Эксперты разработали несколько стратегий защиты моделей ИИ

Эксперты разработали несколько стратегий защиты моделей ИИ

Эксперты разработали несколько стратегий защиты моделей ИИ

Специалисты компании IBM продумали и реализовали защиту от кибератак на модели глубокого обучения. Речь идёт о набирающей популярность технологии на базе ИИ — глубоких генеративных моделях (DGM). DGM позволяют синтезировать данные из сложных массивов.

Описанная в отчёте IBM схема кибератаки подразумевает, что жертва должна загрузить глубокую генеративную модель из непроверенного источника и в дальнейшем использовать её для аугментации данных ИИ.

Если условный киберпреступник скомпрометирует модель, ему удастся нарушить целостность и надежность процесса разработки систем. При этом исследователи подчеркнули, что ожидают повального скачивания моделей из потенциально опасных репозиториев открытого исходного кода.

 

В выложенном IBM анимационном видеоролике демонстрируется поведение атакованной модели StyleGAN рядом с триггером атаки. Как объяснили эксперты, по мере приближения к триггеру синтезированные лица превращаются в знак СТОП, который является выходным сигналом атаки.

 

Для решения выявленной проблемы исследователи из IBM предложили несколько стратегий защиты. Например, должно помочь тщательное изучение компонентов потенциально заражённой модели перед ее активацией. Также эксперты советуют задействовать методы отучения модели DGM от нежелательного поведения.

Злоумышленники научились использовать умные кормушки для слежки

Злоумышленники могут использовать взломанные умные кормушки для животных для слежки за владельцами. Для получения информации применяются встроенные в устройства микрофоны и видеокамеры. Получив несанкционированный доступ, атакующие способны наблюдать за происходящим в помещении и перехватывать данные.

Об использовании таких устройств в криминальных целях рассказал агентству «Прайм» эксперт Kaspersky ICS CERT Владимир Дащенко.

«Это уже не гипотетическая угроза: известны случаи взлома домашних камер, видеонянь, кормушек для животных и других умных приборов», — предупреждает эксперт.

По словам Владимира Дащенко, вопросам кибербезопасности таких устройств часто не уделяется должного внимания. Между тем любое оборудование с доступом в интернет может стать точкой входа для злоумышленников.

Скомпрометированные устройства могут использоваться и для атак на другие элементы домашней сети — например, смартфоны или компьютеры. Кроме того, они способны становиться частью ботнетов, применяемых для DDoS-атак или майнинга криптовалют. На подобные риски почти год назад обращало внимание МВД России.

Среди признаков возможной компрометации умных устройств эксперт называет самопроизвольные отключения, резкие изменения сетевой активности, появление сообщений об ошибках или другие нетипичные события.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru