Безопасность и конфиденциальность ИИ: глобальная перспектива

Искусственный интеллект (ИИ) стремительно трансформирует отрасли и меняет общество по всему миру. От здравоохранения и финансов до транспорта и развлечений — ИИ все глубже проникает в нашу повседневную жизнь. Однако широкое внедрение ИИ влечет за собой серьезные проблемы в области безопасности и конфиденциальности, которые необходимо решать для обеспечения ответственной и этичной разработки и применения. В этом посте представлен всеобъемлющий обзор этих проблем, рассматриваются глобальная ситуация, этические соображения и практические шаги, которые организации и частные лица могут предпринять для навигации в этой сложной области.

Растущая важность безопасности и конфиденциальности ИИ

Достижения в области ИИ, особенно в машинном обучении, открыли новые пути для инноваций. Однако те же возможности, которые позволяют ИИ выполнять сложные задачи, создают и новые уязвимости. Злоумышленники могут использовать эти уязвимости для проведения изощренных атак, кражи конфиденциальных данных или манипулирования системами ИИ в преступных целях. Кроме того, огромные объемы данных, необходимые для обучения и работы систем ИИ, вызывают серьезные опасения по поводу конфиденциальности.

Риски, связанные с ИИ, не являются чисто теоретическими. Уже зафиксированы многочисленные случаи нарушений безопасности и конфиденциальности, связанных с ИИ. Например, системы распознавания лиц на базе ИИ использовались для слежки, что вызвало обеспокоенность по поводу массового наблюдения и потенциальных злоупотреблений. Было показано, что рекомендательные алгоритмы на основе ИИ закрепляют предвзятость, что приводит к дискриминационным результатам. А технология дипфейков, позволяющая создавать реалистичные, но сфабрикованные видео и аудио, представляет серьезную угрозу для репутации и общественного доверия.

Ключевые вызовы в области безопасности ИИ

Отравление данных и уклонение от модели

Системы ИИ обучаются на огромных наборах данных. Атакующие могут воспользоваться этой зависимостью от данных через отравление данных, когда вредоносные данные вводятся в обучающий набор для манипулирования поведением модели ИИ. Это может привести к неточным прогнозам, предвзятым результатам или даже полному отказу системы. Кроме того, противники могут использовать техники уклонения от модели для создания состязательных примеров — слегка измененных входных данных, предназначенных для обмана модели ИИ и принуждения ее к неверной классификации.

Пример: Представьте себе беспилотный автомобиль, обученный на изображениях дорожных знаков. Атакующий может создать наклейку, которая, будучи размещенной на знаке «Стоп», будет неверно классифицирована ИИ автомобиля, что потенциально может привести к аварии. Это подчеркивает критическую важность надежных методов проверки данных и устойчивости моделей.

Состязательные атаки

Состязательные атаки специально разработаны для введения в заблуждение моделей ИИ. Эти атаки могут быть нацелены на различные типы систем ИИ, включая модели распознавания изображений, модели обработки естественного языка и системы обнаружения мошенничества. Цель состязательной атаки — заставить модель ИИ принять неверное решение, при этом для человеческого глаза входные данные выглядят как обычные. Изощренность этих атак постоянно растет, что делает необходимой разработку защитных стратегий.

Пример: В распознавании изображений атакующий может добавить в изображение едва заметный, неразличимый шум, который заставит модель ИИ неверно его классифицировать. Это может иметь серьезные последствия в приложениях безопасности, например, позволив человеку, не имеющему права на вход в здание, обойти систему распознавания лиц.

Инверсия модели и утечка данных

Модели ИИ могут непреднамеренно раскрывать конфиденциальную информацию о данных, на которых они обучались. Атаки инверсии модели пытаются восстановить обучающие данные из самой модели. Это может привести к раскрытию персональных данных, таких как медицинские записи, финансовая информация и личные характеристики. Утечка данных также может произойти во время развертывания модели или из-за уязвимостей в системе ИИ.

Пример: Медицинская модель ИИ, обученная на данных пациентов, может быть подвергнута атаке инверсии модели, что приведет к раскрытию конфиденциальной информации о медицинских состояниях пациентов. Это подчеркивает важность таких техник, как дифференциальная приватность, для защиты конфиденциальных данных.

Атаки на цепочку поставок

Системы ИИ часто полагаются на компоненты от различных поставщиков и библиотеки с открытым исходным кодом. Эта сложная цепочка поставок создает для атакующих возможности внедрения вредоносного кода или уязвимостей. Скомпрометированная модель ИИ или программный компонент затем могут быть использованы в различных приложениях, затрагивая множество пользователей по всему миру. Атаки на цепочку поставок notoriusly трудно обнаружить и предотвратить.

Пример: Атакующий может скомпрометировать популярную библиотеку ИИ, используемую во многих приложениях. Это может включать внедрение вредоносного кода или уязвимостей в библиотеку. Когда другие программные системы реализуют скомпрометированную библиотеку, они также могут быть скомпрометированы, что подвергает риску безопасности огромное количество пользователей и систем.

Предвзятость и справедливость

Модели ИИ могут наследовать и усиливать предвзятость, присутствующую в данных, на которых они обучаются. Это может привести к несправедливым или дискриминационным результатам, особенно для маргинализированных групп. Предвзятость в системах ИИ может проявляться в различных формах, затрагивая все, от процессов найма до заявок на кредиты. Смягчение предвзятости требует тщательного подбора данных, проектирования модели и постоянного мониторинга.

Пример: Алгоритм найма, обученный на исторических данных, может непреднамеренно отдавать предпочтение кандидатам-мужчинам, если исторические данные отражают гендерные предубеждения в рабочей силе. Или алгоритм рассмотрения заявок на кредит, обученный на финансовых данных, может усложнить получение кредитов для цветных людей.

Ключевые вызовы в области конфиденциальности ИИ

Сбор и хранение данных

Системам ИИ часто требуются огромные объемы данных для эффективной работы. Сбор, хранение и обработка этих данных вызывают серьезные опасения по поводу конфиденциальности. Организации должны тщательно рассматривать типы собираемых данных, цели, для которых они их собирают, и меры безопасности, которые они принимают для их защиты. Минимизация данных, ограничение цели и политики хранения данных являются важными компонентами ответственной стратегии конфиденциальности ИИ.

Пример: Система умного дома может собирать данные о повседневных привычках жильцов, включая их передвижения, предпочтения и общение. Эти данные могут использоваться для персонализации пользовательского опыта, но они также создают риски наблюдения и потенциального злоупотребления в случае компрометации системы.

Использование и обмен данными

Способы использования и обмена данными являются ключевым аспектом конфиденциальности ИИ. Организации должны быть прозрачными в отношении того, как они используют собираемые данные, и они должны получать явное согласие пользователей перед сбором и использованием их личной информации. Обмен данными с третьими сторонами должен тщательно контролироваться и регулироваться строгими соглашениями о конфиденциальности. Анонимизация, псевдонимизация и дифференциальная приватность — это техники, которые могут помочь защитить конфиденциальность пользователей при обмене данными для разработки ИИ.

Пример: Поставщик медицинских услуг может передать данные пациентов исследовательскому учреждению для разработки ИИ. Для защиты конфиденциальности пациентов данные должны быть анонимизированы или псевдонимизированы перед передачей, чтобы гарантировать, что данные нельзя отследить до конкретных пациентов.

Атаки на основе выводов

Атаки на основе выводов направлены на извлечение конфиденциальной информации из моделей ИИ или данных, на которых они обучались, путем анализа выходных данных или поведения модели. Эти атаки могут раскрыть конфиденциальную информацию, даже если исходные данные анонимизированы или псевдонимизированы. Защита от атак на основе выводов требует надежной безопасности моделей и технологий, повышающих конфиденциальность.

Пример: Атакующий может попытаться сделать вывод о конфиденциальной информации, такой как возраст или медицинское состояние человека, анализируя прогнозы или выходные данные модели ИИ, не имея прямого доступа к данным.

