Dataexfiltrering
Dataexfiltrering är obehörig överföring av information från datorer eller enheter. Två typer av dataexfiltrering som är relaterade till AI är:
- Exfiltrering av AI-modellen
- Exfiltrering av träningsdata
Dataexfiltrering av AI-modellen: Obehörig insamling av information från en AI-modell. Det handlar om att stjäla modellens arkitektur, vikter eller andra proprietära komponenter. Angripare kan utnyttja detta för att replikera eller missbruka modellen för sina syften, vilket potentiellt äventyrar dess integritet och immateriella rättigheter.
Exfiltrering av träningsdata: Träningsdata som används för att skapa en AI-modell överförs eller läcker olagligt. Det innebär obehörig åtkomst till känsliga datauppsättningar, vilket kan leda till integritetsöverträdelser, bias-förstärkning eller till och med angrepp mot skadlig kod. Det är viktigt att skydda träningsdata för att förhindra sådan exfiltrering.
AI spelar en central roll för att både förhindra och aktivera dataexfiltrering. AI kan hjälpa till att identifiera och minimera dataintrång, men ger även angripare avancerade verktyg för att stjäla känslig information. Den här dubbla påverkan av AI skapar en komplex utmaning för organisationer som vill skydda sina värdefulla data.
Dataexfiltrering kan minimeras med hjälp av god säkerhetshygien: principen om dessa privilegier, korrigering av system och hålla dem uppdaterade, etikettering och klassificering av data och införande av en nollförtroendearkitektur.