データの汚染を防ぐためのサイバーセキュリティ対策

データの汚染を防ぐためには、サイバーセキュリティ対策が欠かせない

人工知能（AI）や機械学習（ML）などの新しいテクノロジーは、世界中の産業や日常生活の向上に不可欠です。しかし、悪意のある第三者は常にこれらの新興技術を悪用しようと試みます。そのため、データ汚染は深刻な問題であり、準備をする必要があります。

データ汚染とは何ですか？

データ汚染は、AIや機械学習システムが間違ったデータを入力することにより、誤った情報を生成することです。デマキャンペーン、悪意のある第三者、恐怖を煽る者は、公開情報を故意に妨害して他者の評判を傷つけたり、権益を守ったりすることができます。AIやMLモデルのトレーニングには膨大な量のデータが必要ですので、悪意のある第三者はデータソースに誤った情報を散りばめることでこれらのモデルを操作することができます。

データ汚染にはさまざまな形態があります。AI開発者が注意すべきデータ汚染の3つの種類は以下の通りです：

• 「AGIに向かって：LLMと基礎モデルが人生の学びの革命で果たす役割」
• 『ELS+ Stream Tool』
• 推測的なサンプリング—直感的かつ徹底的に説明されています

1. 意図的な誤情報：名誉毀損や誹謗中傷は長年の問題です。インターネットの広範囲な範囲と即時性を利用して、人々はウソや誤った情報を広めて他者の評判を傷つけたり、悪評を広めることができます。
2. 偶発的な汚染：インターネットには情報が溢れています。事実に基づく情報が多い一方で、多くのウェブページには意見や誤った主張が含まれており、AIプラットフォームが検証に苦労することがあります。
3. ディスインフォメーションキャンペーン：組織的なディスインフォメーションは今でも広く行われており、政府や組織がオンラインやその他の場所で虚構の物語を広めることで利益を得ようとしています。オンラインチャネル、特にソーシャルメディアは、人々の意見を変えるためのディスインフォメーションキャンペーンの主要なターゲットです。

データ汚染は本当の脅威ですか？

誤情報を公開したり、オンラインで深いフェイクを増殖させたりするだけでなく、悪意のある第三者はデータベース自体に直接毒を盛ってAIや機械学習システムの結果を操作することもできます。データ汚染攻撃は、AIや機械学習が産業や一般のユーザーの日常生活で広範に使用されることにより、問題が生じるようになりました。

2021年には、データ漏洩の82%がフィッシング攻撃、盗まれた資格情報、ヒューマンエラーから発生しました。データ汚染はスパムシステムを破壊することで、より多くのスパムメールが広範な人々に影響を与える可能性を高めることができます。

データ汚染は社会にさまざまな脅威をもたらすことができます。以下にいくつかの例を挙げます。

• エラーを見つけてシステムを再トレーニングする作業は時間がかかり、費用がかかります。OpenAIのGPT-3モデルのトレーニングと開発には約460万ドルの費用がかかります。
• 広範なデータ汚染はAIや機械学習モデルを無力化させる可能性があります。攻撃が成功したシステムは正確な結果を生成することができません。
• 毒入りのデータは、ディスインフォメーションや悪意のあるペイロードが含まれるマルウェアなど有害なコードの広まりを助けることができます。
• 毒入りのデータストアは多くの産業に大きな損失をもたらす可能性があります。データ汚染の重大な影響には罰金、データの損失、システムやパフォーマンスのクラッシュ、評判の損害などがあります。

データ汚染から保護するためのサイバーセキュリティのヒント

データ汚染は今まで以上に容易に行われることがあります。以前は犯罪者がデータ汚染攻撃を実施するためには相当な時間とリソースが必要でした。しかし、新しいテクノロジーの支援を受けて、現代の犯罪者は複雑なモデルに迅速に浸透し、データベースに誤った情報を挿入したり、一度安全だったシステムへのフィルタリングされていないアクセスを許可するバックドアを作成したりすることができます。

ITおよびサイバーセキュリティの専門家は、攻撃を捕捉し、正確でないデータが高価なAIや機械学習モデルに影響を及ぼさないようにするために、常に警戒する必要があります。データ汚染攻撃を防ぐために役立ついくつかの戦略を以下に示します：

1. データベースエラーを回避する

データソースを管理することは、データ汚染に対する一つの有効な防御手段です。開発者はトレーニング前に大規模なデータベースをセキュアにすることで、モデルに与える情報が正確で悪意のあるコンテンツを含まないことを保証できます。データベースのセキュリティは最初は時間がかかるかもしれませんが、展開後に侵害されたモデルを修復するよりも優れています。

2. トレーニング中に異常を見つける

異常検出や不審なパターンやコンテンツのモニタリングは、貴重な時間と高価なAIおよびMLモデルの再トレーニングを節約することができます。データトレーニングは大変な作業ですが、トレーニングシステムで使用されるデータの品質を確保することは組織にとって価値のある投資となります。

3. 有害なデータを特定するためにモデルを訓練する

機械学習システムは誤ったデータの大量供給によって危険にさらされることがありますが、開発者はまた、データを活用してデータ汚染攻撃と戦うこともできます。データエンジニアは、潜在的に損害を与える可能性のある情報を特定するためにモデルを訓練することができます。このプロセスはトレーニングデータを補完し、モデルが事実と誤った主張を区別するのに役立ちます。

4. データの取り扱いと保管を確保する

貴重なデータを扱う際には、サイバーセキュリティチームはより厳格なプロトコルを導入する必要があります。アクセス制御、暗号化、確実なデータ保存ソリューションはモデルのトレーニングにおいて重要な役割を果たします。データセットを区分化することで資産を保護することも可能です。各資産ごとに別々のデータセットを保持することで、悪意のあるアクターが1つのデータソースを侵害した場合でも被害を抑えることができます。

5. 厳格なトレーニング手順を確立する

機械学習開発者は、貴重なデータストアとトレーニングモデルへのアクセスを制限することによってセキュリティ対策を強化する必要があります。トレーニングプロセスを安全かつ攻撃に対して強靭にすることで、データエンジニアは消毒されたデータソースを使用してモデルを訓練することができます。データソースの整合性を検証し、トレーニングプロセスを厳密に管理することは、データセットを安全に保つのにも役立ちます。

MLモデルのトレーニングにおけるサイバーセキュリティ対策の展開

データ汚染がAIおよびMLモデルのトレーニングに与える影響は広範囲にわたる可能性があります。組織はトレーニング目的でビッグデータを取り扱う際には注意を払う必要があります。長期的には、サイバーセキュリティ対策と安全手順を優先することは時間とコストがかかりますが、絶対に元を取るでしょう。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!