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Herausforderungen im Bereich KI-Sicherheit: Bedrohungen durch Adversarial Machine Learning erkennen
Analyse verschiedener Angriffskategorien und realer Sicherheitslücken in Systemen der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learnings.
Die Verbindung von KI und Cybersecurity
Die Synergie von Machine Learning und Cybersecurity eröffnet zahlreiche Möglichkeiten und verborgene Herausforderungen. Während der Bereich der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning weiterhin bemerkenswerte Fortschritte macht, nimmt die Komplexität der verarbeiteten Daten zu, wodurch die Risiken für Unternehmen steigen. Die Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learnings haben zu bahnbrechenden Neuerungen geführt, aber auch Schwachstellen offenbart, die einer sorgfältigen Prüfung bedürfen. In diesem Zusammenhang zeichnen sich zwei zentrale Themen ab: Offensive Machine Learning (OML) und Adversarial Machine Learning (AML). OML setzt ML als offensives Werkzeug bei Cyberangriffen ein, während AML sich auf die ML-Modelle selbst konzentriert und dabei eine Reihe von Sicherheitsbedenken aufdeckt, die eine gründliche Untersuchung verlangen. In unserem Whitepaper werden die Hauptkategorien von Angriffen vorgestellt, je nachdem, ob sie in der Trainings- oder in der Vorhersagephase auftreten, und die Unterschiede zwischen diesen Phasen kurz erläutert.
Angriffe während des Trainings
Die Phase des Modelltrainings, die für die Entwicklung von KI-Systemen von entscheidender Bedeutung ist, wird zu einem Angriffspunkt für schädliche Akteure, die versuchen, Schwachstellen auszunutzen und die Modellintegrität zu gefährden.
Im Folgenden zeigen wir Ihnen die wichtigsten Angriffsformen beim Training:
Poisoning-Angriffe: Bei dieser Methode manipulieren die Angreifer auf subtile Weise die Trainingsdaten, indem sie Störungen einführen, die den Lernprozess des Modells behindern. Diese Störungen können zu verzerrten Entscheidungsgrenzen führen, so dass das Modell falsche Vorhersagen trifft.
Backdoor-Angriffe: Während des Trainings werden Hintertüren oder versteckte Verhaltensweisen strategisch eingebettet. Diese schlummernden Strukturen werden unter bestimmten Bedingungen aktiviert und ermöglichen es Angreifern, das Verhalten des Modells nach dem Training zu kontrollieren, was zu bösartigen Ergebnissen führen kann.
Angriffe während der Vorhersage
Im Bereich des schädlichen Machine Learning bleiben die Herausforderungen auch nach dem Training bestehen und treten in der realen Anwendung auf. Angriffe zum Zeitpunkt der Vorhersage nutzen Schwachstellen der bereits verwendeten KI-Modelle aus und erfordern eine proaktive Verteidigung. Im Folgenden erläutern wir die wichtigsten Angriffsmöglichkeiten:
Manipulationsangriffe: Böswillige Eingaben manipulieren Modelle auf subtile Weise, was zu Fehlklassifizierungen und falschen Beurteilungen führt und sich auf Bilderkennung, Sprachverarbeitung und vieles mehr auswirkt.
Inferenzangriffe: Der Datenschutz wird bedroht, wenn Angreifer herausfinden, ob bestimmte Datenpunkte im Trainingsdatensatz enthalten waren. Auf diese Weise können sensible Informationen enthüllt werden.
Extraktionsangriffe: Angreifer klonen Modelle, indem sie sie anhand von Input und Output rekonstruieren und damit die Funktionalität und Leistung in verschiedenen Bereichen beeinträchtigen.
Modellinversion: Inversionsangriffe nutzen Modellparameter, um Eingaben zurückzuverfolgen, was Probleme mit dem Datenschutz und der möglichen Offenlegung von Daten verursachen kann.
Stärken Sie Ihre Sicherheit mit Reply
Reply hat sich auf die Entwicklung wegweisender Lösungen spezialisiert, mit denen sich die Herausforderungen von Adversarial Machine Learning meistern lassen. Unsere Expertenteams bieten hochmoderne Strategien, die Ihre KI-Systeme gegen verschiedene Angriffe schützen, von Schwachstellen während des Trainings bis hin zu Gefahren während der Vorhersage.
Wir kennen die Techniken der Angreifer bis ins Detail und können Ihr Unternehmen so mit robusten Abwehrmechanismen ausstatten. Lassen Sie uns gemeinsam die Komplexität von Adversarial Machine Learning nicht nur beherrschen, sondern auch erfolgreich nutzen, um die Widerstandsfähigkeit, Sicherheit und Effektivität Ihrer KI-Initiativen zu gewährleisten.
