С развитием технологий искусственного интеллекта возникают новые угрозы, такие как модели инверсии и атаки на определение членства. Эти атаки могут привести к утечке конфиденциальной информации и раскрытию личных данных пользователей.
Модель инверсии позволяет злоумышленникам использовать выходные данные AI для восстановления исходного набора данных, на котором модель была обучена. Например, если кто-то подозревает, что AI использует данные из закрытых профилей в соцсетях, он может задавать вопросы, чтобы выяснить, какие данные были использованы для обучения. Это может привести к восстановлению личной информации пользователей.
Атака на определение членства работает иначе: злоумышленники могут определить, входила ли конкретная запись в обучающий набор данных, основываясь на том, как модель реагирует на запросы. Например, если модель показывает высокую уверенность в предсказаниях для определенного человека, это может указывать на то, что его данные были использованы для обучения.
Риски, связанные с этими атаками, включают утечку данных, раскрытие коммерческих тайн и возможные нарушения законов о конфиденциальности. Чтобы защититься от этих угроз, компаниям следует внедрять различные меры, такие как добавление шума к данным, ограничение хранения данных и использование технологий, улучшающих конфиденциальность.
Важно, чтобы компании постоянно оценивали свои программы управления AI и взаимодействие с третьими сторонами, чтобы быть готовыми к новым вызовам в области безопасности данных.