Безпека та конфіденційність у машинному навчанні

Системи машинного навчання (МН) зробили революцію в нашому житті та роботі. Від охорони здоров’я до фінансів ці системи використовуються для автоматизації завдань і прогнозування, яке раніше вважалося неможливим.

Однак потужність МН насе також велику відповідальність, особливо коли йдеться про безпеку та конфіденційність.

Оскільки системи МН значною мірою покладаються на дані, дуже важливо забезпечити захист цих даних від несанкціонованого доступу, крадіжки або неправомірного використання.

Це особливо важливо, коли відповідні дані містять конфіденційну інформацію, наприклад особисті чи фінансові дані. Крім того, самі моделі МН можуть бути вразливими до таких атак, як змагальні атаки (adversarial attacks) або отруєння моделі (model poisoning), що може призвести до неправильних прогнозів або необ’єктивних результатів.

Найкращі практики захисту систем машинного навчання

Пам’ятаючи про зазначені вище ризики, компанії, що їх використовують, повинні проактивно підходити до безпеки та конфіденційності МН. Отже, ось кілька найкращих практик щодо захисту систем машинного навчання:

• Захист даних: одним із найважливіших кроків у захисті систем МН є захист даних, які використовуються для навчання та тестування моделей машинного навчання. Це включає впровадження відповідних засобів контролю доступу, шифрування та методи маскування даних.
• Безпека моделі: також життєво важливо захистити саму модель МН від таких атак, як отруєння моделі, інверсія моделі та змагальні атаки. Можна досягти цього за допомогою перевірки моделі, верифікації та моніторингу підозрілої активності.
• Справедливість і упередженість: надзвичайно важливо використовувати методи виявлення справедливості та упередженості, такі як попередня обробка даних і налаштування моделі, щоб зменшити ризик упередженості в моделях машинного навчання.
• Прозорість і можливість інтерпретації: забезпечення прозорості й інтерпретації моделей МН може допомогти користувачам зрозуміти, як модель приймає рішення, і виявити потенційні упередження чи помилки.
• Постійний моніторинг і оновлення: регулярний моніторинг і оновлення моделей МН можуть допомогти забезпечити їх безпеку та точність. Це включає моніторинг змін у шаблонах даних, а також оновлення моделі, коли нові дані стають доступними.

Техніки забезпечення конфіденційності даних

Отже, як компанії та організації можуть гарантувати, що їхні дані залишаються конфіденційними, водночас тренуючи ефективні моделі МН?

Кілька методів можна використовувати для забезпечення конфіденційності даних під час роботи з ними в системах машинного навчання. Ось кілька прикладів:

• Диференційована конфіденційність. Цей метод додає до даних випадковий шум перед їх використанням для навчання моделі МН. Отже, це ускладнює для зловмисника отримання конкретної інформації про осіб у наборі даних. Диференційована конфіденційність — популярний метод забезпечення конфіденційності в системах МН, які використовуються в охороні здоров’я та фінансах.
• Інтегроване навчання — це техніка, яка дає змогу багатьом сторонам тренувати модель машинного навчання без обміну своїми необробленими даними. Натомість кожна сторона тренує модель на власних даних і надає іншим сторонам лише доступ до оновлених параметрів моделі. Ця техніка підходить для роботи з наборами даних, якими не можна поділитися через проблеми конфіденційності.
• Гомоморфне шифрування — це метод, який дає змогу шифрувати дані, водночас дозволяючи виконувати обчислення із зашифрованими даними. Цей метод дає змогу навчати моделі МН на зашифрованих даних, що може допомогти захистити конфіденційну інформацію. Однак гомоморфне шифрування є складною технікою, що потребує значної обчислювальної потужності, і не має широкого застосування у виробничих системах машинного навчання.
• Анонімізація даних видаляє або приховує особисту ідентифікаційну інформацію з набору даних перед тим, як її використовувати в системі МН. Ця техніка може допомогти захистити конфіденційність осіб у наборі даних. Тим не менш, важливо зазначити, що анонімізація не є надійною і іноді може бути скасована за допомогою таких методів, як атаки деанонімізації.
• Контроль доступу стосується правил і методів, які обмежують доступ до конфіденційної інформації лише авторизованим особам. Цей метод може допомогти гарантувати, що конфіденційні дані не будуть випадково передані чи використані неналежним чином у системі МН. Контроль доступу може включати контроль доступу на основі ролей, багатофакторну автентифікацію та шифрування.

