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Le sfide di sicurezza dell'AI: esplorando le minacce dell'Adversarial Machine Learning
Analizziamo le diverse categorie di attacchi e le vulnerabilità nel mondo reale dei sistemi di Intelligenza Artificiale e di Machine Learning.
L'intersezione tra AI e cybersecurity
La sinergia tra Machine Learning e Cybersecurity rivela un panorama ricco di opportunità e sfide nascoste. Mentre il settore dell'Intelligenza Artificiale e del Machine Learning continua a registrare straordinari progressi, la complessità dei dati gestiti cresce, aumentando i rischi per le aziende. Questi sviluppi nel campo di AI e ML hanno portato a innovazioni rivoluzionarie, ma hanno anche portato alla luce vulnerabilità che richiedono attenta considerazione. In questo contesto, emergono due dimensioni fondamentali: Offensive Machine Learning (OML) e Adversarial Machine Learning (AML). L'OML impiega il Machine Learning come strumento offensivo negli attacchi informatici, mentre l'AML si concentra sui modelli di ML stessi, portando alla luce una serie di criticità per la sicurezza che meritano di essere esplorate a fondo. Il nostro white paper si propone di presentare le principali categorie di attacchi a seconda che si verifichino durante la fase di addestramento o di previsione, esponendo le differenze tra queste fasi.
Attacchi in fase di addestramento
La fase di addestramento del modello, cruciale per plasmare i sistemi di intelligenza artificiale, diventa un campo di battaglia per soggetti malintenzionati che cercano di sfruttare le vulnerabilità e compromettere l'integrità del modello.
Di seguito, possiamo illustrare le principali categorie di attacco che gli aggressori adottano durante l'addestramento:
Attacchi di poisoning: in questo metodo, gli aggressori manipolano deliberatamente i dati di addestramento, introducendo perturbazioni che fuorviano il processo di apprendimento del modello. Queste perturbazioni possono portare a distorsioni dei confini decisionali, inducendo il modello a fare previsioni errate.
Attacchi backdoor: i backdoor, o comportamenti nascosti, sono inseriti strategicamente durante l'addestramento. Questi modelli dormienti si attivano in condizioni specifiche, consentendo agli aggressori di esercitare un controllo sul comportamento del modello dopo l'addestramento, portando potenzialmente a risultati dannosi.
Attacchi in fase di previsione
Nel campo dell'Adversarial Machine Learning, le sfide persistono anche dopo l'addestramento, emergendo durante le applicazioni reali. Gli attacchi al momento della previsione sfruttano le vulnerabilità dei modelli di AI implementati, sollecitando difese proattive. Di seguito, mettiamo in evidenza le dimensioni chiave degli attacchi:
Attacchi di elusione: input dannosi manipolano impercettibilmente i modelli, portando a classificazioni errate e giudizi sbagliati, con un impatto sul riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio e altro ancora.
Attacchi inferenziali: le minacce alla privacy dei dati sorgono quando gli aggressori stabiliscono se determinati dati erano presenti nel dataset di addestramento, rischiando di esporre informazioni sensibili.
Attacchi di estrazione: gli aggressori clonano i modelli ricostruendoli dagli input e dagli output, compromettendo funzionalità e prestazioni in vari settori.
Inversione del modello: gli attacchi di inversione sfruttano i parametri del modello per decodificare gli input, sollevando problemi di privacy e potenziale divulgazione dei dati.
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