Non c’è dubbio che l’intelligenza artificiale generativa stia rapidamente diventando uno strumento essenziale per le aziende. Tuttavia, come accade con ogni nuova tecnologia, ci saranno delle difficoltà man mano che più persone la adottano e la perfezionano. Come sa chiunque utilizzi strumenti di AI, non sempre sono perfetti, e con la crescente minaccia del data poisoning, un piccolo errore potrebbe avere conseguenze devastanti.
Che Cos’è il Data Poisoning?
Il data poisoning attacca il cuore dei sistemi d’intelligenza artificiale, corrompendo i dataset utilizzati per addestrare i modelli di machine learning o AI. Se i dati di addestramento vengono compromessi, il modello produrrà risultati errati. Questi attacchi avversari possono includere iniezioni di dati dannosi, modifiche o eliminazioni di dataset utilizzati per l’addestramento.
Manipolando l’AI per influenzare la capacità del modello di prendere decisioni o produrre dati, i malintenzionati possono causare gravi problemi. La corruzione dei modelli di AI può generare bias, risultati errati, nuove vulnerabilità e altre minacce ai sistemi di machine learning.
Con una sempre più diffusa adozione degli strumenti di AI, il data poisoning rappresenta una preoccupazione reale. È particolarmente allarmante perché individuare una violazione dell’integrità dei dati è estremamente difficile.
Come Riconoscere gli Attacchi di Data Poisoning
Anche modifiche minime ai dati utilizzati per i modelli di machine learning possono avere conseguenze gravi. L’unico modo per sapere se il modello che stai utilizzando è stato compromesso da un attacco di data poisoning è monitorare attentamente i risultati che produce. L’obiettivo dell’iniezione dannosa è ridurre l’accuratezza e le prestazioni del modello, quindi cambiamenti improvvisi in questi aspetti sono spesso un segnale di una violazione della sicurezza.
Tra i segni più evidenti di data poisoning ci sono:
- Un aumento improvviso di decisioni errate o problematiche
- Cambiamenti inspiegabili nelle prestazioni del modello
- Risultati che mostrano costantemente un bias in una direzione specifica
- Risultati inaspettati o insoliti che non hanno senso rispetto all’addestramento del modello
La vulnerabilità dei sistemi di intelligenza artificiale tende ad aumentare dopo un incidente di sicurezza. Le organizzazioni che hanno recentemente subito un attacco, o che hanno intuito di essere nel mirino, corrono un rischio maggiore di diventare vittime di un attacco di data poisoning.
Come Proteggere i Tuoi Modelli di AI dal Data Poisoning
Gli hacker utilizzano diverse tecniche per avvelenare i dataset. Purtroppo, in molti casi, il problema nasce all’interno delle stesse organizzazioni: i dipendenti, avendo conoscenze avanzate sul modello e sui protocolli di sicurezza, possono agire senza essere scoperti e compromettere i dati.
Per questo motivo, è necessario adottare un approccio multisfaccettato per bloccare questi attacchi e migliorare la sicurezza del machine learning. Tra le misure da prendere ci sono:
- Introdurre l’adversarial training per far sì che il modello riconosca tentativi di manipolazione dei dati e classifichi certi input come intenzionalmente fuorvianti
- Implementare tecniche avanzate di validazione e pulizia dei dati per preservarne l’integrità
- Monitorare costantemente gli output per stabilire un comportamento di base del modello che renda più facile individuare anomalie
Affrontare la crescente minaccia del data poisoning richiede anche di educare il tuo team alla sicurezza del machine learning e al riconoscere e segnalare risultati sospetti.
