چگونه از سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در برابر حملات سایبری محافظت کنیم؟

امنیت سایبری در هوش مصنوعی به تدابیر و فناوری‌هایی اشاره دارد که برای حفاظت از سیستم‌های هوش مصنوعی در برابر تهدیدات سایبری طراحی شده و عملکرد ایمن آن‌ها را تضمین می‌کند. این شامل حفاظت از داده‌هایی است که سیستم‌های هوش مصنوعی بر اساس آن‌ها آموزش دیده‌اند، تأمین یکپارچگی الگوریتم‌های هوش مصنوعی و اطمینان از این که برنامه‌های هوش مصنوعی برای مقاصد مخرب استفاده نشوند.

با توجه به این‌که فناوری‌های هوش مصنوعی در جنبه‌های مختلف زیرساخت دیجیتال به تدریج ادغام می‌شوند، اهمیت تدابیر امنیت سایبری متناسب با این فناوری‌ها نیز افزایش می‌یابد. هدف از این تدابیر، جلوگیری از دسترسی غیرمجاز، دستکاری یا سوءاستفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی است که ممکن است منجر به نقض حریم خصوصی، انتشار اطلاعات غلط یا سایر اشکال حملات سایبری گردد.

این حوزه شامل طیف وسیعی از فعالیت‌ها است؛ از تأمین امنیت جریان‌های داده‌ای که به مدل‌های هوش مصنوعی تغذیه می‌شوند، تا حفاظت از خود مدل‌ها از دستکاری و سرقت. با توجه به پیچیدگی سیستم‌های هوش مصنوعی و پتانسیل آن‌ها برای پردازش اطلاعات حساس، امنیت سایبری در هوش مصنوعی همچنین شامل ملاحظات اخلاقی می‌شود، به‌طوری‌که اطمینان حاصل شود که سیستم‌های هوش مصنوعی به‌طور تصادفی حقوق حریم خصوصی را نقض نمی‌کنند یا در فرآیندهای تصمیم‌گیری خود جانبدارانه عمل نمی‌کنند.

تهدیدات امنیتی مواجه با سیستم‌های هوش مصنوعی

تزریق پرامپت (Prompt Injection)

تزریق پرامپت یک نوع حمله خاص به مدل‌های هوش مصنوعی مبتنی بر پردازش زبان طبیعی (NLP) است. این حمله شامل دستکاری ورودی‌های ارائه شده به یک سیستم هوش مصنوعی به‌منظور ایجاد یک عمل یا پاسخ ناخواسته است. این مشکل به‌ویژه در مدل‌های بزرگ زبان (LLMs) می‌تواند قابل توجه باشد، زیرا پرامپت‌های تزریق‌شده ممکن است منجر به تولید محتوای جانبدارانه، نادرست یا مخرب شوند. چالش اصلی در عدم توانایی مدل در تشخیص نیت مخرب پشت ورودی‌ها نهفته است که می‌تواند به سوءاستفاده یا بهره‌برداری منجر شود.

کاهش حملات Prompt Injection مستلزم وجود مکانیزم‌های قوی تأیید ورودی و آگاهی از زمینه است. توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی باید تدابیری را پیاده‌سازی کنند که بتوانند تلاش‌ها برای دستکاری خروجی‌های مدل را شناسایی و خنثی کنند. این ممکن است شامل نظارت بر الگوهای ورودی غیرمعمول یا گنجاندن منطق‌هایی باشد که ورودی‌های طراحی‌شده برای بهره‌برداری از آسیب‌پذیری‌های مدل را شناسایی و رد می‌کند.

حملات فرار (Evasion Attacks)

Evasion Attacks نوعی تهدید سایبری هستند که در آن حمله‌کنندگان داده‌های ورودی به سیستم‌های هوش مصنوعی را به گونه‌ای دستکاری می‌کنند که منجر به اتخاذ تصمیمات یا طبقه‌بندی‌های نادرست شود. این حملات به‌ویژه نگران‌کننده هستند زیرا از آسیب‌پذیری‌های مدل بهره‌برداری می‌کنند بدون اینکه لزوماً خود مدل یا الگوریتم پایه را تغییر دهند.

