人工智能（AI）需要數據以及很多數據。在當今環境中，收集必要的信息並不總是一個挑戰，每天都有許多公共數據集，並且每天都會生成很多數據。但是，確保它是另一回事。
AI訓練數據集的龐大尺寸和AI模型的影響引起了網絡犯罪分子的注意。隨著對AI的依賴，開發這項技術的團隊應謹慎行事，以確保他們確保培訓數據的安全。
為什麼AI培訓數據需要更好的安全性
您用來培訓AI模型的數據可能反映了現實世界中的人，企業或事件。因此，您可以管理大量的個人身份信息（PII），如果暴露了，這將造成嚴重的隱私漏洞。在2023年，微軟遭受了這樣的事件，意外暴露 38個私人信息 在AI研究項目中。
AI培訓數據集也可能容易受到更有害的對抗性攻擊。網絡犯罪分子可以通過操縱培訓數據獲得訪問權限來改變機器學習模型的可靠性。這是一種稱為數據中毒的攻擊類型，AI開發人員可能不會注意到效果太晚。
研究表明中毒 僅為數據集的0.001％ 足以破壞AI模型。如果沒有適當的保護，一旦模型看到現實世界實施，就可能會導致嚴重影響。例如，損壞的自動駕駛算法可能不會注意到行人。另外，簡歷掃描的AI工具可能會產生偏差的結果。
在不太嚴重的情況下，攻擊者可以在工業間諜活動中從培訓數據集中竊取專有信息。他們還可以將授權用戶鎖定在數據庫中，並要求贖金。
隨著AI對生活和業務的重要性越來越重要，網絡犯罪分子將從目標培訓數據庫中獲得更多收益。反過來，所有這些風險又變得令人擔憂。
5個步驟來確保AI培訓數據
鑑於這些威脅，請在訓練AI模型時認真對待安全性。以下是五個步驟，以確保您的AI培訓數據。
1。在培訓數據集中最小化敏感信息
最重要的措施之一是刪除培訓數據集中的敏感細節數量。您的數據庫中PII或其他有價值的信息越少，目標是黑客的目標越少。如果在這些情況下確實發生違規行為也將降低。
在培訓階段，AI模型通常不需要使用現實世界信息。合成數據是一個有價值的選擇。接受合成數據培訓的模型可以是 好像不是更準確 比其他人，因此您不必擔心性能問題。只需確保生成的數據集類似於現實世界數據。
另外，您可以刪除現有的敏感細節數據集，例如人們的姓名，地址和財務信息。如果您的模型需要此類因素，請考慮用備用虛擬數據替換它們或在記錄之間交換它們。
2。限制訪問培訓數據
編譯了培訓數據集後，必須限制對其的訪問。遵循至少特權的原則，該原則指出，任何用戶或程序只能訪問正確完成其工作所需的內容。不參與培訓過程的任何人都不需要查看或與數據庫進行互動。
請記住，僅當您還實施一種可靠的方法來驗證用戶時，特權限制才有效。用戶名和密碼還不夠。多因素身份驗證（MFA）是必不可少的，因為它停止了 所有攻擊的80％至90％ 針對帳戶，但並非所有MFA方法都是平等的。基於文本和基於應用的MFA通常比基於電子郵件的替代方案更安全。
確保限制軟件和設備，而不僅僅是用戶。唯一可以訪問培訓數據庫的工具應該是AI模型本身以及您在培訓期間使用這些見解的任何程序。
3。加密和備份數據
加密是另一種至關重要的保護措施。雖然並非所有的機器學習算法都可以主動對加密數據進行培訓，但您可以在分析過程中對其進行加密和解密。然後，完成後，您可以重新加入它。或者，調查可以在加密過程中分析信息的模型結構。
保留培訓數據的備份，以防發生任何事情很重要。備份應與主副本不同。根據數據集的關鍵任務，您可能需要將一個離線備份和一個保留在雲中。記住也要加密所有備份。
在加密方面，請仔細選擇您的方法。較高的標準總是可取的，但是您可能需要將抗量子的加密算法視為量子攻擊的威脅增加。
4。監視訪問和用法
即使您遵循這些其他步驟，網絡犯罪分子也可以打破您的防禦能力。因此，您必須通過AI培訓數據不斷監視訪問和使用模式。
在這裡可能需要一種自動監控解決方案，因為很少有組織可以全天候注意可疑活動。當發生異常情況時，自動化在行動方面也要快得多，導致 $ 2.22較低的數據洩露成本 平均而言，更快，更有效的響應。
記錄每次某人或某物訪問數據集，請求訪問它，更改或以其他方式進行交互的請求。除了觀察這項活動中的潛在違規外，還要定期對其進行更大的趨勢進行審查。授權用戶的行為可能會隨著時間的流逝而改變，如果您使用這種系統，則可能需要轉移訪問權限或行為生物識別技術。
5。定期重新評估風險
同樣，AI開發團隊必須意識到網絡安全是一個持續的過程，而不是一次性解決方案。攻擊方法迅速發展 – 在註意到它們之前，一些漏洞和威脅可能會滑過裂縫。保持安全的唯一方法是定期重新評估安全姿勢。
至少每年一次，查看您的AI模型，其培訓數據以及影響的任何安全事件。審核數據集和算法，以確保其正常工作，並且不存在中毒，誤導或其他有害數據。根據需要調整您的安全控制，以適應您注意到的任何不尋常的任何事物。
安全專家通過試圖打破防禦能力來測試您的防禦能力也是有益的，這也是有益的。除了 17％的網絡安全專業人員 Pen每年至少一次測試一次，而確實有72％的人說他們認為這已經停止了組織的違規行為。
網絡安全是安全AI開發的關鍵
道德和安全的AI發展變得越來越重要，因為圍繞機器學習的潛在問題變得越來越突出。確保培訓數據庫是滿足需求的關鍵一步。
人工智能培訓數據太有價值，很容易忽略其網絡風險。今天按照這五個步驟確保您的模型及其數據集安全。
