Liens rapides
Imaginez que vous êtes dans un restaurant et que vous venez de déguster le meilleur gâteau que vous ayez jamais mangé. De retour chez vous, vous êtes déterminé à recuire ce délicieux chef-d’œuvre. Au lieu de demander une recette, vous comptez sur votre goût et vos connaissances pour déconstruire le gâteau et le préparer vous-même.
Et si quelqu’un pouvait faire cela avec vos informations personnelles ? Quelqu’un examine l’empreinte numérique que vous laissez derrière vous et reconstruit vos informations privées.
C’est l’essence même d’une attaque d’ingénierie inverse sur un modèle de réseau neuronal, une technique qui peut transformer un chatbot IA en un outil de cyberdétective.
À l’ère d’une numérisation accélérée, les technologies de réseaux neuronaux et d’intelligence artificielle sont devenues un élément essentiel de notre vie quotidienne. L'utilisation de chatbots basés sur l'IA est devenue populaire pour fournir une assistance intelligente aux utilisateurs et faciliter l'interaction en ligne. Cependant, cette augmentation de l’échange automatique d’informations et de données suscite des inquiétudes en matière de sécurité et de confidentialité. Vérifier Fonctionnalités à prendre en compte lors de l'inscription à un service de chatbot IA.
Cet article fournira une analyse détaillée des menaces de sécurité associées aux technologies de réseaux neuronaux dans les chatbots et comment s'en protéger. Nous explorerons les différents types d'attaques et les défis qui peuvent survenir lors de l'utilisation de ces technologies, ainsi que des conseils sur la façon d'améliorer la sécurité et la confidentialité lors de l'interaction avec ces systèmes. Commençons par explorer ce sujet passionnant qu'est la sécurité et l'intelligence artificielle.
Comprendre l'attaque d'ingénierie inverse du modèle de réseau neuronal
Un réseau de neurones est le « cerveau » derrière l’intelligence artificielle (IA) moderne. Il est responsable des fonctionnalités étonnantes derrière la reconnaissance vocale, les chatbots humanisés et l’IA générative.
Les réseaux de neurones sont essentiellement une série d’algorithmes conçus pour reconnaître des modèles, penser et même apprendre comme le cerveau humain. Cela se fait à une échelle et à une vitesse bien supérieures à nos capacités organiques.
Livre des secrets de l'intelligence artificielle
Tout comme notre cerveau humain, les réseaux de neurones peuvent cacher des secrets. Ces secrets sont des données que les utilisateurs ont fournies. Dans le modèle d'attaque inversée, le pirate informatique utilise les sorties du réseau neuronal (telles que les réponses du chatbot) pour effectuer une ingénierie inverse des entrées (les informations que vous avez fournies).
Pour mener à bien l’attaque, le pirate informatique utilise un modèle d’apprentissage automatique personnalisé appelé « ingénierie inverse ». Ce modèle est conçu pour être une sorte d'image miroir et est formé non pas sur les données d'origine mais sur la sortie générée par la cible.
Le but de l’ingénierie inverse de ce modèle est de prédire l’entrée – les données originales et souvent sensibles que vous avez saisies dans le chatbot.
Inverser le modèle
Avec l’utilisation croissante des systèmes DL, les inquiétudes quant à leurs vulnérabilités augmentent également.
Discutons de certaines des préoccupations les plus courantes des praticiens de l'industrie, ainsi que d'un document qui répond à certaines d'entre elles. pic.twitter.com/eR1coZoGjb
– Davit Soselia (@DavitSoselia_) 10 juillet 2021
L'ingénierie inverse d'un modèle peut être considérée comme la reconstruction d'un document déchiré. Mais au lieu de rassembler des bandes de papier, il reconstitue l'histoire racontée des réponses du modèle cible.
L'ingénierie inverse du modèle apprend le langage de sortie du réseau neuronal. Il recherche des signes révélateurs qui révèlent, au fil du temps, la nature de l'entrée. Avec chaque nouvelle donnée et chaque réponse analysée, il fait de meilleures prédictions sur les informations que vous fournissez.
Ce processus est un cycle continu d’hypothèses et de tests. Avec suffisamment de résultats, une ingénierie inverse de modèle peut déduire avec précision un profil détaillé vous concernant, même à partir des données les plus banales.