Право на объяснение (объяснимый ИИ – XAI)

По мере того как модели ИИ становятся все более сложными, становится трудно понять, как они приходят к своим решениям. Право на объяснение дает людям право понимать, как система ИИ приняла определенное решение, которое их затрагивает. Это особенно важно в контекстах с высокими ставками, таких как здравоохранение или финансовые услуги. Разработка и внедрение техник объяснимого ИИ (XAI) имеет решающее значение для построения доверия и обеспечения справедливости в системах ИИ.

Пример: Финансовое учреждение, использующее систему рассмотрения заявок на кредит на базе ИИ, должно будет объяснить, почему заявка на кредит была отклонена. Право на объяснение гарантирует, что у людей есть возможность понять обоснование решений, принимаемых системами ИИ.

Глобальные нормативные акты в области безопасности и конфиденциальности ИИ

Правительства по всему миру принимают нормативные акты для решения проблем безопасности и конфиденциальности ИИ. Эти нормативные акты направлены на защиту прав людей, содействие ответственной разработке ИИ и укрепление общественного доверия. Ключевые нормативные акты включают:

Общий регламент по защите данных (GDPR) (Европейский Союз)

GDPR — это всеобъемлющий закон о конфиденциальности данных, который применяется к организациям, собирающим, использующим или передающим персональные данные лиц в Европейском Союзе. GDPR оказывает значительное влияние на безопасность и конфиденциальность ИИ, устанавливая строгие требования к обработке данных, требуя от организаций получения согласия перед сбором персональных данных и предоставляя людям право на доступ, исправление и удаление своих персональных данных. Соблюдение GDPR становится мировым стандартом даже для компаний, расположенных за пределами ЕС, которые обрабатывают данные граждан ЕС. Штрафы за несоблюдение могут быть значительными.

Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей (CCPA) (США)

CCPA предоставляет жителям Калифорнии право знать, какая личная информация о них собирается, право удалять свою личную информацию и право отказаться от продажи своей личной информации. CCPA и его преемник, Калифорнийский закон о правах на конфиденциальность (CPRA), влияют на практики, связанные с ИИ, требуя прозрачности и предоставляя потребителям больший контроль над своими данными.

Другие глобальные инициативы

Многие другие страны и регионы разрабатывают или внедряют нормативные акты в области ИИ. Примеры включают:

Китай: Нормативные акты Китая сосредоточены на прозрачности и подотчетности алгоритмов, включая требования к раскрытию цели рекомендаций на основе ИИ и предоставлению пользователям возможностей для управления рекомендациями.
Канада: Канада разрабатывает Закон об искусственном интеллекте и данных (AIDA), который установит стандарты для проектирования, разработки и использования систем ИИ.
Бразилия: Бразильский Общий закон о защите персональных данных (LGPD) схож с GDPR.

Глобальная нормативная среда постоянно развивается, и организации должны быть в курсе этих изменений, чтобы обеспечить соответствие требованиям. Это также создает возможности для организаций зарекомендовать себя в качестве лидеров в области ответственного ИИ.

Лучшие практики в области безопасности и конфиденциальности ИИ

Безопасность и конфиденциальность данных

Минимизация данных: Собирайте только те данные, которые абсолютно необходимы для функционирования системы ИИ.
Шифрование данных: Шифруйте все данные в состоянии покоя и при передаче для защиты от несанкционированного доступа.
Контроль доступа: Внедряйте строгий контроль доступа для ограничения доступа к конфиденциальным данным.
Анонимизация и псевдонимизация данных: Анонимизируйте или псевдонимизируйте данные, когда это возможно, для защиты конфиденциальности пользователей.
Регулярные аудиты безопасности: Проводите регулярные аудиты безопасности и тесты на проникновение для выявления и устранения уязвимостей.
Политики хранения данных: Внедряйте политики хранения данных для удаления данных, когда они больше не нужны.
Оценки воздействия на конфиденциальность (PIA): Проводите PIA для оценки рисков конфиденциальности, связанных с проектами ИИ.

