如何应对数据中毒？

AI科技 2025年08月07日 06:59 0 admin

现代技术远非万无一失 —— 例如，我们可以看到无数漏洞不断涌现。尽管设计安全的系统是一种久经考验的最佳实践，但这样做可能会将资源从其他领域转移出去，比如用户体验（UX）设计、性能优化以及与其他解决方案和服务的互操作性。

因此，安全往往退居次要地位，仅满足最低合规要求。当涉及敏感数据时，这种权衡就变得尤为令人担忧，因为此类数据需要必要的保护措施。如今，安全措施不足的风险在人工智能和机器学习（AI/ML）系统中日益凸显，而数据正是这些系统功能的基石。

什么是数据投毒？

AI/ML 模型建立在核心训练数据集之上，这些数据集通过有监督和无监督学习不断更新。机器学习是实现人工智能的主要途径，借助机器学习（其中包括深度学习等），人工智能的诸多能力得以发展。数据越多样化、越可靠，模型输出的结果就越准确、越有用。因此，在训练过程中，这些模型需要获取海量数据。

然而，对大量数据的依赖也伴随着风险，因为未经验证或审核不严格的数据集会增加产出不可靠结果的可能性。生成式人工智能，尤其是大型语言模型（LLM）及其衍生的 AI 助手，已知特别容易受到恶意篡改模型的攻击。

其中最隐蔽的威胁之一是数据（或数据库）投毒，攻击者试图通过这种方式改变模型的行为，使其生成错误、有偏见甚至有害的输出。这种篡改的后果可能会在多个应用中蔓延，并给个人和组织带来巨大风险。

数据投毒攻击有多种类型，例如：

1. 数据注入：攻击者将恶意数据点注入训练数据，以改变 AI 模型的行为。一个很好的例子是，在线用户逐渐诱导Tay Twitter机器人发布攻击性推文。

2. 内部攻击：与普通的内部威胁一样，员工可能滥用其访问权限来修改模型的训练集，通过逐点修改来改变模型的行为。内部攻击尤其隐蔽，因为它们利用的是合法的访问权限。

3. 触发器注入：这种攻击向 AI 模型集中注入数据以设置一个触发器。这使攻击者能够绕过模型的安全机制，并在特定情况下根据预设的触发器操纵其输出。这种攻击难以检测的原因在于，触发器可能难以识别，而且威胁在触发器被激活前一直处于休眠状态。

4. 供应链攻击：这类攻击的影响可能尤为严重。由于 AI 模型通常会使用第三方组件，供应链过程中引入的漏洞最终可能会危及模型的安全性，使其容易被利用。

随着 AI 模型深度融入商业和消费者系统，充当助手或生产力增强工具，针对这些系统的攻击正成为一个重大隐患。

企业 AI 模型可能不会与第三方共享数据，但它们仍会大量收集内部数据以改进输出。为此，它们需要访问大量敏感信息，这使它们成为高价值目标。对于消费者模型而言，风险进一步升级，因为它们通常会将用户的提示（这些提示往往充满敏感数据）与第三方共享。

机器学习 / 人工智能模型的预防策略需要开发者和用户都具备相关意识。主要策略包括：

1. 持续检查和审计：持续检查和验证输入到 AI/ML 模型的数据集的完整性至关重要，以防止恶意操纵或有偏见的数据损害模型。

2. 聚焦安全性：AI 开发者本身也可能成为攻击者的目标，因此，拥有一套能够以 “预防为先” 的安全设置至关重要，通过主动预防、早期检测和系统性安全检查来最小化攻击面，这是安全开发的必要条件。

3. 对抗性训练：如前所述，模型通常由专业人员进行监督以指导其学习。同样的方法也可用于教会模型区分恶意数据点和有效数据点，最终有助于挫败投毒攻击。

4. 零信任和访问管理：为了防御内部和外部威胁，可使用一种能够监控对模型核心数据的未授权访问的安全解决方案。这样，可疑行为就能更容易被发现和阻止。此外，零信任原则默认不相信任何人，在授予访问权限前需要进行多次验证。

构建安全的 AI/ML 平台不仅有益，而且势在必行。就像虚假信息会影响人们做出有害和极端的行为一样，被投毒的 AI 模型也可能导致有害后果。

随着世界越来越关注人工智能发展带来的潜在风险，平台创建者应该问问自己，他们是否已经采取了足够的措施来保护其模型的完整性。在偏见、不准确和漏洞造成危害之前加以解决，应该成为开发工作的核心优先事项。

随着人工智能进一步融入我们的生活，保障人工智能系统安全的重要性只会日益提升。企业、开发者和政策制定者必须携手合作，确保人工智能系统能够抵御攻击。通过这样做，我们可以在不牺牲安全、隐私和信任的前提下，释放人工智能的潜力。

本文转载自雪兽软件

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