیتی منحصر به فرد آن برای مدیریت موثر ریسک بسیار مهم است.

یک گزارش سفید اخیر از تیم قرمز هوش مصنوعی مایکروسافت که جزئیات درس‌های آموخته شده از تیم قرمز 100 محصول هوش مصنوعی مولد را ارائه می‌دهد، بینش‌های ارزشمندی در مورد چشم‌انداز امنیتی هوش مصنوعی در حال تکامل ارائه می‌دهد. با همسو کردن این درس‌ها با هرم امنیتی هوش مصنوعی، می‌توانیم ارزیابی کنیم که تیم‌های امنیتی چگونه باید تلاش‌های کاهش ریسک را بر اساس سطوح فزاینده آسیب‌پذیری‌های هوش مصنوعی در اولویت قرار دهند.

این یافته‌ها تأکید می‌کنند که امنیت هوش مصنوعی فقط مدیریت آسیب‌پذیری‌های سنتی نیست، بلکه شناخت و کاهش سطوح حمله جدیدی است که با تکامل سیستم‌های هوش مصنوعی پدیدار می‌شوند.

در سراسر استقرارهای هوش مصنوعی، محققان امنیتی هشت درس اصلی امنیتی را از آزمایش‌های سخت‌گیرانه شناسایی کرده‌اند:

1. درک قابلیت‌های سیستم و زمینه استقرار اساسی است.
2. حملات ساده همچنان بسیار موثر هستند و اغلب از محافظت‌های هوش مصنوعی عبور می‌کنند.
3. تیم قرمز هوش مصنوعی اساساً با محک زدن ایمنی استاتیک متفاوت است.
4. اتوماسیون کلید مقیاس‌بندی ارزیابی‌های امنیتی هوش مصنوعی است.
5. تخصص انسانی در شناسایی خطرات ظریف هوش مصنوعی غیرقابل جایگزین باقی می‌ماند.
6. سنجش آسیب‌های هوش مصنوعی مسئولانه دشوار است و نیاز به توجه مستمر دارد.
7. مدل‌های زبان بزرگ (LLM) خطرات امنیتی موجود و جدید را تقویت می‌کنند.
8. امنیت هوش مصنوعی هرگز یک مشکل "حل شده" نخواهد بود، اما نیاز به انطباق مستمر دارد.

بنابراین، بیایید این یافته‌ها را به لایه‌های هرم خود نگاشت کنیم و از پایین شروع کنیم.

در پایه هرم، دستکاری خروجی مدل هوش مصنوعی همچنان یکی از رایج‌ترین بردارهای حمله است. مهاجمان تغییرات ظریفی در داده‌های ورودی ایجاد می‌کنند و مدل‌های هوش مصنوعی را فریب می‌دهند تا طبقه‌بندی‌ها یا خروجی‌های نادرستی داشته باشند. از آشفتگی‌های تصویری خصمانه گرفته تا ورودی‌های متنی دستکاری‌کننده، این حملات از نحوه تعمیم اطلاعات توسط مدل‌های هوش مصنوعی سوء استفاده می‌کنند.

استراتژی کاهش: افزایش استحکام خصمانه از طریق آموزش مجدد، اعتبارسنجی ورودی و تشخیص ناهنجاری همچنان برای کاهش حساسیت مدل هوش مصنوعی در برابر دستکاری بسیار مهم است.

فاسد کردن داده‌های آموزشی همچنان یک خطر قابل توجه برای مدل‌های هوش مصنوعی است، به ویژه آنهایی که بر روی مجموعه‌های داده پویا یا خارجی آموزش داده می‌شوند. مهاجمان داده‌های نادرست یا خصمانه را وارد می‌کنند و به آرامی تصمیم‌گیری مدل را با گذشت زمان تغییر می‌دهند. در موارد دنیای واقعی، این امر منجر به اتخاذ سوگیری‌ها، کاهش عملکرد یا حتی شکست در کاربردهای امنیتی حیاتی توسط سیستم‌های هوش مصنوعی شده است.

استراتژی کاهش: اعتبارسنجی دقیق داده‌ها، ردیابی منشاء و بررسی یکپارچگی در سراسر خط لوله داده به کاهش قرار گرفتن در معرض حملات مسمومیت کمک می‌کند.

از آنجایی که مدل‌های هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در برنامه‌های امنیتی استفاده می‌شوند، مهاجمان به دنبال راه‌هایی برای دور زدن آنها هستند. چه از طریق تغییرات خصمانه‌ای که از موتورهای تشخیص بدافزار فرار می‌کنند یا ورودی‌های با دقت ساخته شده‌ای که سیستم‌های تشخیص تقلب را دور می‌زنند، فرار از مدل یک چالش مداوم باقی می‌ماند.

تکنیک‌های پیچیده‌تر، مانند وارونگی مدل، به مهاجمان اجازه می‌دهد تا الگوهای حساسی را از مدل‌های هوش مصنوعی استخراج کنند و اطلاعات خصوصی بالقوه یا رفتار مدل اختصاصی را آشکار کنند.