Виклики, які можуть виникнути

Оскільки компанії все більше покладаються на системи машинного навчання для автоматизації завдань і прогнозування, вкрай важливо знати про проблеми безпеки та конфіденційності, пов’язані з цією технологією.

Ось кілька прикладів проблем, з якими може зіткнутися бізнес, а також поради щодо їх вирішення:

• Порушення даних: однією з найбільших проблем безпеки для систем МН є ризик витоку даних. Зловмисник може використовувати дані, які застосовуються для навчання моделі МН, щоб робити прогнози або генерувати нові моделі, якщо йому вдасться отримати до них доступ. Щоб пом’якшити цей ризик, компанії повинні запровадити надійні засоби контролю доступу, шифрування та методи маскування даних, щоб захистити дані, які використовуються для навчання моделей МН. Крім того, вони повинні регулярно стежити за підозрілою діяльністю та забезпечити, щоб усі співробітники пройшли навчання з питань безпеки і дотримувались їх.
• Отруєння моделі. Іншою проблемою безпеки для систем МН є ризик отруєння моделі. Ця проблема виникає, коли зловмисник маніпулює даними, які використовуються для навчання моделі МН, щоб змусити її створювати неправильні прогнози. Щоб захиститися від отруєння моделі, вам слід застосувати методи перевірки та верифікації моделі, наприклад порівняння прогнозів різних моделей або аналіз даних, які використовуються для навчання моделі. Крім того, вам слід регулярно відстежувати підозрілу активність і переконатися, що ваші співробітники навчені виявляти потенційні атаки та реагувати на них.
• Упередженість і справедливість. Головною проблемою конфіденційності для систем МН є ризик збереження упереджень і несправедливих результатів. Ця проблема може виникнути, коли дані, які використовуються для навчання моделі МН, містять упередження або коли сама модель має упередження у своїх прогнозах. Ми можемо зменшити ризик упередженості та несправедливих результатів; ми повинні застосувати методи виявлення справедливості та упередженості, такі як попередня обробка даних і налаштування моделі. Крім того, ми повинні переконатися, що наші співробітники навчені виявляти й усувати потенційні упередження в їхніх системах МН.
• Змагальні атаки: Змагальна атака – це атака, під час якої зловмисник навмисно маніпулює вхідними даними, щоб модель МН створювала неправильні прогнози. Як ми можемо захиститися від ворожих атак? По-перше, ми повинні запровадити перевірку вхідних даних, фільтрацію та методи моніторингу підозрілої активності. Ми також можемо розглянути можливість використання федеративного навчання або диференційованої конфіденційності, щоб зменшити ризик атак на їхні дані.
• Відповідність нормам. Оскільки системи МН все частіше обробляють конфіденційні дані, підприємства також повинні переконатися, що вони дотримуються відповідних норм, таких як HIPAA, GDPR та PCI DSS. Припустимо, ми хочемо забезпечити дотримання правил. У такому випадку нам слід тісно співпрацювати з юридичними відділами та відділами відповідності, щоб розробити політики та процедури, які відповідають вимогам безпеки та конфіденційності цих правил. Ми також повинні переконатися, що наші співробітники навчені дотримуватися цих політик і процедур.

Висновок

Компанії можуть забезпечити конфіденційність даних у своїх системах машинного навчання за допомогою методів, згаданих вище. Однак важливо зазначити, що жоден метод не може бути надійним постійно. Тому вкрай важливо регулярно стежити за заходами безпеки та конфіденційності, перевіряти та посилювати їх, щоб гарантувати їх ефективність проти нових загроз.

Якщо ви хочете гарантувати безпеку та конфіденційність своїх систем машинного навчання, краще скористайтеся спеціалізованим досвідом і послугами, працюючи з надійною компанією з розробки ШІ. Це може допомогти зменшити ризик витоку даних, захистити конфіденційні дані та забезпечити відповідність необхідним нормам.

Як компанія-розробник штучного інтелекту ZFORT Group ми забезпечуємо нашим клієнтам наступне:

• проведення оцінок ризиків і безпеки;
• впровадження найкращих практик безпеки та конфіденційності;
• розробку безпечних моделей МН;
• забезпечення постійного моніторингу та підтримки;
• навчання співробітників компанїі найкращим практикам безпеки та конфіденційності.

Запрошуємо в команду ZFORT Group нових фахівців з розробки штучного інтелекту і машинного навчання. Відкриті вакансії можна знайти на нашій сторінці “вакансії”. Приєднуйтесь, ми будемо раді співпраці з вами!