iفین تک (ای فین تک - آی فین تک)

حملات جدید علیه مدل‌های هوش مصنوعی

مدل‌های هوش مصنوعی (AI) به‌طور فزاینده‌ای در زمینه‌های مختلف مانند پزشکی، مالی، حمل‌ونقل و حتی امنیت سایبری کاربرد دارند. این مدل‌ها با تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی‌ها توانسته‌اند به تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تری کمک کنند، اما این پیشرفت‌ها با چالش‌ها و تهدیدات جدیدی همراه هستند. به گزارش آی‌فین‌تک، تهدیدات سایبری علیه این مدل‌ها در حال افزایش است و مهاجمان سعی دارند از آسیب‌پذیری‌های مدل‌های هوش مصنوعی بهره‌برداری کنند.

تهدیدات جدید علیه مدل‌های هوش مصنوعی

یکی از تهدیدات اصلی علیه مدل‌های هوش مصنوعی، حملات دستکاری مدل (model poisoning) است. در این حملات، مهاجمان سعی دارند داده‌های آموزشی مدل‌ها را دستکاری کرده و مدل‌های هوش مصنوعی را به اشتباه بیاندازند. این نوع حملات می‌تواند به راحتی باعث از دست رفتن دقت مدل و حتی ایجاد مشکلات امنیتی در سیستم‌های وابسته به آن شود.

همچنین، حملات داده‌ای (data poisoning) به‌طور خاص بر داده‌هایی که مدل‌های هوش مصنوعی برای یادگیری از آن‌ها استفاده می‌کنند، متمرکز هستند. مهاجمان با وارد کردن داده‌های نادرست یا فریبنده به سیستم‌های آموزشی مدل، می‌توانند به‌طور غیرمستقیم عملکرد مدل را تحت تأثیر قرار دهند. این نوع حملات به‌ویژه در مواردی که مدل‌های AI از داده‌های عمومی یا غیر قابل اعتماد برای آموزش استفاده می‌کنند، بسیار خطرناک هستند.

از دیگر تهدیدات قابل توجه می‌توان به حملات مقابل‌کاری (adversarial attacks) اشاره کرد. در این حملات، مهاجمان با استفاده از داده‌های بسیار جزئی و هوشمندانه، تلاش می‌کنند که مدل‌های AI را به اشتباه بیاندازند. به عنوان مثال، ممکن است یک سیستم تشخیص تصویر مبتنی بر هوش مصنوعی که برای شناسایی اشیاء طراحی شده است، با تغییرات کوچکی در تصویر مانند رنگ یا زاویه دید، دچار اشتباه شود.

چالش‌ها و خطرات امنیتی مدل‌های هوش مصنوعی

مدل‌های هوش مصنوعی که به صورت گسترده در سیستم‌های مختلف استفاده می‌شوند، به دلیل پیچیدگی و وابستگی زیاد به داده‌ها، از آسیب‌پذیری‌های خاصی برخوردار هستند. این آسیب‌پذیری‌ها شامل مشکلاتی در الگوریتم‌های یادگیری ماشین، نقص‌های امنیتی در نحوه ذخیره‌سازی داده‌ها و همچنین وابستگی بیش از حد به داده‌های خارجی می‌شود. این موارد موجب می‌شود که مهاجمان به راحتی بتوانند مدل‌های هوش مصنوعی را هدف قرار دهند.

عدم شفافیت در الگوریتم‌ها یکی از مشکلات اصلی در مدل‌های هوش مصنوعی است. بسیاری از مدل‌های پیچیده مانند شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) به‌گونه‌ای عمل می‌کنند که حتی سازندگان آن‌ها نیز قادر به توضیح نحوه تصمیم‌گیری‌های مدل نیستند. این ویژگی می‌تواند مهاجمان را قادر سازد تا حملات خود را با دقت بیشتری برنامه‌ریزی کنند، زیرا برای آن‌ها راحت‌تر خواهد بود که از نقص‌ها و مشکلات سیستم سوءاستفاده کنند.

چگونه می‌توان با تهدیدات علیه مدل‌های هوش مصنوعی مقابله کرد؟

۱. تقویت امنیت داده‌ها

برای مقابله با حملات داده‌ای و دستکاری مدل‌ها، سازمان‌ها باید از داده‌های معتبر و قابل‌اعتماد برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی استفاده کنند. همچنین باید روش‌های حفاظت از داده‌ها را با استفاده از الگوریتم‌های رمزنگاری پیشرفته پیاده‌سازی کنند.

۲. استفاده از الگوریتم‌های مقاوم در برابر حملات

یکی از روش‌های مقابله با حملات مقابل‌کاری و دستکاری مدل، استفاده از الگوریتم‌های مقاوم به این نوع حملات است. محققان در حال توسعه روش‌هایی هستند که به مدل‌های هوش مصنوعی این امکان را می‌دهد تا در برابر داده‌های ورودی تغییر یافته مقاومت کنند.

۳. آموزش مداوم و نظارت مستمر

مهم‌ترین گام برای حفظ امنیت مدل‌های هوش مصنوعی، آموزش مداوم و نظارت مستمر بر عملکرد مدل‌ها است. به این ترتیب، هرگونه تغییر غیرمعمول در رفتار مدل می‌تواند شناسایی شده و اقدامات اصلاحی به سرعت انجام شود.

۴. اعمال قوانین و استانداردهای امنیتی

برای مقابله با تهدیدات، نیاز به قوانین و استانداردهای امنیتی مشخص است. سازمان‌ها باید از روش‌های امنیتی مانند فریم‌ورک‌های امنیتی AI که توسط نهادهای مختلف تدوین شده‌اند، استفاده کنند. این فریم‌ورک‌ها می‌توانند برای شناسایی و جلوگیری از تهدیدات به‌طور مؤثری عمل کنند.

با توجه به افزایش تهدیدات علیه مدل‌های هوش مصنوعی، سازمان‌ها باید در راستای تقویت امنیت این فناوری‌ها گام‌های مؤثری بردارند. تهدیدات مانند حملات دستکاری مدل، داده‌ای و مقابل‌کاری می‌توانند به‌راحتی منجر به افت عملکرد مدل‌ها و خسارات جبران‌ناپذیر شوند. به گزارش آی‌فین‌تک، مقابله با این تهدیدات نیازمند توسعه راهکارهای امنیتی پیشرفته، نظارت مستمر و بهبود آموزش مدل‌های هوش مصنوعی است. در نهایت، برقراری امنیت در مدل‌های هوش مصنوعی تنها از طریق همکاری مشترک بین محققان، توسعه‌دهندگان و نهادهای قانونی ممکن است.