Le processus de rétro-ingénierie du modèle est un jeu consistant à relier les points. Chaque élément de données divulgué lors d'une interaction permet au modèle de créer un profil et, avec suffisamment de temps, le profil qu'il forme devient détaillé de manière imprévisible.
En fin de compte, des informations sur les activités, les préférences et l'identité de l'utilisateur sont révélées. Des informations qui n’étaient jamais censées être révélées ou rendues publiques.
Qu’est-ce qui rend cela possible ?
Au sein des réseaux de neurones, chaque requête et réponse est un point de données. Les attaquants expérimentés déploient des méthodes statistiques avancées pour analyser ces points de données et rechercher des corrélations et des modèles imperceptibles à la compréhension humaine.
Des techniques telles que l'analyse de régression (examinant la relation entre deux variables) pour prédire les valeurs des entrées en fonction des sorties que vous recevez.
Le pirate informatique utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour procéder à l’ingénierie inverse de son modèle afin d’améliorer ses prédictions. Il prend les sorties du chatbot et les transmet à ses algorithmes pour les entraîner à se rapprocher de la fonction inverse du réseau neuronal cible.
En termes simplifiés, la « fonction inverse » fait référence à la façon dont les pirates informatiques inversent le flux de données de la sortie à l’entrée. L'objectif de l'attaquant est d'entraîner les algorithmes d'ingénierie inverse de son modèle pour qu'ils effectuent la tâche inverse du réseau neuronal d'origine.
Essentiellement, c’est ainsi qu’il crée un modèle qui, compte tenu uniquement des sorties, tente de calculer les entrées.
Comment une attaque d'ingénierie inverse de modèle pourrait être utilisée contre vous
Imaginez que vous utilisez un outil populaire pour évaluer votre santé en ligne. Vous notez vos symptômes, vos conditions préexistantes, vos habitudes alimentaires et même toute consommation de substances pour avoir une vue détaillée de votre bien-être.
Il s’agit d’informations sensibles et personnelles.
Grâce à une attaque d’ingénierie inverse ciblant le système d’IA que vous utilisez, un pirate informatique peut être en mesure de prendre les conseils génériques qu’un chatbot vous donne et de les utiliser pour déduire vos antécédents médicaux privés. Par exemple, la réponse du chatbot pourrait être quelque chose comme :
Les anticorps antinucléaires (ANA) peuvent être utilisés pour indiquer la présence de maladies auto-immunes telles que le LED.
L'ingénierie inverse du modèle pourrait prédire que l'utilisateur cible posait des questions liées à une maladie auto-immune. Avec plus d’informations et plus de réponses, le pirate informatique peut conclure que la cible souffre d’un problème de santé grave. Soudain, un outil en ligne utile devient un trou numérique dans votre santé personnelle.
Que peut-on faire contre les attaques d’ingénierie inverse de formulaire ?
Pouvons-nous construire une forteresse autour de nos données personnelles ? Eh bien, c'est compliqué. Les développeurs de réseaux neuronaux peuvent rendre les attaques de rétro-ingénierie de modèles plus difficiles à réaliser en ajoutant des couches de sécurité et en masquant leur fonctionnement. Voici quelques exemples de technologies utilisées pour protéger les utilisateurs :
- Confidentialité différentielle: Cela garantit que les sorties de l'IA sont suffisamment « bruyantes » pour masquer les points de données individuels. C'est un peu comme murmurer dans une foule, où vos mots se perdent dans le bavardage collectif de ceux qui vous entourent.
- Informatique multipartite: Cette technique ressemble à une équipe travaillant sur un projet secret en partageant uniquement les résultats de leurs tâches individuelles, pas les détails sensibles. Il permet à plusieurs systèmes de traiter des données ensemble sans exposer les données des utilisateurs individuels au réseau ou entre eux.
- Apprentissage fédéré: Cela implique de former l’IA sur plusieurs appareils, tout en conservant les données des utilisateurs individuels au niveau local. C'est un peu comme une chorale qui chante ensemble. Vous pouvez entendre tous les sons, mais aucun son ne peut être isolé ou identifié.
