백도어 공격이 머신러닝에서 데이터 중독을 촉진하는 방법

백도어 액세스에 의해 촉진되는 데이터 중독은 탐지 없이 기계 학습 데이터를 왜곡할 수 있습니다. 다음은 백도어 데이터 중독으로부터 보호하기 위한 몇 가지 팁입니다.

인공지능은 기계 학습이 인간이 이전에 생각하지 못했던 매우 귀중한 통찰력을 제공함에 따라 모든 분야를 혁신과 효율성으로 전환하고 있습니다. 그러나 AI 채택이 광범위하기 때문에 위협 행위자는 데이터 세트를 자신에게 유리하게 조작할 수 있는 기회를 봅니다. 데이터 중독은 모든 조직의 AI 발전을 위태롭게 하는 새로운 위험입니다. 그래서 지금 이익을 얻기 위해 시류에 편승할 가치가 있는가, 아니면 기업들은 위험이 더 통제될 때까지 기다려야 합니까?

 

백도어 공격이 머신러닝에서 데이터 중독을 촉진하는 방법

 

 

데이터 중독

인간은 AI 데이터를 정확한 결정을 보장하기 위해 지속적으로 설정합니다. 감독은 부정확하거나 오래되거나 불균형적인 정보를 관리합니다. 또한 비정상적으로 왜곡될 수 있는 특이치가 있는지도 확인합니다. 불행히도 해커는 신뢰할 수 없는 결과를 생성하기 위해 머신 러닝 알고리듬에 제공되는 입력을 간섭하여 이러한 노력을 무효화하기 위해 데이터 중독을 사용합니다.

해커는 가용성 대상이라고 하는 광범위한 공격에서 전체 데이터 세트를 감염시킬 수 있습니다. 인공지능이 부정확한 결정을 생성할 정도로 정보를 급격하게 편집합니다. 시스템에 대한 백도어 액세스 권한을 가진 사람들은 분석가들이 대응할 시간이 생기기 전에 이를 구현할 수 있습니다.

더 기만적이기를 원하는 위협 행위자는 많은 기계 학습 알고리듬을 훈련시키는 입력 및 사용자 생성 콘텐츠를 대상으로 할 수 있습니다. 예를 들어, 과거 데이터에 대한 AI 교육을 통해 미래 추세를 예측하는 데 높은 정확도를 제공할 수 있습니다. 그러나 잘못된 데이터나 손상된 데이터를 제공하면 AI 시스템은 왜곡되고 왜곡된 결과를 출력합니다. 또한 해커는 백도어를 사용하여 주의 깊은 눈으로 경고하지 않고 나쁜 정보를 삽입하고 기여할 수 있습니다.

기계 학습 알고리듬이 들어오는 정보에 즉각적으로 적응하기 때문에 미묘한 변조조차도 몰래 이점을 가지고 AI 기능에 치명적인 차이를 초래할 수 있습니다. 이러한 부정확한 데이터 조각을 통해 학습하고 잘못된 입력을 강화함에 따라 모든 결정에 더 파괴적으로 정보를 제공합니다.

 

 

위협 행위자들은 어떻게 백도어 공격을 이용하여 데이터 중독 방법

백도어 데이터 중독은 입력 또는 교육, 학습 프로세스 또는 추론 시간 동안 정보를 손상시킵니다. 해커는 이미지 또는 시퀀스를 식별하는 데 있어 효율성을 저하시킬 수 있는 트리거를 사용하여 데이터를 조작하고 이러한 트리거로부터 계속 학습함에 따라 복합적인 문제가 발생합니다. 사이버 범죄자들은 사이버 보안 시스템에서 백도어 취약점을 발견하고, 때로는 알려진 패치가 없는 기술로 이러한 공격을 시작합니다.

그들은 허가 없이 백도어에 들어갈 수 있고 원격 연결 및 명령 및 제어 서버로 독이 될 수 있습니다. 허브는 명령을 실행하고 취약한 소프트웨어 또는 데이터 세트를 감염시킵니다.

해커는 중앙 서버와 분리된 에지 장치에 집중하도록 선택할 수 있습니다. 보다 광범위한 네트워크 간에 통신 매체가 많지 않기 때문에 위협 요소가 탐지 없이 이러한 데이터 세트에 침투하는 것이 더 쉽습니다. 하지만 사이버 범죄자들은 독이 든 데이터 이상을 입력할 수 있습니다. 그들은 새로운 모델을 삽입할 수 있으므로 신경망은 전체 데이터 세트를 다르게 봅니다. 잠재적으로 더 오랫동안 탐지되지 않고 더 철저한 공격을 수행할 수 있는 또 다른 방법입니다.

 

 

데이터 중독을 방지하는 방법

사이버 보안 준수는 탄력적인 전략의 중추이지만 데이터 중독에 대한 연구 및 벤치마킹은 없습니다. 기업들은 유사한 환경에서 보다 응집력 있는 결정을 내릴 수 있습니다. 공동 작업을 통해 대규모 테스트에서 특정 상황을 분석할 수 있기 때문에 데이터 불일치와 격차를 줄일 수 있습니다.

한편, 기업은 네트워크와 인력을 동등하게 강화하기 위한 사이버 보안 데이터 전략 모범 사례에 대해 NIST 및 CMMC와 같은 규정 준수를 고려할 수 있습니다. 또한 데이터 관리 팀을 구축하고 최소 권한 프레임워크를 구현하는 것과 같은 사이버 보안 위생이 위험 보호 기술에 가치를 추가할 때 격차가 이전 벤치마크를 무효화하지 않습니다.

보안 위협은 자격 증명이나 암호화 세부 정보를 필요로 하지 않는 디지털 입구를 통과하는 것에 의존하기 때문에 데이터 중독을 방지하기 위해 인증 조치가 가장 중요할 수 있습니다. 또한 화이트햇 해커를 고용하거나 정기적인 침투 테스트에 참여하면 내부 방어가 강화되고 분석가와 과학자가 최종 사용자에게 영향을 미칠 수 있는 취약성에 대해 브랜드와 소통할 수 있습니다.

데이터 세트 관찰자는 확대를 수행하여 보다 강력한 범주의 정확한 정보를 생성할 수 있습니다. 이러한 노력은 교정이 이루어질 때까지 무결성을 해치는 노력을 없앨 수 있습니다. 실제 정보의 수정 사항으로 데이터 세트를 작성하면 알고리즘을 보다 명확하게 하여 과적합을 최소화할 수 있습니다.

 

 

기계 학습 탄력성 향상

데이터 중독은 위협 행위자가 정보를 조작하는 데 사용할 수 있는 낮은 노력의 공격 스타일입니다. 해커가 독극물을 흡입하는 데 걸리는 시간은 분석가가 재구성하는 데 훨씬 더 오래 걸립니다. 따라서 팀은 보다 엄격한 방어를 채택하고, 글로벌 통찰력에 기여하며, 부문의 변화에 대한 정보를 지속적으로 제공함으로써 머신 러닝 복원력을 높여야 합니다.

기계 학습은 감독되지 않은 환경에서 작동할 수 있지만, 이러한 위협은 빈도와 심각도에서 계속 증가하여 분석가와 데이터 과학자들이 더욱 경계해야 합니다.