برای مقابله با Evasion Attacks ، توسعه‌دهندگان می‌توانند از تکنیک‌هایی مانند آموزش خصمانه (adversarial training) استفاده کنند، که در آن مدل در مرحله آموزشی به ورودی‌های متنوعی که دستکاری شده‌اند، expose می‌شود. علاوه بر این، پیاده‌سازی نظارت و تجزیه و تحلیل مستمر بر روی ورودی‌ها و خروجی‌های سیستم‌های هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی و کاهش تلاش‌های فرار کمک کند.

آلوده‌سازی داده‌های آموزشی

آلوده‌سازی داده‌های آموزشی به معنای وارد کردن داده‌های مخرب به مجموعه داده‌ای است که برای آموزش یک مدل هوش مصنوعی استفاده می‌شود. این می‌تواند منجر به ایجاد مدل‌هایی شود که رفتار غیرقابل پیش‌بینی داشته یا به نفع حمله‌کننده عمل کنند، مثلاً با طبقه‌بندی فعالیت‌های مخرب به عنوان فعالیت‌های بی‌خطر. ظرافت این حمله آن را به ویژه خطرناک می‌سازد، زیرا داده‌های آلوده ممکن است میان مقادیر زیاد داده‌های آموزشی به راحتی شناسایی نشوند.

محافظت از مدل‌های هوش مصنوعی در برابر سرقت نیازمند ترکیبی از کنترل‌های دسترسی، رمزگذاری و احتمالاً واترمارک‌گذاری مدل‌ها برای ردگیری استفاده غیرمجاز است. اطمینان از محافظت از مدل‌ها هم در حالت استراحت و هم در حین انتقال ضروری است تا مالکیت معنوی حفظ شود و یکپارچگی سیستم‌های هوش مصنوعی تأمین گردد.

کدام سیستم‌های هوش مصنوعی بیشتر در معرض حمله هستند؟

هر سیستم هوش مصنوعی که برای اهداف حساس یا حیاتی به کار می‌رود، نیازمند تدابیر امنیتی است. اما برخی از سیستم‌های هوش مصنوعی بیشتر از دیگران در معرض آسیب‌پذیری هستند. در این‌جا به چند سیستم اشاره می‌شود که نیازمند حفاظت ویژه در زمینه امنیت سایبری هستند:

مدل‌های بزرگ زبان (LLMs)

مدل‌های بزرگ زبان (LLMs) مانند **GPT** OpenAI و **Gemini** گوگل، چشم‌انداز هوش مصنوعی را متحول کرده و قابلیت‌های پیشرفته‌ای در درک و تولید زبان طبیعی ارائه می‌دهند. تأمین امنیت LLMها بسیار حائز اهمیت است، چرا که آن‌ها می‌توانند مقادیر زیادی از اطلاعات، برخی از آن‌ها حساس یا اختصاصی، را پردازش و تولید کنند و می‌توانند برای انتشار اطلاعات غلط یا انجام مهندسی اجتماعی پیچیده استفاده شوند.

تضمین امنیت LLMها شامل جلوگیری از دسترسی غیرمجاز، حفاظت از داده‌هایی است که این مدل‌ها بر اساس آن‌ها آموزش دیده‌اند و اطمینان از این که مدل‌ها دستکاری نشده و خروجی‌های جانبدارانه یا مضر تولید نکنند. یکی از جنبه‌های تأمین امنیت LLMها، پیاده‌سازی کنترل‌های دسترسی دقیق و استفاده از رمزگذاری برای حفاظت از داده‌های کاربران است. همچنین، نظارت بر ورودی‌ها و خروجی‌های LLMها به نشانه‌های دستکاری یا جانبداری می‌تواند به حفظ یکپارچگی آن‌ها کمک کند.

