预防数据毒化的网络安全措施

有效预防数据毒化的网络安全措施

人工智能（AI）和机器学习（ML）等新兴技术对改善全球各个行业和日常生活至关重要。然而，不良分子总是试图将这些新兴技术扭曲成更加邪恶的东西，使数据毒化成为一个严重问题，你应该做好准备。

当AI或机器学习系统因输入错误的数据而生成虚假信息时，就发生了数据毒化。误导性宣传、不良分子和危言耸听者可以故意损害公开信息，诽谤他人或维护既得利益。由于培训AI和ML模型需要大量的数据，不良分子可以通过向数据源中散布错误信息来操纵它们。

数据毒化有多种形式。以下是AI开发人员应该了解的三种数据毒化形式：

故意的虚假信息：诽谤和诽谤长期以来一直是问题。人们可以利用互联网的广泛覆盖和即时性来散布谎言和虚假信息，以损害他人声誉，让他们处于糟糕的境地。
意外的毒化：互联网上充斥着各种数据。尽管很多是事实信息，但许多页面仍包含观点和错误主张，这些可能会给AI平台带来验证困难。
虚假信息宣传：组织的虚假信息在今天仍然很常见，因为政府和组织在网上和其他地方可以获利。在线渠道，尤其是社交媒体，成为改变人们观念的虚假信息宣传的主要目标。

除了在网上发布错误信息和传播深度伪造内容之外，不良分子还可以直接操纵数据库，以影响AI和ML系统的结果。由于在各个行业和普通用户的日常生活中广泛使用AI和机器学习，数据毒化攻击已成为一个困扰人们的问题。

2021年，82%的数据泄漏来自网络钓鱼攻击、盗用凭证和人为错误。数据毒化可以加剧网络犯罪问题，通过破坏垃圾邮件系统，使更多的垃圾邮件影响更广泛的人群。

数据毒化可以对社会造成许多威胁。以下是其中一些威胁：

现在比以往任何时候都更容易进行数据毒化。以前，犯罪分子需要大量时间和资源来进行数据毒化攻击。在新技术的帮助下，现代犯罪分子可以更快地侵入复杂模型，并向数据库注入错误信息，或者创建可以绕过安全系统的后门。

IT和网络安全专业人员必须保持警惕，防止攻击并阻止不准确的数据危害昂贵的AI和机器学习模型。以下是几个可以帮助阻止数据毒化攻击的策略：

控制数据源是对抗数据毒化的一种可行的防御措施。通过在训练之前保护大型数据库，开发人员可以确保馈入模型的信息准确且没有恶意内容。保护数据库可能需要一些时间，但相较于部署后修复受损模型来说，这是一种更好的方法。

异常检测或监测可疑模式和内容的数据可以节省宝贵的时间和昂贵的 AI 和 ML 模型重新训练。数据训练可能很费力，但确保用于训练系统的数据质量可为组织带来有益的投资。

虽然通过向机器学习系统提供大量错误数据可破坏其性能，但开发人员也可以使用数据来对抗数据污染攻击。数据工程师可以训练模型来识别潜在有害的信息。此过程增强了训练数据，并帮助模型区分事实和虚假声明。

在处理宝贵数据时，网络安全团队必须采取更严格的协议。访问控制、加密和严密的数据存储解决方案对于训练模型至关重要。将数据集分隔也可以保护资产的安全。为每个资产保持独立的数据集，可以在黑客破坏一个数据源时限制损害。

机器学习开发人员必须通过限制谁可以访问有价值的数据存储和训练模型来加强他们的网络安全措施。确保训练过程安全且抵御攻击，可让数据工程师使用经过清洁处理的数据源训练模型。验证数据源的完整性和严格管理训练过程也有助于保护数据集的安全。

数据污染对训练人工智能和机器学习模型的影响可能是广泛的。组织在处理用于训练目的的大数据时必须谨慎。优先考虑网络安全措施和安全协议可能会费时费力，但从长远来看一定会收到回报。