"Die Gefahren von Adversarial Machine Learning: Schutzstrategien für KI-Modelle in einer vernetzten Welt"

Titel: Die Bedrohung durch Adversarial Machine Learning: Schutzmaßnahmen für KI-Modelle im Fokus

In der heutigen digitalisierten Welt entwickeln sich Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) rasant und finden zunehmend Einzug in alltägliche Systeme, Geräte und kritische Anwendungen. Die Verbreitung dieser Technologien steht jedoch nicht ohne Risiken, da KI- und ML-Systeme ähnliche Verwundbarkeiten wie IoT- und IIoT-Systeme aufweisen. Cyberangriffe auf KI-Systeme können zu dramatischen Ausfällen und katastrophalen Folgen führen.

Laut dem U.S. National Institute of Standards and Technology (NIST) bringt generative KI nicht nur transformative Vorteile, sondern birgt auch Risiken, die sich von den Risiken traditioneller Software unterscheiden. Im Januar 2024 veröffentlichte NIST wichtige Informationen über einen neuartigen Cyberangriff, der spezifisch auf KI-Systeme abzielt: Adversarial Machine Learning. Hierbei handelt es sich um Manipulationsangriffe, bei denen Angreifer Daten „verderben“ oder „vergiften“, die von KI-Systemen zum Training genutzt werden, was zu Fehlfunktionen führen kann.

Ein Blick auf die neue Bedrohung

Adversarial Machine Learning zielt darauf ab, maschinelle Lernmodelle durch irreführende Eingaben zu manipulieren. Solche Täuschungsmanipulationen können dazu führen, dass ein ML-Modell versagt und sensible Daten offenbart oder seine Funktionalität stört. Ein Beispiel aus einer Studie von Forschern der Princeton University, UC Berkeley und Purdue verdeutlicht die Gefahren von Adversarial Machine Learning bei autonomen Fahrzeugen. Diese Fahrzeuge interpretieren Verkehrsschilder mithilfe von ML-Modellen. Bereits geringfügige Änderungen an diesen Schildern, wie das Anbringen eines Aufklebers auf einem Vorfahrtsschild, können die Interpretationen des Modells negativ beeinflussen.

Der NIST-Bericht beschreibt vier Haupttypen von Angriffen:

1. Evasion-Angriffe: Diese Angriffe erfolgen nach der Bereitstellung des KI-Systems. Hierbei versucht der Angreifer, Eingaben so zu verändern, dass die Systemreaktion beeinflusst wird. Beispielsweise könnte ein Angreifer Markierungen auf Stoppschildern hinzufügen, sodass ein autonomes Fahrzeug sie fälschlicherweise als Geschwindigkeitsbegrenzungsschilder deutet.

2. Poisoning-Angriffe: Diese Angriffe finden in der Trainingsphase statt, indem korrupte Daten eingepflegt werden. Ein Beispiel hierfür wäre das Einbringen unangemessener Sprache in Konversationsdaten, sodass ein Chatbot diese als alltäglich betrachtet und sie in seinen Kundeninteraktionen verwendet.

3. Privacy-Angriffe: Bei diesen Angriffen geht es darum, sensible Informationen über die KI oder die verwendeten Trainingsdaten zu erlangen. Ein Angreifer könnte einem Chatbot zahlreiche legitime Fragen stellen und die Antworten nutzen, um das Modell rückzuentwickeln und seine Schwächen zu ermitteln.

4. Abuse-Angriffe: Diese Angriffe beinhalten das Einfügen falscher Informationen in Quellen, die dann von der KI aufgenommen werden. Im Gegensatz zu Poisoning-Angriffen zielen Abuse-Angriffe darauf ab, der KI fehlerhafte Informationen aus einer legitimen, aber kompromittierten Quelle zuzuführen.

Schutz vor Adversarialen Bedrohungen

Mit dem zunehmenden Einsatz von KI- und ML-Anwendungen werden auch die Arten und das Ausmaß der Angriffe auf Daten wachsen. Daher ist es für Unternehmen, die sich mit dem Schutz von geistigem Eigentum und Datensicherheit befassen, von höchster Wichtigkeit, KI- und ML-Daten zu sichern. Der Schutz gegen Manipulationen von Daten und Algorithmen im gesamten ML-Lebenszyklus sowie der Schutz sensibler Daten, die das geistige Eigentum enthalten, sind unerlässlich.

In der heutigen wettbewerbsintensiven Landschaft ist der Schutz Ihrer KI-Modelle keine Option, sondern eine Notwendigkeit. Das in diesen Modellen eingebettete geistige Eigentum repräsentiert Jahre der Forschung, Entwicklung und Investition. Der Verlust der Kontrolle über dieses IP kann erhebliche finanzielle Verluste, einen Schaden des Rufs und den Verlust von Wettbewerbsvorteilen zur Folge haben.

Um sicherzustellen, dass Ihre KI-Modelle umfassend vor adversarischen Bedrohungen geschützt sind, laden wir Sie ein, Ihre aktuellen Sicherheitsmaßnahmen zu überprüfen. Der Schutz Ihres geistigen Eigentums ist entscheidend für den langfristigen Erfolg Ihres Unternehmens.

Für weitere Informationen und Einblicke in das Thema Adversarial Machine Learning besuchen Sie bitte den Blogartikel von Terry Gaul, Vice President Sales, USA bei Wibu-Systems hier.