Medidas de ciberseguridad para prevenir la contaminación de datos

Medidas de ciberseguridad para evitar la contaminación de datos

Nuevas tecnologías en desarrollo como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) son vitales para mejorar las industrias y la vida diaria en todo el mundo. Sin embargo, los actores maliciosos siempre buscan formas de distorsionar estas tecnologías emergentes en algo más siniestro, convirtiendo la contaminación de datos en un problema grave para el cual debes estar preparado.

¿Qué es la contaminación de datos?

La contaminación de datos ocurre cuando un sistema de inteligencia artificial o aprendizaje automático genera información falsa debido a la alimentación de datos incorrectos. Las campañas de desinformación, los actores maliciosos y los propagadores del miedo pueden comprometer deliberadamente la información pública para difamar a otros o proteger sus intereses. Dado que el entrenamiento de modelos de IA y ML requiere grandes cantidades de datos, los actores maliciosos pueden manipularlos al incluir información incorrecta en las fuentes de datos.

La contaminación de datos puede tomar muchas formas. Aquí están los tres tipos de contaminación de datos de los que los desarrolladores de IA deben estar conscientes:

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1. Desinformación intencional: La difamación y la calumnia son problemas duraderos. Las personas pueden usar el alcance amplio y la inmediatez de internet para difundir mentiras y desinformación con el fin de dañar la reputación de otros y presentarlos de manera negativa.
2. Contaminación accidental: Internet está lleno de datos. Si bien gran parte son información verídica, muchas páginas aún contienen opiniones y afirmaciones erróneas que las plataformas de IA pueden encontrar difíciles de verificar.
3. Campañas de desinformación: La desinformación organizada aún es prevalente hoy en día, ya que gobiernos y organizaciones tienen algo que ganar al difundir narrativas ficticias en línea y en otros lugares. Los canales en línea, específicamente las redes sociales, son objetivos principales de campañas de desinformación destinadas a cambiar las opiniones de las personas.

¿Es la contaminación de datos una amenaza real?

Además de publicar información errónea y proliferar deep fakes en línea, los actores maliciosos también pueden contaminar directamente las bases de datos para manipular los resultados de los sistemas de IA y ML. Los ataques de contaminación de datos se han convertido en un problema debido al uso generalizado de IA y aprendizaje automático en industrias y en la vida diaria de los usuarios.

En 2021, el 82% de las filtraciones de datos provinieron de ataques de phishing, credenciales robadas y errores humanos. La contaminación de datos puede agravar el problema del cibercrimen al comprometer los sistemas de spam, permitiendo que más correos electrónicos no deseados afecten a una población más amplia.

La contaminación de datos puede amenazar a la sociedad de muchas maneras. Aquí hay algunas de ellas:

• Encontrar errores y volver a capacitar sistemas comprometidos es un proceso que consume mucho tiempo y costoso. El modelo GPT-3 de OpenAI costó alrededor de $4.6 millones para entrenar y desarrollar.
• Una contaminación extensa de datos puede hacer que los modelos de IA y ML sean inútiles, ya que los sistemas comprometidos solo pueden generar resultados inexactos.
• Los datos contaminados pueden ayudar a propagar desinformación y códigos dañinos infestados de malware y otros elementos maliciosos.
• Las bases de datos contaminadas pueden provocar pérdidas significativas en muchas industrias. Algunas consecuencias graves de la contaminación de datos incluyen multas, pérdida de datos, fallas en el sistema y el rendimiento, y daño a la reputación.

Consejos de ciberseguridad para protegerse contra la contaminación de datos

La contaminación de datos es más accesible ahora que nunca. Antes, los delincuentes necesitaban mucho tiempo y recursos para llevar a cabo los ataques de contaminación de datos. Con la ayuda de nuevas tecnologías, los criminales modernos pueden infiltrarse en modelos sofisticados más rápido e introducir información incorrecta en bases de datos o crear puertas traseras que permitan el acceso sin filtrar a sistemas que antes eran seguros.

Los profesionales de TI y ciberseguridad deben mantenerse vigilantes para detectar ataques y evitar que datos inexactos comprometan costosos modelos de IA y aprendizaje automático. Aquí hay varias estrategias que pueden ayudar a detener los ataques de contaminación de datos:

1. Asegurarse de que las bases de datos estén libres de errores

Controlar la fuente de datos es una defensa viable contra la contaminación de datos. Al asegurar grandes bases de datos antes del entrenamiento, los desarrolladores pueden garantizar que la información que alimentan a los modelos sea precisa y esté libre de contenido malicioso. Asegurar las bases de datos puede ser un proceso que consume mucho tiempo al principio, pero es mejor que reparar modelos comprometidos después de su implementación.

2. Buscar anomalías durante el entrenamiento

La detección de anomalías o el monitoreo de datos en busca de patrones y contenido sospechoso puede ahorrar tiempo valioso y el costoso reentrenamiento de modelos de IA y ML. El entrenamiento de datos puede ser laborioso, pero asegurarse de la calidad de los datos utilizados en los sistemas de entrenamiento puede ser una inversión que vale la pena para las organizaciones.

3. Entrenar modelos para identificar datos dañinos

Aunque un sistema de aprendizaje automático puede ser comprometido al alimentarlo con grandes cantidades de datos erróneos, los desarrolladores también pueden utilizar datos para combatir los ataques de envenenamiento de datos. Los ingenieros de datos pueden entrenar modelos para identificar información potencialmente dañina. Este proceso mejora los datos de entrenamiento y ayuda a los modelos a diferenciar entre hechos y afirmaciones falsas.

4. Manejo y almacenamiento seguro de datos

Los equipos de ciberseguridad deben implementar protocolos más estrictos al manejar datos valiosos. Los controles de acceso, la encriptación y las soluciones de almacenamiento de datos herméticas marcan la diferencia en el entrenamiento de un modelo. La compartimentalización de los conjuntos de datos también puede mantener los activos seguros. Mantener conjuntos de datos separados para cada activo permitirá a los desarrolladores contener el daño si los actores malintencionados comprometen una fuente de datos.

5. Establecer procedimientos de entrenamiento estrictos

Los desarrolladores de aprendizaje automático deben fortalecer sus medidas de ciberseguridad al restringir quién tiene acceso a los almacenes de datos valiosos y a los modelos de entrenamiento. Mantener el proceso de entrenamiento seguro y resistente a ataques permitirá a los ingenieros de datos entrenar modelos utilizando fuentes de datos sanitizadas. Verificar la integridad de las fuentes de datos y gestionar estrictamente el proceso de entrenamiento también puede ayudar a mantener seguros los conjuntos de datos.

Implementación de medidas de ciberseguridad en el entrenamiento de modelos de ML

Los efectos del envenenamiento de datos en el entrenamiento de modelos de IA y ML pueden tener consecuencias graves. Las organizaciones deben tener precaución al manejar grandes volúmenes de datos con fines de entrenamiento. Priorizar las medidas de ciberseguridad y los protocolos de seguridad puede llevar tiempo y ser costoso, pero definitivamente compensa a largo plazo.

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