Zásadní body
- Útoky typu inverze modelu neuronové sítě využívají chatovací roboty s umělou inteligencí k získávání a rekonstrukci soukromých informací zanechaných v digitální stopě.
- Hackeři vytvářejí inverzní modely, které na základě výstupů neuronové sítě dokáží odhadnout vstupy a tím odkrýt citlivá data.
- Techniky jako diferenciální ochrana soukromí, víceúčelové výpočty a federativní učení mohou pomoci s obranou proti útokům typu inverze, avšak jedná se o neustálý boj. Uživatelé by měli být obezřetní při sdílení, aktualizovat své programy a dávat pozor při poskytování osobních údajů.
Představte si, že jste v restauraci a právě jste ochutnali ten nejúžasnější dort, jaký jste kdy měli. Po návratu domů se rozhodnete znovu vytvořit toto kulinářské mistrovské dílo. Místo abyste si vyžádali recept, spoléháte se na své chuťové buňky a kuchařské schopnosti, abyste tento dezert rozložili na součástky a připravili si vlastní.
Co kdyby někdo mohl udělat totéž s vašimi soukromými údaji? Někdo „ochutná“ digitální stopu, kterou za sebou zanecháváte, a zrekonstruuje vaše osobní údaje.
To je podstata útoku inverze modelu neuronové sítě, metody, která dokáže proměnit chatovacího robota s umělou inteligencí v nástroj pro sledování v kyberprostoru.
Principy útoků inverze modelu neuronové sítě
Neuronová síť je „mozkem“ moderní umělé inteligence (AI). Je zodpovědná za působivou funkci rozpoznávání hlasu, komunikaci s chatboty a generativní AI.
Neuronové sítě jsou v podstatě série algoritmů, které byly vytvořeny za účelem identifikace vzorců, myšlení a učení, podobně jako lidský mozek. To vše provádějí v rozsahu a rychlosti, která daleko přesahuje naše přirozené schopnosti.
Kniha tajemství AI
Stejně jako náš mozek, i neuronové sítě mohou uchovávat tajemství. Tato tajemství představují data, která jim uživatelé poskytli. Při útoku inverze modelu hacker využívá výstupy neuronové sítě (například reakce chatbota) k reverznímu inženýrství vstupů (informací, které jste sdělili).
K provedení útoku hackeři používají svůj vlastní model strojového učení, nazývaný „inverzní model“. Tento model je navržen tak, aby fungoval jako zrcadlo, trénuje se nikoli na původních datech, ale na výstupech, které vytváří cílový model.
Cílem tohoto inverzního modelu je předvídat vstupy, tedy původní, často citlivá data, která jste zadali do chatbota.
Tvorba inverzního modelu
Vytvoření inverze si lze představit jako skládání skartovaného dokumentu. Avšak namísto skládání proužků papíru se zde skládá příběh na základě odpovědí cílového modelu.
Inverzní model se učí jazyk výstupů neuronové sítě. Vyhledává signály, které s časem odkryjí povahu vstupů. S každou novou sadou dat a každou analyzovanou odpovědí je tento model schopen lépe predikovat vámi sdělené informace.
Tento proces je neustálý cyklus hypotéz a testování. S dostatečným počtem výstupů dokáže inverzní model přesně odvodit váš podrobný profil, i z těch nejvíce utajených dat.
Proces tvorby inverzního modelu je hrou na spojování bodů. Každý únik dat při interakci modelu umožňuje vytvořit profil, a pokud má model dostatek času, stane se tento profil nečekaně podrobným.
Nakonec jsou odhaleny informace o aktivitách, preferencích a identitě uživatele. Data, která nebyla určena ke sdílení nebo zveřejnění.
Co to umožňuje?
V neuronových sítích je každý dotaz a odpověď datovým bodem. Zkušení útočníci využívají sofistikované statistické metody k analýze těchto datových bodů a hledání souvislostí a vzorců, které nejsou pro lidské chápání zřejmé.
Techniky jako regresní analýza (zkoumání vztahů mezi dvěma proměnnými), které dokážou predikovat hodnoty vstupu na základě obdržených výstupů.
Hackeři využívají algoritmy strojového učení ve svých inverzních modelech, aby zlepšili své předpovědi. Vezmou výstupy z chatbota a zadají je do svých algoritmů, aby se naučily aproximovat inverzní funkci cílové neuronové sítě.
Zjednodušeně řečeno, „inverzní funkce“ vyjadřuje, jak hackeři obracejí tok dat z výstupu na vstup. Cílem útočníka je natrénovat své inverzní modely tak, aby prováděly opačný úkol než původní neuronová síť.
V podstatě si tak vytvářejí model, který se na základě samotného výstupu snaží vypočítat, jaký musel být vstup.