Безопасность и конфиденциальность моделей

Устойчивость модели: Внедряйте техники, чтобы сделать модели ИИ устойчивыми к состязательным атакам. Это включает состязательное обучение, защитную дистилляцию и очистку входных данных.
Мониторинг моделей: Постоянно отслеживайте модели ИИ на предмет неожиданного поведения, снижения производительности и потенциальных угроз безопасности.
Безопасная разработка моделей: Следуйте практикам безопасного кодирования при разработке моделей, включая использование безопасных библиотек, проверку входных данных и предотвращение уязвимостей к внедрению кода.
Дифференциальная приватность: Применяйте техники дифференциальной приватности для защиты конфиденциальности отдельных точек данных в модели.
Федеративное обучение: Рассмотрите возможность федеративного обучения, при котором обучение модели происходит на децентрализованных данных без их прямой передачи, для повышения конфиденциальности.

Управление ИИ и этические аспекты

Создание совета по этике ИИ: Создайте совет по этике ИИ для надзора за разработкой и внедрением ИИ, обеспечивая соответствие этическим принципам.
Прозрачность и объяснимость: Стремитесь к прозрачности в работе и принятии решений системами ИИ, используя техники объяснимого ИИ (XAI).
Обнаружение и смягчение предвзятости: Внедряйте процессы для обнаружения и смягчения предвзятости в системах ИИ.
Аудиты на справедливость: Проводите регулярные аудиты на справедливость для оценки справедливости систем ИИ и выявления областей для улучшения.
Человеческий контроль: Обеспечьте человеческий контроль над критически важными решениями ИИ.
Разработка и внедрение кодекса поведения в области ИИ: Разработайте формальный кодекс поведения в области ИИ для руководства разработкой и внедрением ИИ в организации.
Обучение и повышение осведомленности: Проводите регулярное обучение сотрудников по вопросам безопасности, конфиденциальности и этическим аспектам ИИ.

Будущее безопасности и конфиденциальности ИИ

Области безопасности и конфиденциальности ИИ постоянно развиваются. По мере того как технологии ИИ становятся более продвинутыми и интегрированными во все сферы жизни, угрозы безопасности и конфиденциальности также будут возрастать. Поэтому для решения этих проблем необходимы непрерывные инновации и сотрудничество. Следующие тенденции заслуживают внимания:

Достижения в состязательных атаках и защите: Исследователи разрабатывают все более изощренные состязательные атаки и защитные техники.
Расширенное использование технологий, повышающих конфиденциальность: Растет внедрение технологий, повышающих конфиденциальность, таких как дифференциальная приватность и федеративное обучение.
Разработка более объяснимого ИИ (XAI): Ускоряются усилия по созданию более прозрачных и объяснимых систем ИИ.
Усиление рамок управления ИИ: Правительства и организации создают более надежные рамки управления ИИ для содействия ответственной разработке и использованию ИИ.
Фокус на этичной разработке ИИ: Большее внимание уделяется этическим соображениям в ИИ, включая справедливость, подотчетность и человеко-ориентированный дизайн.

Будущее безопасности и конфиденциальности ИИ зависит от многогранного подхода, который включает технологические инновации, разработку политики и этические соображения. Придерживаясь этих принципов, мы можем использовать преобразующую силу ИИ, одновременно смягчая риски и обеспечивая будущее, в котором ИИ приносит пользу всему человечеству. Международное сотрудничество, обмен знаниями и разработка глобальных стандартов необходимы для построения надежной и устойчивой экосистемы ИИ.

Заключение

Безопасность и конфиденциальность ИИ имеют первостепенное значение в эпоху искусственного интеллекта. Риски, связанные с ИИ, значительны, но ими можно управлять с помощью комбинации надежных мер безопасности, технологий, повышающих конфиденциальность, и этических практик ИИ. Понимая проблемы, внедряя лучшие практики и оставаясь в курсе развивающейся нормативной базы, организации и частные лица могут способствовать ответственной и полезной разработке ИИ на благо всех. Цель состоит не в том, чтобы остановить прогресс ИИ, а в том, чтобы обеспечить его разработку и внедрение безопасным, конфиденциальным и полезным для общества в целом. Этот глобальный взгляд на безопасность и конфиденциальность ИИ должен быть непрерывным путем обучения и адаптации по мере того, как ИИ продолжает развиваться и формировать наш мир.