خودروهای خودران (Autonomous Vehicles)

خودروهای خودران به شدت به سیستم‌های هوش مصنوعی برای ناوبری، شناسایی موانع و تصمیم‌گیری وابسته هستند. این سیستم‌ها که شامل بینایی کامپیوتری، ادغام حسگرها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند، هدف‌های اصلی حملات سایبری به‌دلیل نقش حیاتی آن‌ها در ایمنی و تحرک به شمار می‌روند. یک حمله به هوش مصنوعی یک خودرو خودران می‌تواند منجر به تفسیر نادرست داده‌های حسگر و در نتیجه تصمیمات ناوبری نادرست یا حتی حوادث شود. با توجه به پتانسیل آسیب فیزیکی، تأمین امنیت این سیستم‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است.

مدل‌های هوش مصنوعی مالی (Financial AI Models)

مدل‌های هوش مصنوعی مالی برای طیف وسیعی از کاربردها، از جمله معاملات الگوریتمی، شناسایی تقلب، امتیازدهی اعتباری و خدمات بانکی شخصی استفاده می‌شوند. این سیستم‌ها با داده‌های مالی حساس کار می‌کنند و تصمیماتی اتخاذ می‌کنند که می‌تواند پیامدهای اقتصادی قابل توجهی داشته باشد. به همین دلیل، این سیستم‌ها هدف‌های جذابی برای حمله‌کنندگان هستند که به دنبال دستکاری شرایط بازار، سرقت داده‌های حساس یا ارتکاب تقلب مالی هستند. آسیب‌پذیری سیستم‌های هوش مصنوعی مالی می‌تواند منجر به خسارات مالی، کاهش اعتماد مشتری و جریمه‌های نظارتی شود.

تدابیر امنیتی برای مدل‌های هوش مصنوعی مالی

اقدامات حفاظت از داده‌ها: استفاده از رمزگذاری و کنترل دسترسی برای حفاظت از اطلاعات حساس.

بازرسی و نظارت منظم: شناسایی و پاسخ به فعالیت‌های مشکوک به‌سرعت.

شفافیت و قابلیت توضیح سیستم‌ها: شناسایی و اصلاح آسان جانبداری‌ها یا خطاهایی که ممکن است توسط حمله‌کنندگان مورد سوءاستفاده قرار گیرد.

این تدابیر به حفظ امنیت و یکپارچگی سیستم‌های هوش مصنوعی در دو حوزه بحرانی کمک می‌کند و از خطرات احتمالی جلوگیری می‌کند.

سیستم‌های هوش مصنوعی در حوزه بهداشت و درمان (Healthcare AI Systems)

سیستم‌های هوش مصنوعی در حوزه بهداشت و درمان، که در تشخیص بیماری‌ها، پیشنهادات درمانی، نظارت بر بیماران و کشف دارو استفاده می‌شوند، با اطلاعات بهداشتی شخصی حساس (PHI) سروکار دارند. آسیب‌پذیری این سیستم‌ها در برابر حملات سایبری می‌تواند منجر به نقض حریم خصوصی، مشاوره‌های پزشکی نادرست و حتی تهدید جان بیماران شود.