Jak lze inverzní útoky použít proti vám
Představte si, že používáte známou online službu pro vyhodnocování zdraví. Zadáte své příznaky, zdravotní problémy z minulosti, stravovací návyky a případné užívání návykových látek, abyste zjistili svůj zdravotní stav.
To jsou citlivé a osobní údaje.
Při inverzním útoku zaměřeném na systém umělé inteligence, který používáte, může být hacker schopen z obecných doporučení, které vám chatbot poskytuje, odvodit vaši zdravotní anamnézu. Například odpověď od chatbota by mohla vypadat takto:
Antinukleární protilátka (ANA) může indikovat přítomnost autoimunitních onemocnění, jako je například lupus.
Inverzní model dokáže předpokládat, že se cílový uživatel ptal na autoimunitní onemocnění. Díky dalším informacím a odpovědím mohou hackeři odvodit, že cílová osoba má vážné zdravotní problémy. A najednou se z užitečného online nástroje stane digitální okénko do vašeho zdravotního stavu.
Jak se bránit proti inverzním útokům?
Je možné postavit kolem našich osobních údajů nedobytnou pevnost? No, je to složité. Vývojáři neuronových sítí mohou útoky typu inverze modelu ztížit přidáním vrstev zabezpečení a zakrytím způsobu, jakým tyto sítě pracují. Zde je několik příkladů technik, které se používají k ochraně uživatelů:
- Diferenciální ochrana soukromí: Tato technika zajišťuje, že výstupy AI jsou dostatečně „hlučné“, aby zamaskovaly individuální datové body. Je to jako když šeptáte v davu – vaše slova se ztrácejí v šumění lidí kolem vás.
- Víceúčelové výpočty: Tato metoda je jako tým, který pracuje na důvěrném projektu, kde se sdílí pouze výsledky dílčích úkolů, nikoli citlivé údaje. Umožňuje více systémům společně zpracovávat data, aniž by se jednotlivá uživatelská data dostala do sítě nebo k jiným systémům.
- Federativní učení: Zahrnuje trénování AI na více zařízeních, přičemž se zachovávají místní data jednotlivých uživatelů. Je to jako když zpívá sbor, kde je slyšet každý hlas, ale žádný hlas nelze oddělit nebo identifikovat.
Přestože jsou tato řešení z velké části účinná, ochrana proti útokům typu inverze je hra na kočku a myš. S tím, jak se zlepšují obranné mechanismy, zlepšují se i techniky, jak je obejít. Odpovědnost tak leží na společnostech a vývojářích, kteří shromažďují a uchovávají naše data, nicméně existují možnosti, jak se můžete chránit i vy.
Jak se chránit před útoky typu inverze
Obrazový kredit: Mike MacKenzie/Flickr
Neuronové sítě a technologie AI jsou stále poměrně nové. Dokud nebudou systémy spolehlivé, je na uživatelích, aby byli první linií obrany při ochraně svých dat.
Zde je několik doporučení, jak snížit riziko, že se stanete obětí útoku typu inverze:
- Buďte obezřetní při sdílení: Chovejte se k osobním údajům jako k tajnému rodinnému receptu. Pečlivě zvažte, s kým je sdílíte, zejména když vyplňujete online formuláře a komunikujete s chatboty. Zamyslete se nad tím, zda jsou vyžadované informace nezbytné. Pokud byste tyto informace nesdělili cizímu člověku, neměli byste je sdílet ani s chatbotem.
- Udržujte software aktuální: Aktualizace softwaru, prohlížečů a operačního systému jsou navrženy tak, aby vás chránily. Zatímco vývojáři se snaží zabezpečit neuronové sítě, vy můžete také snížit riziko úniku dat pravidelnou instalací oprav a aktualizací.
- Chraňte své osobní údaje: Kdykoli nějaká aplikace nebo chatbot požaduje osobní informace, chvíli se zastavte a zvažte, za jakým účelem je potřebuje. Pokud se požadované informace jeví jako nepodstatné pro danou službu, pravděpodobně tomu tak skutečně je.
Citlivé údaje, jako jsou vaše zdravotní informace, finance nebo totožnost, byste nesdělili náhodnému známému jen proto, že to po vás požaduje. Stejně tak si uvědomte, jaké informace jsou skutečně nutné pro fungování dané aplikace, a zvažte, zda je opravdu nutné sdílet cokoliv dalšího.
Ochrana osobních údajů v éře umělé inteligence
Naše osobní údaje jsou naším nejcennějším majetkem. Jejich ochrana vyžaduje obezřetnost jak při rozhodování o tom, jaké informace sdílíme, tak při vývoji bezpečnostních opatření pro služby, které využíváme.
Uvědomění si těchto hrozeb a přijetí opatření, jako jsou ta, která jsou popsána v tomto článku, přispívá k posílení obrany proti těmto zdánlivě neviditelným vektorům útoku.
Zavazujeme se k budoucnosti, ve které naše soukromé informace zůstanou skutečně soukromé.