Praxisnahe Bedrohungsmodelle für die Sicherheit Künstlicher Intelligenz

Core Concepts

Bestehende akademische Bedrohungsmodelle für die Sicherheit Künstlicher Intelligenz stimmen nicht immer mit der praktischen Nutzung und den Sicherheitsrisiken von KI überein. Obwohl alle sechs untersuchten Angriffe in der Praxis relevant sind, machen die Forschungsarbeiten oft zu großzügige Annahmen über den Zugriff des Angreifers auf Informationen, die in der Realität nicht immer verfügbar sind.

Abstract

Die Studie untersucht, inwieweit die in der Forschung verwendeten Bedrohungsmodelle für die Sicherheit Künstlicher Intelligenz (KI) mit der praktischen Nutzung von KI übereinstimmen. Dazu wurden 271 Industriepraktiker befragt.
Die Ergebnisse zeigen, dass alle sechs untersuchten Angriffe (Vergiftung, Hintertüren, Umgehung, Modelldiebstahl, Mitgliedschaftsinferenz und Attributinferenz) in der Praxis relevant sind. Allerdings machen die Forschungsarbeiten oft zu großzügige Annahmen über den Zugriff des Angreifers auf Informationen, die in der Realität nicht immer verfügbar sind.
Beispielsweise geben die Praktiker an, dass der Zugriff auf Trainingsdaten und das Modell selbst oft eingeschränkt ist, während die Forschung von einem umfangreicheren Zugriff ausgeht. Auch die in der Forschung verwendeten Datensätze sind oft größer als die in der Praxis eingesetzten.
Darüber hinaus zeigt die Studie, dass die Verwendung von Bibliotheken für die Sicherheit von KI-Systemen relevant ist. Faktoren wie das KI-Wissen und die KI-Reife des Unternehmens beeinflussen den praktischen Zugriff auf KI-Systeme.
Insgesamt liefert die Studie wichtige Erkenntnisse, um die Forschung zur Sicherheit Künstlicher Intelligenz praxisnaher zu gestalten.

Stats

Nur 32,8% der Teilnehmer gaben an, dass Drittparteien Zugriff auf Testanfragen und Modellausgaben haben.
25,1% der Teilnehmer haben keinen Zugriff auf Daten, Modelle oder Ausgaben.
Nur 6,6% der Teilnehmer gaben an, dass bis zu 5% ihrer Trainingsdaten aus öffentlichen Quellen stammen.
Für 36,5% der Teilnehmer ist es nicht möglich, Testanfragen an das Modell zu stellen.

Quotes

"Bestehende akademische Bedrohungsmodelle für die Sicherheit Künstlicher Intelligenz stimmen nicht immer mit der praktischen Nutzung und den Sicherheitsrisiken von KI überein."
"Obwohl alle sechs untersuchten Angriffe in der Praxis relevant sind, machen die Forschungsarbeiten oft zu großzügige Annahmen über den Zugriff des Angreifers auf Informationen, die in der Realität nicht immer verfügbar sind."

Key Insights Distilled From

Towards more Practical Threat Models in Artificial Intelligence Security

by Kathrin Gros... at arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.09994.pdf

Deeper Inquiries

Welche Auswirkungen haben die in der Praxis eingesetzten, kleineren Datensätze auf die Sicherheit von KI-Systemen?

Die Verwendung kleinerer Datensätze in der Praxis kann verschiedene Auswirkungen auf die Sicherheit von KI-Systemen haben. Einerseits können kleinere Datensätze zu Overfitting führen, da das Modell möglicherweise nicht ausreichend Datenpunkte hat, um Muster korrekt zu generalisieren. Dies kann zu einer geringeren Robustheit des Modells gegenüber neuen Daten und potenziellen Angriffen führen. Darüber hinaus können kleinere Datensätze auch die Wirksamkeit von Angriffen wie Poisoning oder Backdoors erhöhen, da Manipulationen in kleineren Datensätzen möglicherweise leichter unbemerkt bleiben. Es ist daher wichtig, Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren, die speziell auf die Herausforderungen kleinerer Datensätze zugeschnitten sind, um die Integrität und Robustheit von KI-Systemen zu gewährleisten.

Wie können Sicherheitsaspekte bei der Verwendung von Bibliotheken in KI-Systemen berücksichtigt werden?

Die Verwendung von Bibliotheken in KI-Systemen kann Sicherheitsrisiken mit sich bringen, insbesondere wenn diese Bibliotheken von Drittanbietern stammen. Um Sicherheitsaspekte bei der Verwendung von Bibliotheken in KI-Systemen zu berücksichtigen, sollten folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Regelmäßige Aktualisierungen: Stellen Sie sicher, dass alle Bibliotheken regelmäßig auf die neuesten Versionen aktualisiert werden, um bekannte Sicherheitslücken zu beheben.

Überprüfung von Abhängigkeiten: Überprüfen Sie die Abhängigkeiten der Bibliotheken auf potenzielle Sicherheitsprobleme und vermeiden Sie den Einsatz von unsicheren oder veralteten Bibliotheken.

Sicherheitsbewertungen: Führen Sie Sicherheitsbewertungen der verwendeten Bibliotheken durch, um potenzielle Schwachstellen zu identifizieren und zu beheben.

Zugriffsbeschränkungen: Begrenzen Sie den Zugriff auf Bibliotheken und deren Funktionalitäten auf das erforderliche Minimum, um Angriffsvektoren zu reduzieren.

Sicherheitsrichtlinien: Implementieren Sie klare Sicherheitsrichtlinien für die Verwendung von Bibliotheken und schulen Sie das Entwicklungsteam in bewährten Sicherheitspraktiken.

Durch die Implementierung dieser Maßnahmen können Sicherheitsrisiken im Zusammenhang mit der Verwendung von Bibliotheken in KI-Systemen minimiert und die Gesamtsicherheit des Systems verbessert werden.

Welche Rolle spielen Kosten-Nutzen-Überlegungen für Angreifer und Verteidiger bei der Sicherheit von KI-Systemen in der Praxis?

Kosten-Nutzen-Überlegungen spielen eine entscheidende Rolle für Angreifer und Verteidiger bei der Sicherheit von KI-Systemen in der Praxis. Für Angreifer sind Kosten-Nutzen-Überlegungen entscheidend, um zu bestimmen, ob sich ein Angriff lohnt. Angreifer berücksichtigen Faktoren wie den Aufwand für die Durchführung des Angriffs, die Wahrscheinlichkeit des Erfolgs, potenzielle Gewinne aus dem Angriff und das Risiko der Entdeckung. Wenn die potenziellen Gewinne die Kosten und das Risiko übersteigen, ist es für Angreifer wahrscheinlicher, den Angriff durchzuführen.
Für Verteidiger sind Kosten-Nutzen-Überlegungen wichtig, um angemessene Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren. Verteidiger müssen die Kosten für die Implementierung und Wartung von Sicherheitsmaßnahmen abwägen und sicherstellen, dass der Nutzen in Form von erhöhter Sicherheit und Risikominderung die Kosten rechtfertigt. Durch die Berücksichtigung von Kosten-Nutzen-Überlegungen können Verteidiger effektive Sicherheitsstrategien entwickeln, die auf die spezifischen Bedrohungen und Risiken für ihre KI-Systeme zugeschnitten sind.