如何保護AI訓練數據

人工智慧 (AI) 需要大量的數據。在現今的環境中，收集所需的信息並不總是挑戰，因為有許多公共數據集可用，每天也產生大量數據。然而，確保這些數據的安全則是另一回事。

AI 訓練數據集的龐大規模和 AI 模型的影響力吸引了網路犯罪分子的注意。隨著對 AI 的依賴增加，開發這項技術的團隊應謹慎確保他們的訓練數據安全。

為什麼 AI 訓練數據需要更好的安全性

您用來訓練 AI 模型的數據可能反映現實世界中的人、企業或事件。因此，您可能正在管理大量的個人識別信息 (PII)，如果暴露，將導致重大隱私洩露。在 2023 年，微軟 (Microsoft) 就遭遇了這樣的事件，在一次 AI 研究項目中意外暴露了38 TB 的私人信息。

AI 訓練數據集也可能容易受到更有害的對抗性攻擊。網路犯罪分子可以通過操縱訓練數據來改變機器學習模型的可靠性，如果他們能夠獲得訪問權限。這是一種稱為數據中毒的攻擊類型，AI 開發人員可能在為時已晚之前都不會注意到其影響。

研究顯示，僅需對數據集的0.001%進行中毒就足以破壞 AI 模型。如果沒有適當的保護，這樣的攻擊可能會在模型實際應用於現實世界時導致嚴重後果。例如，受損的自動駕駛算法可能無法注意到行人。或者，掃描履歷的 AI 工具可能會產生偏見的結果。

在不太嚴重的情況下，攻擊者可能會從訓練數據集中竊取專有信息，進行工業間諜活動。他們也可能將授權用戶鎖在資料庫之外，並要求贖金。

隨著 AI 在生活和商業中變得越來越重要，網路犯罪分子從針對訓練數據庫中獲得的利益也越來越多。所有這些風險因此變得更加令人擔憂。

保護 AI 訓練數據的 5 個步驟

鑑於這些威脅，在訓練 AI 模型時要認真對待安全性。以下是保護您的 AI 訓練數據的五個步驟。

1. 減少訓練數據集中的敏感信息

最重要的措施之一是減少訓練數據集中的敏感細節。您的資料庫中 PII 或其他有價值的信息越少，對黑客的吸引力就越小。如果發生洩露，影響也會較小。

AI 模型在訓練階段通常不需要使用現實世界的信息。合成數據是一個有價值的替代方案。使用合成數據訓練的模型可以同樣甚至更準確，因此您不必擔心性能問題。只需確保生成的數據集類似並行為像現實世界數據即可。

或者，您可以清除現有數據集中的敏感細節，如人名、地址和財務信息。當這些因素對您的模型是必要時，考慮用替代的虛擬數據替換它們或在記錄之間交換它們。

2. 限制對訓練數據的訪問

一旦編輯好您的訓練數據集，您必須限制對它的訪問。遵循最小特權原則，該原則指出任何用戶或程序應僅能訪問完成其工作所需的內容。未參與訓練過程的人不需要查看或與數據庫交互。

記住，特權限制只有在您實施可靠的用戶驗證方式時才有效。用戶名和密碼是不夠的。多因素驗證 (MFA) 是必需的，因為它可以阻止80% 到 90% 的所有攻擊，但並非所有 MFA 方法都是相同的。基於文本和應用程序的 MFA 通常比基於電子郵件的替代方案更安全。

確保限制軟體和設備，而不僅僅是用戶。唯一可以訪問訓練數據庫的工具應該是 AI 模型本身以及您在訓練期間用來管理這些見解的任何程序。

3. 加密和備份數據

加密是另一個關鍵的保護措施。雖然並非所有機器學習算法都能在加密數據上進行訓練，但您可以在分析期間加密和解密數據。然後，您可以在完成後重新加密它。或者，研究可以在加密狀態下分析信息的模型結構。

保留訓練數據的備份以防萬一發生任何情況是很重要的。備份應與主副本位於不同的位置。根據您的數據集對業務的重要性，您可能需要保留一個離線備份和一個雲端備份。記得也要加密所有備份。

在加密方面，謹慎選擇您的方法。較高的標準總是更可取的，但隨著量子攻擊威脅的增加，您可能需要考慮抗量子加密算法。

4. 監控訪問和使用情況

即使您遵循這些其他步驟，網路犯罪分子仍可能突破您的防線。因此，您必須持續監控 AI 訓練數據的訪問和使用模式。

這裡可能需要自動化監控解決方案，因為很少有組織擁有足夠的員工全天候監控可疑活動。自動化在發生異常時也更快地採取行動，從而使數據洩露成本平均降低2.22 美元，因為反應更快、更有效。

記錄每次有人或某物訪問數據集、請求訪問、更改或以其他方式與其交互的情況。除了監控此活動中的潛在洩露，還定期檢查其更大的趨勢。授權用戶的行為可能會隨時間改變，這可能需要改變您的訪問權限或行為生物識別系統（如果您使用這樣的系統）。

5. 定期重新評估風險

同樣，AI 開發團隊必須意識到網路安全是一個持續的過程，而不是一次性修復。攻擊方法迅速演變——一些漏洞和威脅可能在您注意到之前就已經出現。保持安全的唯一方法是定期重新評估您的安全狀態。

至少每年一次，檢查您的 AI 模型、其訓練數據以及影響它們的任何安全事件。審核數據集和算法以確保其正常運行，並且沒有中毒、誤導或其他有害數據。根據您注意到的任何異常情況調整您的安全控制。

滲透測試，即安全專家通過嘗試突破您的防線來測試您的防禦，也是有益的。所有網路安全專業人士中只有17%每年至少進行一次滲透測試，而其中 72% 的人表示他們相信這已經阻止了他們組織中的洩露。

網路安全是安全 AI 開發的關鍵

隨著對機器學習依賴的潛在問題變得更加突出，倫理和安全的 AI 開發變得越來越重要。保護您的訓練數據庫是滿足這一需求的關鍵步驟。

AI 訓練數據太有價值且易受攻擊，無法忽視其網路風險。今天就遵循這五個步驟來保護您的模型及其數據集。