MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – In der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) stellt die Datenvergiftung eine zunehmend besorgniserregende Bedrohung dar, die proaktive Verteidigungsstrategien erfordert.
In den Anfängen des Cloud Computing, als es noch als “Utility Computing” und gehostete Dienste bekannt war, dauerte es etwa zehn Jahre, bis sich die Cloud von einer Nischenlösung zum Standard für die Anwendungsentwicklung und -nutzung entwickelte. Dieser Wandel hatte immense Auswirkungen, nicht nur auf die Erstellung von Anwendungen, sondern auch auf die Gestaltung von Netzwerken, die Verbindung von Nutzern und die Datensicherheit.
Heute erleben wir einen weiteren grundlegenden Wandel, der allerdings nicht mehrere Jahre dauern wird, bis er zur Norm wird: den Aufstieg generativer KI-Tools. Unternehmen und reife Volkswirtschaften, die in den letzten Jahren auf ein Produktivitätsplateau gestoßen sind, sehen in der generativen KI ein zu verlockendes Potenzial, um eine neue Welle der Produktivität auszulösen. Daher wird die generative KI ab 2024, nur 18 Monate nachdem die ersten breit angelegten KI-Tools massenhaft Aufmerksamkeit erregten, ein wesentlicher Bestandteil des Arbeitsalltags sein.
Cybersecurity hat lange Zeit auf Techniken des Machine Learnings gesetzt, vor allem bei der Klassifizierung von Dateien, E-Mails und anderen Inhalten als gut oder schlecht. Doch nun wendet sich die Branche für alle Arten von Problemen der KI zu, um beispielsweise die Produktivität von Fachkräften und SOC-Teams zu verbessern und Verhaltensanalysen durchzuführen.
Ähnlich wie die Cloud eine neue Ära einläutete, wird dies auch die generative KI tun, wobei sie neue Herausforderungen für die Cybersecurity und eine deutlich veränderte Angriffsfläche mit sich bringt. Eine der heimtückischsten Bedrohungen als Ergebnis davon ist die Datenvergiftung.
Bei dieser Art von Angriff manipulieren böswillige Akteure Trainingsdaten, um die Leistung und Ausgabe von KI-Modellen zu kontrollieren und zu kompromittieren. Dies wird schnell zu einer der kritischsten Schwachstellen im maschinellen Lernen und in der KI von heute.
Angriffe auf KI-gestützte Cybersecurity-Tools wurden in den vergangenen Jahren gut dokumentiert, wie die Angriffe auf Googles Anti-Spam-Filter in 2017 und 2018. Dieser Angriff konzentrierte sich darauf, die Definition von Spam durch das System zu ändern, sodass böswillige Akteure den Filter umgehen und schädliche E-Mails mit Malware oder anderen Cybersecurity-Bedrohungen versenden konnten.
Angesichts der Komplexität und der möglichen Konsequenzen eines Angriffs müssen Sicherheitsteams proaktive Maßnahmen ergreifen, um eine starke Verteidigungslinie zum Schutz ihrer Organisation aufzubauen.
Um die Sicherheit von KI-Modellen zu gewährleisten, ist eine proaktive Bekämpfung der Datenvergiftung unerlässlich. Unternehmen können verschiedene Maßnahmen ergreifen, darunter eine sorgfältige Verwaltung der Datenbanken, die für das Training von KI-Modellen verwendet werden, der Einsatz von Tools wie Hochgeschwindigkeitsverifizierern und Zero Trust Content Disarm and Reconstruction (CDR), die Implementierung statistischer Methoden zur Erkennung von Anomalien in den Daten, eine strenge Kontrolle des Zugriffs auf Trainingsdatensätze, die Wahrung der Vertraulichkeit von betrieblichen Modellinformationen sowie die kontinuierliche Überwachung der Leistung durch Cloud-basierte Tools.
Da Organisationen weiterhin KI und maschinelles Lernen für eine breite Palette von Anwendungsfällen nutzen, ist die Bedrohung durch Datenvergiftung und die Notwendigkeit, proaktive Verteidigungsstrategien zu implementieren, größer denn je. Durch die Vertiefung ihres Verständnisses darüber, wie Datenvergiftung auftritt, und die Nutzung dieses Wissens zur Adressierung von Schwachstellen und zur Minderung der Risiken können Sicherheitsteams eine starke Verteidigungslinie zum Schutz ihrer Organisation sicherstellen. Dies ermöglicht es wiederum, das Versprechen und das Potenzial der KI vollständig zu realisieren, böswillige Akteure fernzuhalten und sicherzustellen, dass Modelle geschützt bleiben.
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