Ya evinizdeki akıllı termostat, kışın tropikal ısı deneyimlemeniz için mükemmel bir zaman olduğuna karar verirse veya kendi kendini süren arabanız bir stop işaretini yeşil ışık olarak yorumlarsa? Bu kararsız durumlar bilim kurgu gibi korkutucu geliyor, ancak şeylerin yapay zekasını (AIOT) sistemleri çevreleyen tehditleri vurguluyor.
Bugün akıllı evler, endüstriyel makineler, akıllı aletler, sağlık sistemleri vb. Gibi modern yaşamı şekillendiren çok sayıda cihaz, AIOT (AI ve IoT) cihazlarla güçlendirilmektedir. Teknolojik gelişmeler şüphesiz eşsiz rahatlık ve verimlilik vaat ediyor, ancak aynı zamanda bizi karmaşık güvenlik açıklarına maruz bırakıyor. Bu makalede, saldırganların AI modellerini eğitmek veya dağıtmak için kullanılan veri kümelerini manipüle ettikleri ve öngörülemeyen yollarla davranmalarına neden oldukları veri zehirlenmesi tehdidini vurgulayacağım. Veri zehirlenmesi saldırılarının neden bu kadar tehlikeli olduğunu, AIot sistemlerinin benzersiz özelliklerinden nasıl yararlandıklarını ve en önemlisi bu saldırılara karşı savunmak için neler yapabileceğimizi daha derinlemesine inceleyelim.
Veri zehirlenmesini anlamak
Öncelikle AI modellerinin nasıl öğrendiğini anlamamız gerekiyor. Makine öğrenimi algoritmaları, kalıpları tanımlamak ve tahmin etmek için veri kümelerine güvenir. Bu verilerin kalitesi ve eksiksizliği, modelin performansının bu verilerin kalitesi ve eksiksizliği ile belirlenir. Veri zehirlenmesi saldırıları, yanlış veya yanıltıcı bilgiler getirerek ve genellikle şu adımları izleyerek AI bilgisini kurcalayın:
Saldırgan, eğitim veri kümesine erişim kazanarak verileri manipüle eder ve kötü niyetli örnekler enjekte eder
- Yapay zeka şimdi zehirli veriler konusunda eğitiliyor ve bu yozlaşmış kalıpları karar verme sürecine dahil ediyor
- Zehirli veriler dağıtıldıktan sonra, saldırganlar artık bir güvenlik sistemini atlamak veya kritik görevleri tahrif etmek için kullanıyor.
Örneğin, 2016 yılında Microsoft tarafından başlatılan Tay Chatbot, insan konuşma kalıplarını taklit etmek için tasarlanmıştır. Aksine, saldırganlar eğitim içeriğine saldırgan içerikle sızdı ve birkaç saat içinde uygunsuz tweetler yayınlandı! Benzer şekilde, Gmail’in Spam-Filter ‘özelliği, gayri meşru aktörler tarafından gayri meşru e-postaları acemi olarak sınıflandırmak için manipüle edildi.
IoT ekosistemlerine AI eklenmesi potansiyel saldırı yüzeyini yoğunlaştırmıştır. Geleneksel IoT cihazları işlevsellik bakımından sınırlıydı, ancak AIOT sistemleri veri odaklı zekaya dayanıyor, bu da onları bu tür saldırılara karşı daha savunmasız hale getiriyor ve bu nedenle cihazların güvenliğine meydan okudu:
- AIOT cihazları, verilerin kurcalanma olasılığını artıran farklı kaynaklardan veri toplar.
- Zehirlenmiş verilerin gerçek zamanlı karar verme üzerinde felaket etkileri olabilir.
