Cómo proteger la IA con MLSecOps

Los sistemas impulsados ​​por IA se han convertido en objetivos principales de ciberataques sofisticados, exponiendo vulnerabilidades críticas en todas las industrias. A medida que las organizaciones incorporan cada vez más la IA y el aprendizaje automático (ML) en sus operaciones, lo que está en juego para proteger estos sistemas nunca ha sido tan grande. Desde el envenenamiento de datos hasta los ataques adversarios que pueden inducir a error en la toma de decisiones de la IA, el desafío se extiende a todo el ciclo de vida de la IA/ML.

En respuesta a estas amenazas, ha surgido una nueva disciplina, las operaciones de seguridad de aprendizaje automático (MLSecOps), para proporcionar una base para una seguridad sólida de la IA. Exploremos cinco categorías fundamentales dentro de MLSecOps.

1. Vulnerabilidades de la cadena de suministro de software de IA

Los sistemas de IA dependen de un vasto ecosistema de herramientas, datos y componentes de aprendizaje automático comerciales y de código abierto, a menudo provenientes de múltiples proveedores y desarrolladores. Si no se protege adecuadamente, cada elemento dentro de la cadena de suministro de software de IA, ya sean conjuntos de datos, modelos previamente entrenados o herramientas de desarrollo, puede ser explotado por actores maliciosos.

El hackeo de SolarWinds, que comprometió múltiples redes gubernamentales y corporativas, es un ejemplo bien conocido. Los atacantes se infiltraron en la cadena de suministro de software e incorporaron códigos maliciosos en software de gestión de TI ampliamente utilizado. De manera similar, en el contexto de IA/ML, un atacante podría inyectar datos corruptos o componentes manipulados en la cadena de suministro, comprometiendo potencialmente todo el modelo o sistema.

Para mitigar estos riesgos, MLSecOps enfatiza la investigación exhaustiva y el monitoreo continuo de la cadena de suministro de IA. Este enfoque incluye verificar el origen y la integridad de los activos de ML, especialmente los componentes de terceros, e implementar controles de seguridad en cada fase del ciclo de vida de la IA para garantizar que no se introduzcan vulnerabilidades en el entorno.

2. Procedencia del modelo

En el mundo de la IA/ML, los modelos a menudo se comparten y reutilizan entre diferentes equipos y organizaciones, lo que hace que la procedencia del modelo (cómo se desarrolló un modelo de ML, los datos que utilizó y cómo evolucionó) sea una preocupación clave. Comprender la procedencia del modelo ayuda a realizar un seguimiento de los cambios en el modelo, identificar posibles riesgos de seguridad, monitorear el acceso y garantizar que el modelo funcione según lo esperado.

Los modelos de código abierto de plataformas como Hugging Face o Model Garden se utilizan ampliamente debido a su accesibilidad y beneficios colaborativos. Sin embargo, los modelos de código abierto también presentan riesgos, ya que pueden contener vulnerabilidades que los malos actores pueden explotar una vez que se introducen en el entorno de aprendizaje automático de un usuario.

Las mejores prácticas de MLSecOps exigen mantener un historial detallado del origen y linaje de cada modelo, incluida una lista de materiales AI, o AI-BOM, para protegerse contra estos riesgos.

Al implementar herramientas y prácticas para rastrear la procedencia de los modelos, las organizaciones pueden comprender mejor la integridad y el rendimiento de sus modelos y protegerse contra manipulaciones maliciosas o cambios no autorizados, incluidas, entre otras, amenazas internas.

3. Gobernanza, Riesgo y Cumplimiento (GRC)

Es esencial adoptar medidas estrictas de GRC para garantizar el desarrollo y uso responsable y ético de la IA. Los marcos de GRC brindan supervisión y rendición de cuentas, guiando el desarrollo de tecnologías impulsadas por IA justas, transparentes y responsables.