تدابیر امنیتی برای سیستم‌های هوش مصنوعی بهداشت و درمان

• انطباق با مقررات بهداشتی: رعایت استانداردها و مقررات حفاظت از داده‌ها، مانند HIPAA در ایالات متحده، که کنترل‌های سختگیرانه‌ای را برای دسترسی، انتقال و ذخیره‌سازی PHI الزامی می‌کند.
• رمزگذاری: استفاده از رمزگذاری برای حفاظت از داده‌های حساس در هنگام انتقال و ذخیره‌سازی.
• احراز هویت امن: پیاده‌سازی مکانیزم‌های قوی احراز هویت برای جلوگیری از‌ دسترسی غیرمجاز.
• ارزیابی‌های امنیتی منظم: انجام ارزیابی‌های امنیتی دوره‌ای برای شناسایی آسیب‌پذیری‌ها و نقاط ضعف.
• آموزش کارکنان: سرمایه‌گذاری در آموزش برای شناسایی و جلوگیری از تهدیدات سایبری.
• شفافیت سیستم‌های هوش مصنوعی: اطمینان از این که سیستم‌های هوش مصنوعی شفاف و قابلیت شناسایی و اصلاح توصیه‌های نادرست را دارند.

این تدابیر به حفظ حریم خصوصی و ایمنی بیمار کمک می‌کند و خطرات مرتبط با حملات سایبری در سیستم‌های هوش مصنوعی بهداشت و درمان را کاهش می‌دهد.

چگونه از حملات هوش مصنوعی جلوگیری کنیم

اجرای استانداردهای امنیتی هوش مصنوعی

اجرای استانداردهای امنیتی هوش مصنوعی برای کاهش خطرات مرتبط با سیستم‌های هوش مصنوعی حیاتی است. این شامل پذیرش پروتکل‌ها و چارچوب‌های امنیتی شناخته‌شده است که به توسعه، استقرار و نگهداری برنامه‌های هوش مصنوعی راهنمایی می‌کند.

استانداردهایی مانند ISO/IEC 27001 برای مدیریت امنیت اطلاعات کمک می‌کند تا اطمینان حاصل شود سیستم‌های هوش مصنوعی با توجه به امنیت، از جمله از لحاظ مدیریت داده‌ها و کنترل‌های دسترسی، توسعه یابند. با رعایت این استانداردها، سازمان‌ها می‌توانند محیطی ایمن برای عملیات هوش مصنوعی ایجاد کرده و نقاط ضعف خود را در برابر تهدیدات سایبری کاهش دهند.

کنترل دسترسی به مدل‌های هوش مصنوعی

کنترل دسترسی به مدل‌های هوش مصنوعی برای جلوگیری از استفاده غیرمجاز و دستکاری بسیار مهم است. این به معنای تنظیم کنترل‌های دسترسی و مکانیزم‌های احراز هویت سخت‌گیرانه است تا اطمینان حاصل شود که تنها پرسنل مجاز می‌توانند با سیستم‌های هوش مصنوعی تعامل داشته باشند.

پیاده‌سازی کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC) و احراز هویت چند مرحله‌ای (MFA) می‌تواند به ایمن‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در برابر دسترسی غیرمجاز کمک کند و لایه‌ای اضافی از امنیت را با تأیید هویت کاربران و محدود کردن دسترسی بر اساس نقش‌ها و مجوزهای کاربران فراهم کند.

امنیت کد

امنیت کد برنامه‌های هوش مصنوعی نیازمند اجرای بهترین شیوه‌ها در توسعه نرم‌افزار برای به حداقل رساندن نقاط ضعف و جلوگیری از حملات احتمالی است. این شامل انجام بررسی‌های کد منظم، ارزیابی‌های آسیب‌پذیری و استفاده از استانداردهای کدگذاری امن می‌شود.

علاوه بر این، پذیرش شیوه‌های DevSecOps می‌تواند امنیت را در چرخه حیات توسعه نرم‌افزار ادغام کند و اطمینان حاصل کند که ملاحظات امنیتی در مراحل اولیه و در سراسر فرآیند توسعه لحاظ شود. با ایمن‌سازی کد، سازمان‌ها می‌توانند از برنامه‌های هوش مصنوعی در برابر سوءاستفاده‌ها محافظت کرده و خطر نقض امنیتی را کاهش دهند.

این شیوه‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کند تا در برابر تهدیدات و حملات در حوزه هوش مصنوعی جامعه‌ای ایمن‌تر و مقاوم‌تر ایجاد کنند.