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El envenenamiento de datos es un ciberataque en el que los adversarios inyectan datos maliciosos o engañosos en los conjuntos de datos de entrenamiento de la IA. El objetivo es corromper su comportamiento y obtener resultados sesgados, sesgados o perjudiciales. Un peligro relacionado es la creación de puertas traseras para la explotación maliciosa de los sistemas de IA/ML.
Estos ataques son una preocupación importante para los desarrolladores y las organizaciones que implementan tecnologías de inteligencia artificial, particularmente a medida que los sistemas de IA se integran más a la infraestructura crítica y la vida cotidiana.
El campo de la seguridad de la IA está evolucionando rápidamente, con amenazas emergentes y mecanismos de defensa innovadores que continuamente configuran el panorama del envenenamiento de datos y sus contramedidas. Según un informe publicado el mes pasado por la empresa de inteligencia gestionada NisosLos actores maliciosos utilizan varios tipos de ataques de envenenamiento de datos, que van desde el etiquetado incorrecto y la inyección de datos hasta enfoques más sofisticados como el envenenamiento de vista dividida y la manipulación de puerta trasera.
El informe de Nisos revela una creciente sofisticación, ya que los actores de amenazas desarrollan técnicas más específicas e indetectables. Destaca la necesidad de un enfoque multifacético para la seguridad de la IA que incluya estrategias a nivel técnico, organizacional y de políticas.
Según Patrick Laughlin, analista de inteligencia de Nisos, incluso un envenenamiento a pequeña escala, que afecte tan solo al 0,001 % de los datos de entrenamiento, puede afectar significativamente el comportamiento de los modelos de IA. Los ataques de envenenamiento de datos pueden tener consecuencias de gran alcance en diversos sectores, como la atención médica, las finanzas y la seguridad nacional.
“Esto pone de relieve la necesidad de una combinación de medidas técnicas sólidas, políticas organizativas y vigilancia continua para mitigar eficazmente estas amenazas”, dijo Laughlin a TechNewsWorld.
Las medidas de seguridad actuales de la IA son inadecuadas
Las prácticas actuales de ciberseguridad subrayan la necesidad de contar con mejores protecciones, sugirió. Si bien las prácticas de ciberseguridad existentes proporcionan una base, el informe sugiere que se necesitan nuevas estrategias para combatir las amenazas en constante evolución del envenenamiento de datos.
“Esto resalta la necesidad de sistemas de detección de amenazas asistidos por IA, el desarrollo de algoritmos de aprendizaje inherentemente robustos y la implementación de técnicas avanzadas como blockchain para la integridad de los datos”, ofreció Laughlin.
El informe también destaca la importancia de los sistemas de aprendizaje automático que preservan la privacidad y de defensa adaptativa que pueden aprender y responder a nuevos ataques. Advirtió que estos problemas se extienden más allá de las empresas y la infraestructura.
Estos ataques presentan riesgos más amplios que afectan a múltiples dominios y pueden impactar infraestructura crítica como sistemas de atención médica, vehículos autónomos, mercados financieros, seguridad nacional y aplicaciones militares.
“Además, el informe sugiere que estos ataques pueden erosionar la confianza pública en las tecnologías de IA y exacerbar problemas sociales como la difusión de información errónea y prejuicios”, añadió.
El envenenamiento de datos amenaza sistemas críticos
Laughlin advierte que la toma de decisiones comprometida en sistemas críticos es uno de los peligros más graves de envenenamiento de datos. Pensemos en situaciones que involucran diagnósticos de atención médica o vehículos autónomos que podrían amenazar directamente las vidas humanas.
El riesgo de que se produzcan importantes pérdidas financieras e inestabilidad en el mercado debido a la vulnerabilidad de los sistemas de IA en el sector financiero es preocupante. Además, el informe advierte que el riesgo de erosión de la confianza en los sistemas de IA podría frenar la adopción de tecnologías de IA beneficiosas.
“Los riesgos potenciales para la seguridad nacional incluyen la vulnerabilidad de la infraestructura crítica y la facilitación de campañas de desinformación a gran escala”, señaló.
El informe menciona varios ejemplos de envenenamiento de datos, incluido el ataque de 2016 al filtro de spam de Gmail de Google, que permitió a los adversarios eludir el filtro y enviar correos electrónicos maliciosos.
Otro ejemplo notable es la violación de datos de entrenamiento maliciosos en 2016 del chatbot Tay de Microsoft.
El informe también hace referencia a vulnerabilidades demostradas en sistemas de vehículos autónomos, ataques a sistemas de reconocimiento facial y posibles vulnerabilidades en clasificadores de imágenes médicas y modelos de predicción del mercado financiero.
Estrategias para mitigar los ataques de envenenamiento de datos
El informe de Nisos recomienda varias estrategias para mitigar los ataques de envenenamiento de datos. Un vector de defensa clave es la implementación de técnicas sólidas de validación y desinfección de datos. Otro es el empleo de monitoreo y auditoría continuos de los sistemas de IA.
“También sugiere utilizar entrenamiento de muestras adversarias para mejorar la solidez del modelo, diversificar las fuentes de datos, implementar prácticas seguras de manejo de datos e invertir en programas de concientización y educación de los usuarios”, dijo Laughlin.
Sugirió que los desarrolladores de IA controlen y aíslen la fuente de datos e inviertan en defensas programáticas y sistemas de detección de amenazas asistidos por IA.
Desafíos futuros
Según el informe, las tendencias futuras deberían ser motivo de mayor preocupación. Al igual que con otras estrategias de ciberataque, los actores maliciosos aprenden rápido y son muy hábiles para innovar.
El informe destaca los avances previstos, como técnicas de envenenamiento más sofisticadas y adaptativas que pueden evadir los métodos de detección actuales. También señala las posibles vulnerabilidades de los paradigmas emergentes, como el aprendizaje por transferencia y los sistemas de aprendizaje federado.
“Esto podría introducir nuevas superficies de ataque”, observó Laughlin.
El informe también expresa preocupación por la creciente complejidad de los sistemas de IA y los desafíos para equilibrar la seguridad de la IA con otras consideraciones importantes como la privacidad y la equidad.
La industria debe considerar la necesidad de estandarización y marcos regulatorios para abordar la seguridad de la IA de manera integral, concluyó.
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