استراتژی کاهش: دفاع‌های چند لایه، از جمله ضدعفونی کردن ورودی، آموزش خصمانه و تشخیص تطبیقی، برای همگام شدن با تکنیک‌های فرار در حال تکامل ضروری است.

فراتر از دستکاری خروجی‌های هوش مصنوعی، مهاجمان به دنبال سرقت کل مدل‌ها هستند. با کاوش در APIهای هوش مصنوعی و رفتارهای پاسخ، مهاجمان می‌توانند مدل‌ها را بازسازی کرده و آنها را برای اهداف مخرب مستقر کنند، از سرقت مالکیت معنوی گرفته تا تحقیقات خصمانه که از نقاط ضعف در سیستم‌های هوش مصنوعی اختصاصی سوء استفاده می‌کنند.

استراتژی کاهش: ایمن‌سازی دسترسی به مدل از طریق محدود کردن نرخ، ابهام API و استنتاج رمزگذاری شده تضمین می‌کند که مهاجمان نمی‌توانند به راحتی عملکرد حساس هوش مصنوعی را استخراج کنند.

پیچیده‌ترین و فاجعه‌بارترین تهدیدات امنیتی هوش مصنوعی در سطح زنجیره تامین قرار دارند. مهاجمانی که مدل‌های از پیش آموزش‌دیده را هدف قرار می‌دهند، وابستگی‌ها را مسموم می‌کنند یا در طول استقرار مدل آسیب‌پذیری‌ها را وارد می‌کنند، می‌توانند کل اکوسیستم‌های هوش مصنوعی را به خطر بیندازند. برخلاف آسیب‌پذیری‌های تک نمونه، تهدیدات زنجیره تامین در چندین سازمان گسترش می‌یابد و بر برنامه‌های هوش مصنوعی متصل به هم تأثیر می‌گذارد.

استراتژی کاهش: یک رویکرد اعتماد صفر به وابستگی‌های مدل هوش مصنوعی، از جمله نظارت مستمر، ممیزی‌های شخص ثالث و فرآیندهای تأیید مدل، برای کاهش خطرات زنجیره تامین ضروری است.

درک تشدید خطرات امنیتی هوش مصنوعی برای رهبران امنیتی که باید منابع محدود را به طور موثر اولویت‌بندی کنند، ضروری است. هرم امنیتی هوش مصنوعی افزایش دشواری در کاهش آسیب‌پذیری‌های هوش مصنوعی را نشان می‌دهد، از دستکاری ساده خروجی مدل گرفته تا تهدیدات پیچیده زنجیره تامین هوش مصنوعی.

• تهدیدات سطح پایین (به عنوان مثال، دستکاری خروجی، مسمومیت داده) را می‌توان از طریق آموزش مدل و استحکام خصمانه برطرف کرد.
• ریسک‌های سطح میانی (به عنوان مثال، فرار از مدل و دور زدن خصمانه) نیاز به نظارت مستمر و انطباق با الگوهای حمله نوظهور دارد.
• تهدیدات سطح بالا (به عنوان مثال، سرقت مدل، مصالحه‌های زنجیره تامین هوش مصنوعی) نیازمند دفاع‌های استراتژیک، از جمله کنترل‌های دسترسی دقیق، تأیید یکپارچگی هوش مصنوعی و همکاری در سطح صنعت است.

همانطور که مدل‌های هوش مصنوعی به بخش جدایی ناپذیری از عملیات تجاری و عملکردهای امنیتی تبدیل می‌شوند، دشمنان به تکامل استراتژی‌های حمله خود ادامه خواهند داد. دفاع از سیستم‌های هوش مصنوعی نیازمند یک رویکرد امنیتی تطبیقی است که از تیم قرمز خودکار، تخصص انسانی و دفاع‌های چند لایه استفاده می‌کند.

رهبران امنیتی باید تشخیص دهند که امنیت هوش مصنوعی فقط دفاع از مدل‌های فردی نیست، بلکه محافظت از کل اکوسیستم هوش مصنوعی - از خطوط لوله داده تا وابستگی‌های زنجیره تامین است.

در حالی که سیستم‌های هوش مصنوعی هرگز در برابر حمله نفوذناپذیر نخواهند بود، افزایش هزینه‌های دشمن از طریق اقدامات امنیتی لایه‌ای، بهره‌برداری را به طور قابل توجهی سخت‌تر می‌کند و مهاجمان را مجبور می‌کند تلاش‌های نامتناسبی را برای حداقل سود سرمایه‌گذاری کنند.

نظر شما در مورد امنیت هوش مصنوعی چیست؟ چگونه تیم قرمز هوش مصنوعی باید تکامل یابد تا از تهدیدات نوظهور جلوتر بماند؟ بیایید در نظرات بحث کنیم یا در صورت تمایل با من در لینکدین تماس بگیرید.