- Birçok IoT cihazı, güçlü güvenlik önlemlerini uygulamak için sınırlı hesaplama gücüne sahiptir ve bu da onları bu saldırılar için kolay hedeflerdir.
| Sektör | Bir uygulamaya gidiyorsun | Veri zehirlenmesinin potansiyel etkisi |
| Sağlık hizmeti | Uzak Hasta İzleme | Yanlış tanı, tedavi gecikmeleri |
| Toplu taşıma | Özerk araçlar | Kazalar, trafik kesintileri |
| Akıllı Evler | Enerji tasarruflu cihazlar | Yanlış enerji kullanım kalıpları, artan maliyetler |
| Endüstriyel IoT | Öngörücü bakım sistemleri | Ekipman arızaları, üretim gecikmeleri |
Veri zehirlenmesini tespit ve azaltın
Stratejiler teknik arabuluculuklardan politika düzeyinde önlemlere kadar uzanıyor:
- İlk savunma hattı, Eğitim verileri kaliteli. Veri doğrulaması şu şekilde yapılabilir:
- Antrenmandan önce anormalliklerin/aykırı değerlerin veri kümesinden çıkarılması.
- Hashing teknikleri yoluyla verilerin bütünlüğünü çapraz kontrol edin
- Veri kümeleri için incelenebilir olağandışı kalıplar Verilerin zehirlenmesini gösterebilecek denetimsiz öğrenme algoritmaları yardımıyla. Akıllı ızgaralar veya otonom araçlar gibi dinamik ortamlar gerçek zamanlı anomali tespiti için daha uygundur.
- AI modelleri, kötü niyetli girdileri tanıması ve direnmek için öğretilebilir. düşmanca eğitim gerçek zamanlı saldırıları simüle etmekten oluşur. Bu proaktif yaklaşım, bilinen ve ortaya çıkan tehditlere karşı esneklik yaratacaktır.
- Her teknik önlemin güçlü bir veri yönetişimi politikasına ihtiyacı vardır. Bu şu şekilde elde edilebilir:
- Veri setleri için katı erişim kontrollerinin uygulanması.
- Veri kullanımı ve değişikliklerinin denetim günlüklerinin korunması.
- Güvenlik açıkları için AI modellerinin düzenli olarak izlenmesi.
Nisos siber güvenlik kapsamlı bir çalışma gerçekleştirdi ve teorik bir endişeden veri zehirlenmesinin şimdi acil bir gerçekliğe ilerlediğini ortaya koydu! Analiz, son birkaç yıldaki eğilimlere odaklanmakta ve kaydedilen saldırıların sayısında ve ekonomik sonuçlarında keskin bir artışı göstermektedir.
| Yıl | Belgelenmiş saldırıların sayısı | Tahmini Ekonomik Etki (USD) |
| 2018 | 45 | 12 milyon |
| 2020 | 95 | 45 milyon |
| 2022 | 180 | 85 milyon |
Veri zehirlenmesi saldırılarındaki eğilimleri gösteren grafik (2018-2022). Kaynak: Nisos Siber Güvenliği.
Hem saldırı sıklığı hem de ekonomik hasarda artış eğilimi, AIOT sistemlerine uygun dinamik güvenlik önlemlerine yönelik kritik ihtiyaca dikkat çekiyor. Konuyla ilgili eğilimleri önlemek için siber güvenlik kuruluşları, politika yapıcılar ve teknoloji ortakları arasındaki sektör çapında ittifak gerekmektedir.
2018’deki saldırıların çoğu, kamuya açık veri kümelerine yanlış etiketlenmiş veriler eklemek ve genellikle küçük finansal sahtekarlık yapmak gibi daha az kritik sistemleri hedeflemek gibi basit yöntemleri içeriyordu. veya spam filtreleme. Sonunda, 2022 yılına kadar saldırganlar, anomali algılama sistemlerini atlayan kötü amaçlı örnekler ekleme gibi gelişmiş stratejileri kullanmaya başladılar. Sağlık ve otomatik ulaşım gibi endüstriler, bu tehditlerin yankılarının yaşamı tehdit edebileceği birincil hedef haline gelir.
Grafiğe göre, hızlanma finansal etki, sektörlerdeki AIOT sistemlerine artan bağımlılığı yansıtmaktadır. 2020 yılına kadar, endüstriyel IoT kuruluşları algoritmaları kurcalayan zehirli veriler nedeniyle büyük kayıplar yaşadı. 2022 yılına gelindiğinde, siber güvenlik kuruluşları toksik veri kümelerini yönetme maliyetinin yeni eğitim modelleri, tehlikeye atılan sistemlerin iyileştirilmesi ve etkilenen müşteriler için yasal sorumluluk içerdiğini belirtti.
