Μια επίθεση συμπερασμού μέλους είναι μια επίθεση απορρήτου μηχανικής μάθησης στην οποία ένας εισβολέας προσπαθεί να προσδιορίσει εάν τα δεδομένα, η εγγραφή ή το παράδειγμα ενός συγκεκριμένου ατόμου συμπεριλήφθηκαν στο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης ενός μοντέλου AI ή ML. Το NIST την ορίζει ως επίθεση απορρήτου δεδομένων που χρησιμοποιείται για να προσδιορίσει εάν ένα δείγμα δεδομένων ήταν μέρος του συνόλου εκπαίδευσης ενός μοντέλου. Το OWASP την αντιμετωπίζει επίσης ως κίνδυνο ασφάλειας μηχανικής μάθησης, επειδή ένα μοντέλο μπορεί μερικές φορές να αποκαλύψει ενδείξεις σχετικά με τα δεδομένα στα οποία εκπαιδεύτηκε.
Αυτό έχει σημασία, επειδή ακόμη και αν ο εισβολέας δεν μπορεί να δει απευθείας τα αρχικά δεδομένα εκπαίδευσης, η γνώση ότι το αρχείο ενός ατόμου συμπεριλήφθηκε μπορεί να αποκαλύψει ευαίσθητες πληροφορίες. Για παράδειγμα, θα μπορούσε να αποκαλύψει ότι κάποιος ήταν μέρος ενός ιατρικού, οικονομικού, νομικού ή εσωτερικού επιχειρηματικού συνόλου δεδομένων. Οι οδηγίες κινδύνου τεχνητής νοημοσύνης του NIST υπογραμμίζουν την εξαγωγή συμπερασμάτων για την ιδιότητα μέλους ως έναν από τους κινδύνους ασφάλειας και απορρήτου που θα πρέπει να λαμβάνουν υπόψη οι οργανισμοί στα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης.
Για τις μικρές και μεσαίες επιχειρήσεις, μια επίθεση συμπερασμάτων μελών αποτελεί προειδοποίηση ότι η χρήση εργαλείων Τεχνητής Νοημοσύνης ή προσαρμοσμένων μοντέλων μηχανικής μάθησης μπορεί να δημιουργήσει κίνδυνο για την ιδιωτικότητα, εάν χρησιμοποιούνται ευαίσθητα δεδομένα πελατών, εργαζομένων ή επιχειρήσεων για εκπαίδευση. Ακόμα κι αν το μοντέλο φαίνεται ακίνδυνο εκ πρώτης όψεως, ενδέχεται να διαρρεύσει σήματα σχετικά με το ποιος ή τι περιλαμβανόταν στα δεδομένα εκπαίδευσης.
Στην πράξη, οι ΜΜΕ θα πρέπει να κατανοήσουν ότι:
Για τους Παρόχους Διαχειριζόμενων Υπηρεσιών, οι επιθέσεις συμπερασμάτων μελών έχουν σημασία τόσο εσωτερικά όσο και σε όλα τα περιβάλλοντα πελατών. Εάν ένας MSP δημιουργεί, αναπτύσσει, διαχειρίζεται ή προτείνει συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης που έχουν εκπαιδευτεί σε ευαίσθητα δεδομένα πελατών, υπάρχει κίνδυνος οι εισβολείς να ελέγξουν εάν συγκεκριμένα αρχεία συμπεριλήφθηκαν σε αυτό το σύνολο εκπαίδευσης. Επειδή οι MSP συχνά χειρίζονται πολλούς πελάτες, οι κακές πρακτικές χειρισμού δεδομένων Τεχνητής Νοημοσύνης θα μπορούσαν να δημιουργήσουν έκθεση σε ζητήματα απορρήτου σε πολλούς οργανισμούς.
Στην πράξη, οι MSP θα πρέπει:
Μια επίθεση συμπερασμού μέλους είναι μια προσπάθεια να διαπιστωθεί εάν συγκεκριμένα δεδομένα χρησιμοποιήθηκαν για την εκπαίδευση ενός μοντέλου Τεχνητής Νοημοσύνης. Για τις ΜΜΕ, αυτό σημαίνει ότι δεδομένα ιδιωτικών επιχειρήσεων, εργαζομένων ή πελατών θα μπορούσαν να εκτεθούν έμμεσα. Για τους MSP, αυτό σημαίνει ότι οι υπηρεσίες Τεχνητής Νοημοσύνης πρέπει να αντιμετωπίζονται προσεκτικά, ώστε τα δεδομένα των πελατών να μην τίθενται σε περιττό κίνδυνο για την ιδιωτικότητά τους.
Πρόσθετες Πληροφορίες:
Το CyberHoot διαθέτει και άλλους πόρους διαθέσιμους για χρήση από εσάς. Παρακάτω θα βρείτε συνδέσμους προς όλους τους πόρους μας, μη διστάσετε να τους ελέγξετε όποτε θέλετε:
Ανακαλύψτε και μοιραστείτε τις τελευταίες τάσεις, συμβουλές και βέλτιστες πρακτικές στον τομέα της κυβερνοασφάλειας – μαζί με νέες απειλές που πρέπει να προσέξετε.
Η φορολογική περίοδος κρατάει απασχολημένους τους λογιστές, αλλά και τους απατεώνες. Στις αρχές του καλοκαιριού, μια εταιρεία CPA έγινε η...
Διαβάστε περισσότερα
Οι ερευνητές έψαξαν για ένα ψεύτικο πρόγραμμα αναβάθμισης φωτογραφιών και βρήκαν κάτι παράξενο: ένα κιτ ransomware, ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης...
Διαβάστε περισσότερα
Για τέσσερα χρόνια, το CyberHoot υποστηρίζει το ίδιο πράγμα στο ιστολόγιό του: οι κωδικοί πρόσβασης είναι ο σημαντικότερος αδύναμος κρίκος. Επαναχρησιμοποιούνται,...
Διαβάστε περισσότεραΑποκτήστε πιο οξυδερκή εικόνα των ανθρώπινων κινδύνων, με τη θετική προσέγγιση που υπερτερεί των παραδοσιακών δοκιμών ηλεκτρονικού "ψαρέματος" (phishing).