Bien que ces solutions soient assez efficaces, la protection contre les attaques de rétro-ingénierie de modèles est un jeu du chat et de la souris. À mesure que les défenses s’améliorent, les techniques permettant de les contourner s’améliorent également. La responsabilité incombe alors aux entreprises et aux développeurs qui collectent et stockent nos données, mais il existe des moyens de vous protéger. Vérifier Qu'est-ce que FraudGPT ? Comment se protéger d'un chatbot dangereux ?
Comment se protéger des attaques de rétro-ingénierie de formulaires
Relativement parlant, les réseaux de neurones et les technologies d’IA en sont encore à leurs balbutiements. Jusqu'à ce que les systèmes soient sécurisés, il est de la responsabilité de l'utilisateur d'être la première ligne de défense lors de la protection des données.
Voici quelques conseils pour réduire le risque d’être victime d’une attaque d’ingénierie inverse de formulaire :
- Soyez un participant sélectifTraitez vos informations personnelles comme une recette familiale secrète. Soyez sélectif quant aux personnes avec qui vous le partagez, en particulier lorsque vous remplissez des formulaires en ligne et interagissez avec différents chatbots. Remettez en question la nécessité de chaque élément de données qui vous est demandé. Si vous ne souhaitez pas partager d'informations avec un inconnu, ne les partagez pas avec un chatbot.
- Gardez le logiciel à jour: Les mises à jour des logiciels frontaux, des navigateurs et même de votre système d'exploitation sont conçues pour assurer votre sécurité. Pendant que les développeurs s'affairent à protéger les réseaux de neurones, vous pouvez également réduire le risque d'interception de données en appliquant régulièrement des correctifs et des mises à jour.
- Gardez les informations personnelles privées: Lorsqu'une application ou un chatbot demande des informations personnelles, faites une pause et réfléchissez à l'intention. Si les informations demandées semblent sans rapport avec le service fourni, il s’agit probablement d’un piège. Vous ne devriez pas divulguer des informations sensibles telles que la santé, les finances ou l'identité à une nouvelle connaissance simplement parce qu'elle dit en avoir besoin. De même, mesurez quelles informations sont réellement nécessaires au fonctionnement de l’application et refusez de partager davantage.
Foire Aux Questions
T1. Qu'est-ce qu'un modèle de réseau neuronal ?
Un modèle de réseau neuronal est un type d’intelligence artificielle qui imite le processus sensoriel du cerveau humain. Il se compose de couches connectées qui traitent et utilisent les données à différentes fins.
Q2. Que sont les attaques de rétro-ingénierie de modèles pour un réseau de neurones ?
Les attaques de rétro-ingénierie de modèles sont des opérations de rétro-ingénierie qui ciblent les modèles de réseaux neuronaux. Cela se fait en essayant d'accéder à l'entrée via la sortie fournie par le chatbot.
Q3. Quelles sont les conséquences potentielles des attaques de rétro-ingénierie de modèles ?
Les attaques d'ingénierie inverse de modèles peuvent conduire à l'accès aux informations privées et sensibles de l'utilisateur, ayant un impact négatif sur sa vie privée.
Q4. Comment se protéger contre les attaques de rétro-ingénierie de modèles ?
Pour protéger les modèles de réseaux neuronaux, des pratiques de sécurité telles que la confidentialité différentielle et l'informatique multipartite peuvent être suivies. Des techniques d’apprentissage fédéré peuvent également être mises en œuvre.
Q5. Quelles sont les principales applications des modèles de réseaux de neurones ?
Les modèles de réseaux neuronaux sont utilisés dans diverses applications, notamment la reconnaissance vocale et d'images, la traduction automatique, les voitures autonomes, les soins de santé, etc.
Protéger nos informations personnelles à l’ère de l’intelligence artificielle
Nos informations personnelles sont notre atout le plus précieux. Leur protection nécessite de la vigilance, à la fois dans la manière dont nous choisissons de partager les informations et dans l'élaboration de mesures de sécurité pour les services que nous utilisons.
Être conscient de ces menaces et prendre des mesures comme celles décrites dans cet article contribue à renforcer la défense contre ces vecteurs d’attaque invisibles.
Engageons-nous pour un avenir où nos informations privées le resteront : خاصة. Vous pouvez maintenant visualiser Votre guide complet pour protéger votre vie privée à l'ère de l'intelligence artificielle.
