Segurança: ameaças aos modelos de IA

Introdução

À medida que a inteligência artificial continua a transformar as indústrias, é crucial abordar as ameaças exclusivas à segurança que esses sistemas enfrentam. O Segurança O Blueprint do Exame descreve sete ameaças principais a modelos de IA que desenvolvedores, engenheiros e tomadores de decisão devem entender para proteger seus dutos de aprendizado de máquina de forma eficaz. Neste post, quebraremos cada uma dessas ameaças de maneira clara e acionável.

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1. Injeção imediata

O que é:
A injeção imediata manipula o comportamento dos modelos de IA – especialmente modelos de idiomas grandes (LLMS) – incorporando instruções maliciosas nas entradas do usuário ou avisos do sistema.

Por que isso importa:
Um invasor pode fazer com que o modelo ignore as regras de segurança, vaze dados ou execute ações não intencionais.

Exemplo:
Um chatbot que é enganado a fornecer informações confidenciais por alguém que expressou uma pergunta ou injeção de comandos ocultos.

Dicas de mitigação:

• Sigra e validar as entradas do usuário.

• Implementar modelos e restrições de modelos rápidos.

• Use a lista de permissões para o comportamento de entrada.

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2. Manuseio de saída insegura

O que é:
Essa ameaça surge quando o conteúdo gerado pelo modelo é consumido sem validação ou higienização adequada.

Por que isso importa:
Pode levar a scripts cruzados (XSS), injeção de SQL ou execução de código inseguro se a saída for cegamente confiável.

Exemplo:
Um LLM produz o HTML que é renderizado em um site sem higienização – incluindo scripts maliciosos.

Dicas de mitigação:

• Sanitize saídas do modelo antes de renderizar ou executar.

• Trate as saídas da IA ​​como a entrada do usuário.

• Aplique forte escape com reconhecimento de contexto.

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3. Treinamento de envenenamento de dados

O que é:
Os invasores injetam dados prejudiciais ou enganosos no conjunto de treinamento do modelo para influenciar seu comportamento durante a inferência.

Por que isso importa:
Pode influenciar sutilmente os modelos, degradar o desempenho ou inserir backdoors.

Exemplo:
Inserir exemplos de idiomas ofensivos rotulados como positivos em conjuntos de dados de sentimentos para distorcer o modelo.

Dicas de mitigação:

• Fontes de dados de treinamento de curador e veterinário.

• Monitore pipelines de dados quanto a anomalias.

• Aplique verificações de validação de dados e proveniência.

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4. Modelo Denial of Service (DOS)

O que é:
Um invasor sobrecarrega o modelo ou sua API com entradas excessivas ou malformadas para degradar o desempenho ou os serviços de falha.

Por que isso importa:
Pode tornar indisponíveis os serviços de IA da missão crítica, levando a interrupções nos negócios.

Exemplo:
Enviando uma enxurrada de instruções longas e complexas a um LLM para aumentar os recursos de latência ou escape.

Dicas de mitigação:

• Entradas do usuário do limite de taxa e do acelerador.

• Monitore os padrões de uso anormal.

• Adicione os limites de tempo limite e uso de recursos.

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5. Vulnerabilidades da cadeia de suprimentos

O que é:
Os modelos de IA geralmente dependem de conjuntos de dados de terceiros, estruturas e modelos pré-treinados. Estes podem ser comprometidos antes da integração.

Por que isso importa:
Os atacantes podem introduzir componentes maliciosos no oleoduto da IA ​​despercebido.

Exemplo:
Usando uma biblioteca de código aberto comprometido que vaze dados de inferência ou se comporta maliciosamente sob certas condições.

Dicas de mitigação:

• Componentes de terceiros veterinários.

• Use dependências assinadas e de versão.

• Monitore CVEs e avisos de segurança.

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6. Modelo roubo

O que é:
Um adversário copia um modelo implantado por meio de consultas repetidas (extração do modelo) ou obtendo acesso não autorizado aos arquivos do modelo.

Por que isso importa:
Isso leva a roubo de propriedade intelectual, vantagem competitiva reduzida e uso indevido em potencial.

Exemplo:
Um invasor replica seu modelo analisando saídas em uma variedade de entradas (raspagem da API).

Dicas de mitigação:

• OBFUSCATE MODEL ARQUITETURA sempre que possível.

• Adicione a limitação de taxa, o monitoramento e a marca d’água.

• Restringir o acesso e usar o armazenamento de modelo criptografado.

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7. Inversão do modelo

O que é:
Esse ataque reconstrói ou infere dados de treinamento sensíveis, analisando as saídas do modelo.

Por que isso importa:
Isso pode levar a violações de privacidade, especialmente com modelos treinados em dados pessoais ou proprietários.

Exemplo:
Recuperar a condição médica de um paciente de um modelo de saúde, explorando suas previsões.

Dicas de mitigação:

• Use privacidade diferencial durante o treinamento.

• Limite as pontuações de granularidade e confiança da saída de saída.

• Evite treinamento em dados sensíveis diretamente.

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Conclusão

Os modelos de IA trazem um enorme potencial, mas também introduzem novas e complexas superfícies de ataque. Esteja você construindo, implantando ou auditando sistemas de IA, entender essas vulnerabilidades é o primeiro passo para criar infraestrutura de IA segura e resiliente.

PRÓXIMOS PASSOS: