¿A qué amenazas de seguridad se enfrentan las aplicaciones de inteligencia artificial?
1. Privacidad de los datos: las aplicaciones de inteligencia artificial requieren grandes cantidades de datos confidenciales para generar predicciones y construir modelos. Los piratas informáticos pueden aprovechar las vulnerabilidades para obtener estos datos, violando así la privacidad de los usuarios.
2. Contraataque: los piratas informáticos pueden interferir o engañar a los algoritmos de aprendizaje automático inyectando ruido o entradas engañosas, provocando que produzcan resultados falsos o engañosos. Por ejemplo, un pirata informático podría provocar que un sistema de reconocimiento visual identifique erróneamente un objeto cambiando el color de los píxeles de una imagen o añadiendo ruido.
3. Fuentes de datos no confiables: cuando los algoritmos de aprendizaje automático dependen de fuentes de datos externas, los piratas informáticos pueden alterar los datos, inyectar código malicioso o transmitir datos falsos con fines maliciosos, lo que provoca que el algoritmo falle o muestre un comportamiento inesperado. .
4. Engaño del modelo: dado que los modelos de aprendizaje automático se ven afectados por la calidad de los datos y varios parámetros, los piratas informáticos pueden atacar aspectos específicos del modelo, como la selección de la fuente de datos, las características del algoritmo, la selección del optimizador, etc. Un atacante puede estructurar los datos de una manera específica o incluso inspirar ingeniería inversa del modelo de análisis y agregar una puerta trasera al modelo malicioso para comprometer el modelo en el futuro.
5. Malware inteligente: Los investigadores advierten que la probabilidad de que los programas de inteligencia artificial se utilicen de forma maliciosa está aumentando. A medida que los algoritmos de aprendizaje automático se vuelven más sofisticados e inteligentes, los creadores de malware pueden aprovechar esta tecnología para mejorar sus herramientas de ataque. Pueden utilizar plataformas de aprendizaje automático para personalizar y probar vectores de ataque y abrir shells y códigos ocultos en las máquinas de las víctimas, que pueden ser cada vez más difíciles de encontrar.