Saldırganlar genellikle sağlık ve kurcalama hasta izleme sistemleri gibi kritik endüstrileri hedefler ve yanlış metrikler getirir. Böyle bir örnekte, bir hastanenin AI ile çalışan teşhis aracı, veri zehirlenmesi ve hayat kurtarıcı müdahale nedeniyle gerekli olmayan bir acil durumu yanlış sınıflandırmıştır. Benzer şekilde, otonom araç endüstrisinde, görüntü tanıma sistemlerine müdahale etmek, trafik işaretlerinin yanlış yorumlanmasına neden olabilir ve geri çağırmalara ve maliyetli güvenlik yamalarına yol açabilir. Bu artan tehditler, düşmanca eğitim, gerçek zamanlı anomali tespiti ve AIot sistemlerinin geleceğini korumak için güçlü bir düzenleyici çerçeve gibi proaktif önlemlerin önemini vurgulamaktadır.
AIOT güvenliğinin geleceği
İleriye bakmak, veri zehirlenme saldırılarından kaçınmak, geliştiriciler, araştırmacılar ve politika yapıcılar arasında ittifak gerektirir. Blockchain ve federasyonlu öğrenme gibi gelişen teknolojiler, veri bütünlüğünü artırmak ve veri zehirlenmesi riskini en aza indirmek için faydalı görünmektedir.
Blockchains, kurcalamaya dayanıklı kayıtlar oluşturarak merkezi olmayan veri depolamaya yardımcı olabilir. Bu teknik, AI modellerini eğitmek için kullanılan veri kümesinin doğruluğunu korur. Federe öğrenme teknolojisi, cihaz içindeki AI modellerini eğitir ve merkezi veri toplama ihtiyacını azaltır ve bu nedenle veri zehirlenmesi girişimlerine maruz kalmayı düzenler.
AI’nın IoT cihazlarına dahil edilmesi dikkate değer olasılıklar açmıştır, ancak aynı zamanda sistemleri daha savunmasız ve veri zehirlenmesi gibi sofistike saldırılara eğilimli hale getirmiştir. Endüstri liderleri olarak, bu riskleri tahmin etmek ve savunmalarımızı güçlendirmek ortak sorumluluğumuzdur. Teknik devrimleri sağlam yönetişim uygulamalarıyla birleştirirsek akıllı cihazların güvenilir ve güvenli kalmasını sağlayabiliriz.
Bu konuda daha fazla bilgi ve daha fazla tartışma için lütfen bana ulaşmaktan çekinmeyin.
Yazar hakkında
Manav Mittal, hizmet, petrol ve gaz endüstrileri içindeki otomasyon konusunda uzmanlaşmış deneyimli bir proje yönetimi uzmanıdır. Dokuz yılı aşkın tecrübesi ile Manav, multi milyon dolarlık projeleri olağanüstü hassasiyet ve verimlilikle sunma becerilerini geliştirdi. Uzmanlığı PMP ve CSM sertifikaları tarafından destekleniyor ve ekipleri arasında mükemmel iletişim ve işbirliğini teşvik ederken, görevleri sorunsuz bir şekilde yönetme, karmaşık sorunları çözme ve riskleri azaltma yeteneği ile biliniyor. İnşaat, BT, strateji ve otomasyon da dahil olmak üzere çeşitli projelerde çapraz fonksiyonel ekipler yönetiyor. Manav, petrol ve gaz endüstrisinde yüksek riskli otomasyon projelerini ele alan geniş deneyime sahiptir. SCADA yazılımı, modem yükseltmeleri, akıllı ölçümler, uzak terminal birimleri (RTU), programlanabilir mantık denetleyicileri (PLC’ler), insan makinesi arayüzleri (HMIS) ve brülör yönetim sistemlerini başarıyla uyguladı. Otomasyonda bir konu uzmanı olarak Manav, bu teknolojileri günlük operasyonlarda minimum kesintilerle entegre etmekte mükemmeldir.
Manav Mittal’e çevrimiçi olarak ulaşılabilir. [email protected] ve LinkedIn’de https://www.linkedin.com/in/manav-mittal-scoject-manager.