El AI-BOM es un artefacto clave para GRC. Es esencialmente un inventario completo de los componentes de un sistema de IA, que incluye detalles de la canalización de ML, dependencias de modelos y datos, riesgos de licencia, datos de entrenamiento y sus orígenes, y vulnerabilidades conocidas o desconocidas. Este nivel de percepción es crucial porque no se puede asegurar lo que no se sabe que existe.

Una AI-BOM proporciona la visibilidad necesaria para proteger los sistemas de IA de las vulnerabilidades de la cadena de suministro, la explotación de modelos y más. Este enfoque respaldado por MLSecOps ofrece varias ventajas clave, como visibilidad mejorada, mitigación proactiva de riesgos, cumplimiento normativo y operaciones de seguridad mejoradas.

Además de mantener la transparencia a través de AI-BOM, las mejores prácticas de MLSecOps deben incluir auditorías periódicas para evaluar la imparcialidad y el sesgo de los modelos utilizados en sistemas de toma de decisiones de alto riesgo. Este enfoque proactivo ayuda a las organizaciones a cumplir con los requisitos regulatorios en evolución y generar confianza pública en sus tecnologías de IA.

4. IA confiable

La creciente influencia de la IA en los procesos de toma de decisiones hace que la confiabilidad sea una consideración clave en el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático. En el contexto de MLSecOps, la IA confiable representa una categoría crítica centrada en garantizar la integridad, la seguridad y las consideraciones éticas de la IA/ML a lo largo de su ciclo de vida.

Trusted AI enfatiza la importancia de la transparencia y la explicabilidad en AI/ML, con el objetivo de crear sistemas que sean comprensibles para los usuarios y las partes interesadas. Al priorizar la equidad y esforzarse por mitigar los prejuicios, la IA confiable complementa prácticas más amplias dentro del marco de MLSecOps.

El concepto de IA confiable también respalda el marco MLSecOps al abogar por un monitoreo continuo de los sistemas de IA. Las evaluaciones continuas son necesarias para mantener la equidad, la precisión y la vigilancia contra las amenazas a la seguridad, garantizando que los modelos sigan siendo resilientes. Juntas, estas prioridades fomentan un entorno de IA confiable, equitativo y seguro.

5. Aprendizaje automático adversario

Dentro del marco de MLSecOps, el aprendizaje automático adversarial (AdvML) es una categoría crucial para quienes crean modelos de ML. Se centra en identificar y mitigar los riesgos asociados con los ataques adversarios.

Estos ataques manipulan los datos de entrada para engañar a los modelos, lo que podría dar lugar a predicciones incorrectas o comportamientos inesperados que pueden comprometer la eficacia de las aplicaciones de IA. Por ejemplo, cambios sutiles en una imagen introducida en un sistema de reconocimiento facial podrían hacer que el modelo identifique erróneamente al individuo.

Al incorporar estrategias AdvML durante el proceso de desarrollo, los constructores pueden mejorar sus medidas de seguridad para protegerse contra estas vulnerabilidades, garantizando que sus modelos sigan siendo resistentes y precisos en diversas condiciones.

AdvML enfatiza la necesidad de un monitoreo y evaluación continuos de los sistemas de IA a lo largo de su ciclo de vida. Los desarrolladores deben implementar evaluaciones periódicas, incluido entrenamiento adversario y pruebas de estrés, para identificar posibles debilidades en sus modelos antes de que puedan ser explotadas.

Al priorizar las prácticas de AdvML, los profesionales de ML pueden salvaguardar proactivamente sus tecnologías y reducir el riesgo de fallas operativas.

Conclusión

AdvML, junto con las otras categorías, demuestra el papel fundamental de MLSecOps para abordar los desafíos de seguridad de la IA. Juntas, estas cinco categorías resaltan la importancia de aprovechar MLSecOps como un marco integral para proteger los sistemas de IA/ML contra amenazas emergentes y existentes. Al incorporar la seguridad en cada fase del ciclo de vida de IA/ML, las organizaciones pueden garantizar que sus modelos sean de alto rendimiento, seguros y resilientes.