SecurityX: amenazas a los modelos de IA

Introducción

A medida que la inteligencia artificial continúa transformando las industrias, es crucial abordar las amenazas de seguridad únicas que enfrentan estos sistemas. El SecurityX El plan de examen describe siete amenazas principales a los modelos de IA que los desarrolladores, ingenieros y tomadores de decisiones deben comprender para asegurar sus tuberías de aprendizaje automático de manera efectiva. En esta publicación, desglosaremos cada una de estas amenazas de una manera clara y procesable.

1. Inyección rápida

Que es:
La inyección rápida manipula el comportamiento de los modelos de IA, especialmente los modelos de lenguaje grandes (LLM), incrustando instrucciones maliciosas en las entradas del usuario o las indicaciones del sistema.

Por qué importa:
Un atacante puede hacer que el modelo ignore las reglas de seguridad, los datos de filtración o realizar acciones no deseadas.

Ejemplo:
Un chatbot que se engaña para dar información confidencial de alguien que alguien crea una pregunta o inyecte comandos ocultos.

Consejos de mitigación:

• Desinfectar y validar las entradas de los usuarios.

• Implementar plantillas y restricciones de solicitud.

• Utilice la lista de la lista para el comportamiento de entrada.

2. Manejo inseguro de salida

Que es:
Esta amenaza surge cuando el contenido generado por el modelo se consume sin una validación o desinfección adecuada.

Por qué importa:
Puede conducir a secuencias de comandos de sitios cruzados (XSS), inyección SQL o ejecución de código inseguro si la salida tiene confianza a ciegas.

Ejemplo:
Un LLM emite HTML que se representa en un sitio web sin desinfección, potencialmente incluyendo scripts maliciosos.

Consejos de mitigación:

• Desinfecta las salidas del modelo antes de renderizar o ejecutar.

• Trate las salidas de IA como entrada del usuario.

• Aplicar una fuerte escapada del contexto.

3. Entrenamiento de envenenamiento de datos

Que es:
Los atacantes inyectan datos dañinos o engañosos en el conjunto de entrenamiento del modelo para influir en su comportamiento durante la inferencia.

Por qué importa:
Puede sesgar sutilmente modelos, degradar el rendimiento o insertar puertas traseras.

Ejemplo:
Insertar ejemplos de lenguaje ofensivo etiquetados como positivos en conjuntos de datos de sentimientos para sesgar el modelo.

Consejos de mitigación:

• Curate y veteran fuentes de datos de capacitación.

• Monitorear las tuberías de datos para anomalías.

• Aplicar la validación de datos y las comprobaciones de procedencia.

4. Modelo de denegación de servicio (DOS)

Que es:
Un atacante abruma el modelo o su API con entradas excesivas o malformadas para degradar los servicios de rendimiento o choque.

Por qué importa:
Puede hacer que los servicios de IA de la misión crítica no estén disponibles, lo que lleva a la interrupción del negocio.

Ejemplo:
Enviar una avalancha de indicadores largos y complejos a un LLM para aumentar la latencia o los recursos de escape.

Consejos de mitigación:

• Las entradas del usuario de tasa-limit y acelerador.

• Monitorear los patrones de uso anormales.

• Agregue tiempos de espera y límites de uso de recursos.

5. Vulnerabilidades de la cadena de suministro

Que es:
Los modelos de IA a menudo dependen de conjuntos de datos de terceros, marcos y modelos previamente capacitados. Estos pueden comprometerse antes de la integración.

Por qué importa:
Los atacantes pueden introducir componentes maliciosos en la tubería de IA desapercibida.

Ejemplo:
Uso de una biblioteca de código abierto comprometido que filtra datos de inferencia o se comporta maliciosamente bajo ciertas condiciones.

Consejos de mitigación:

• Componentes de terceros Vet.

• Utilice dependencias firmadas y con piezas de versión.

• Monitorear para CVE y avisos de seguridad.

6. Robo del modelo

Que es:
Un adversario copia un modelo implementado a través de consultas repetidas (extracción del modelo) o obteniendo acceso no autorizado a los archivos del modelo.

Por qué importa:
Conduce al robo de propiedad intelectual, una ventaja competitiva reducida y un mal uso potencial.

Ejemplo:
Un atacante replica su modelo analizando las salidas a una gama de entradas (desguace de API).

Consejos de mitigación:

• Ofuscando la arquitectura del modelo cuando sea posible.

• Agregue la limitación de la velocidad, el monitoreo y la marca de agua.

• Restringir el acceso y usar el almacenamiento del modelo cifrado.

7. Inversión del modelo

Que es:
Este ataque reconstruye o infiere datos de entrenamiento confidencial al analizar las salidas del modelo.

Por qué importa:
Puede conducir a violaciones de la privacidad, especialmente con modelos capacitados en datos personales o patentados.

Ejemplo:
Recuperar la condición médica de un paciente de un modelo de salud explotando sus predicciones.

Consejos de mitigación:

• Use privacidad diferencial durante la capacitación.

• Limite la granularidad de la salida y los puntajes de confianza.

• Evite el entrenamiento en datos confidenciales directamente.

Conclusión

Los modelos de IA aportan un enorme potencial, pero también introducen superficies de ataque nuevas y complejas. Ya sea que esté construyendo, implementando o auditando los sistemas de IA, comprender estas vulnerabilidades es el primer paso para construir una infraestructura de IA segura y resistente.

Siguientes pasos: