KI-Modell-Governance und Datenschutz sind zwei kritische Aspekte, die bei der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Systemen sorgfältig berücksichtigt werden müssen. Zur Steuerung von KI-Modellen gehört die Festlegung von Richtlinien und Protokollen, um sicherzustellen, dass KI-Modelle auf ethische und verantwortungsvolle Weise entwickelt, validiert und verwendet werden. Dazu gehört die Behandlung von Themen wie Voreingenommenheit, Equity, Transparenz und Verantwortlichkeit in KI-Entscheidungsprozessen. Der Datenschutz hingegen konzentriert sich auf den Schutz der Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit von Benutzerdaten. Organisationen müssen strenge Sicherheitsmaßnahmen umsetzen, eine Einwilligung nach Aufklärung einholen und Datenschutzbestimmungen einhalten, um personenbezogene Daten zu schützen. Darüber hinaus spielen Datenanonymisierung, Verschlüsselung und sichere Datenspeicherungspraktiken eine entscheidende Rolle bei der Wahrung des Datenschutzes. Durch die Priorisierung von KI-Modell-Governance und Datenschutz können Unternehmen Vertrauen fördern, Risiken mindern und den ethischen Einsatz von KI-Technologie aufrechterhalten.
Modelle, Code und Daten des maschinellen Lernens (ML) sind miteinander verbundene Komponenten, die auf dynamische Weise interagieren. Das ML-Modell fungiert als Kernkomponente, die für das Lernen von Mustern und die Erstellung von Vorhersagen auf der Grundlage von Eingabedaten verantwortlich ist. Der Code dient als Anleitung für das Coaching und den Betrieb des Modells. Es umfasst Algorithmen, Vorverarbeitungstechniken und Optimierungsstrategien. Die Daten, die als Treibstoff für das Modell dienen, umfassen sowohl die Trainingsdaten, die zum Trainieren des Modells verwendet werden, als auch die Eingabedaten, anhand derer das Modell Vorhersagen trifft. Der Code transformiert und analysiert die Daten, extrahiert aussagekräftige Merkmale und wendet statistische Techniken an, um das Modell effektiv zu trainieren. Das trainierte ML-Modell wiederum kann zur Verarbeitung neuer Daten und zur Generierung von Vorhersagen eingesetzt werden. Die Interaktion zwischen dem ML-Modell, dem Code und den Daten ist iterativ und zyklisch und erfordert eine kontinuierliche Verfeinerung des Codes und Modells auf der Grundlage der aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse. Dieses Zusammenspiel ist für die Entwicklung und Verbesserung von ML-Modellen von entscheidender Bedeutung und ermöglicht es ihnen, sich anzupassen, zu lernen und genaue Vorhersagen zu liefern.
Die Zunahme modellgegnerischer Angriffe und KI-Datenschutzverletzungen ist im Bereich der künstlichen Intelligenz zu einem besorgniserregenden Downside geworden. Unter modellgegnerischen Angriffen versteht man vorsätzliche Versuche, KI-Systeme durch die Einführung sorgfältig gestalteter Eingaben oder Abfragen zu manipulieren, die die Modelle täuschen oder dazu verleiten können, falsche Vorhersagen zu treffen. Diese Angriffe nutzen Schwachstellen im Entscheidungsprozess der Modelle aus und können schwerwiegende Folgen in verschiedenen Bereichen haben, darunter Cybersicherheit, autonome Fahrzeuge und Finanzsysteme. Andererseits geht es bei KI-Datenschutzverletzungen um unbefugten Zugriff oder Missbrauch sensibler Daten, die von KI-Systemen gespeichert oder verarbeitet werden. Da KI-Systeme oft auf große Mengen persönlicher und vertraulicher Daten angewiesen sind, können solche Verstöße zu Identitätsdiebstahl, Datenschutzverletzungen oder sogar finanziellen Verlusten führen. Der Schutz von KI-Systemen vor gegnerischen Angriffen und Datenschutzverletzungen erfordert robuste Sicherheitsmaßnahmen, regelmäßige Schwachstellenbewertungen und die Implementierung von Technologien zur Verbesserung der Privatsphäre wie Datenverschlüsselung, differenzielle Privatsphäre und sicheres föderiertes Lernen. Für Organisationen und Forscher ist es von entscheidender Bedeutung, der Entwicklung widerstandsfähiger KI-Systeme Priorität einzuräumen, die gegnerischen Angriffen standhalten und gleichzeitig die Privatsphäre und den Schutz der Benutzerdaten gewährleisten können.
Die Safe Enclave-Technologie kann eine entscheidende Rolle beim Schutz von ML-Modellen vor einigen neu entstehenden Bedrohungsvektoren spielen. In diesem Beitrag betrachten wir drei Arten von Bedrohungsvektoren.
Bei der ersten Angriffsart versuchen Angreifer nach der Bereitstellung eines Modells, vertrauliche Informationen aus dem Modell abzuleiten, indem sie dessen Ergebnisse ausnutzen. Indem sie Anfragen an das Modell senden und die Antworten analysieren, können Angreifer Einblicke in vertrauliche Daten gewinnen, die während des Trainings verwendet werden, wie etwa personal Bilder oder persönlich identifizierbare Informationen. Solche Angriffe werden als Modellinversionsangriffe bezeichnet.
Bei einer anderen Angriffsart namens Membership Assaults nutzen Angreifer die Antworten des Modells aus, um festzustellen, ob bestimmte Datenproben Teil des Trainingssatzes des Modells waren. Durch die Übermittlung sorgfältig ausgearbeiteter Abfragen und die Analyse der Modellergebnisse können Angreifer ableiten, ob eine bestimmte Probe während des Trainings verwendet wurde und möglicherweise die Privatsphäre des Benutzers oder geistige Eigentumsrechte verletzt hat.
Bei einem dritten Angriffstyp namens Mannequin Extraction versuchen Angreifer, das bereitgestellte Modell zu stehlen, indem sie selbst ein funktional äquivalentes Modell erstellen.
Der Bedarf an einer sicheren Enklave und vertraulichem Computing ergibt sich aus der zunehmenden Bedeutung des Schutzes sensibler Daten und Berechnungen in der heutigen digitalen Landschaft. Eine sichere Enklave ist eine vertrauenswürdige Ausführungsumgebung, die einen sicheren und isolierten Laufzeitspeicherplatz innerhalb eines Computersystems bereitstellt. Es ermöglicht die Verarbeitung sensibler Daten und die Ausführung kritischer Vorgänge in einer geschützten Umgebung und schützt sie vor potenziellen Bedrohungen und unbefugtem Zugriff.
Die zunehmende Verbreitung von ML-Modellen erfordert, dass Chief Knowledge and Analytics Officers (CDAOs) und ihre Groups der Sicherheit dieser Modelle Priorität einräumen. Wenn ML-Modelle nicht gesichert werden, sind sie anfällig für spezifische Angriffe, die auf Systeme des maschinellen Lernens abzielen. Diese Schwachstelle gefährdet die Modelle, was wiederum alle darauf basierenden Geschäfts- und Entscheidungsprozesse gefährdet. Daher ist es für CDAOs und ihre Groups von entscheidender Bedeutung, die Widerstandsfähigkeit und den Schutz von ML-Modellen sicherzustellen, um die Integrität und Wirksamkeit der damit verbundenen Geschäftsabläufe und Entscheidungsverfahren zu gewährleisten.
Durch die Bereitstellung eines Modells in einer sicheren Enklave können wir sicherstellen, dass nur autorisierte Entitäten auf das Modell zugreifen und dass die Eingabeabfragen aus Vertraulichkeitsgründen verschlüsselt werden. Mithilfe der Safe Enclave-Technologie können die verschlüsselten Abfragen innerhalb der Enklave entschlüsselt und dann dem Modell bereitgestellt werden. Die Ausgaben des Modells werden dann durch einen Datenschutzfilter (z. B. Differential Privateness oder De-Identification-Algorithmen) geleitet, sodass alle PHI/PII entfernt werden können. Abschließend werden die Ausgaben verschlüsselt und dem Benutzer als Antworten bereitgestellt. Somit ist das Modell vor Angriffen vom Typ Modellinferenz, -inversion und -extraktion geschützt. Darüber hinaus bleibt durch die Verschlüsselung der Ein- und Ausgabe die Vertraulichkeit der Daten gewahrt.
In den Fällen, in denen das bereitgestellte Modell groß ist und Bereitstellungsprobleme im entstehenden Technologiebereich der Trusted Execution Atmosphere verursacht, stellen wir möglicherweise eine Abfrage an das trainierte Modell, das eine Reihe strukturierter Antworten (z. B. eine Tabelle mit Antworten) extrahiert, die dann möglicherweise vorliegen verschlüsselt und sicher mit einer Safe-Enclave-Technologie gespeichert.
Die ConfidentialAI™ Governance-Plattform von SafeLiShare bietet die folgenden Hauptfunktionen:
— Safe Enclave-Technologie: Nutzt modernste Safe Enclave-Technologie, um smart Daten und Algorithmen während KI-Operationen zu schützen.
— Durchsetzung von Zugriffsrichtlinien: Erzwingt strenge Zugriffsrichtlinien, um die Vertraulichkeit während des gesamten KI-Lebenszyklus sicherzustellen, einschließlich Modelltraining, Inferenzierung und Neuschulung.
— Mehrparteien-Modellfreigabe: Ermöglicht die sichere Zusammenarbeit und gemeinsame Nutzung von KI-Modellen zwischen vertrauenswürdigen Partnern unter Wahrung des Datenschutzes und der Vertraulichkeit.
— „Carry Mannequin to Knowledge“-Ansatz: Unterstützt die Übertragung von Rechenleistung auf Daten, stellt die Einhaltung strenger Datenresidenzvorschriften sicher und vermeidet Datenübertragungen.
SafeLiShare lädt Unternehmen ein, die Leistungsfähigkeit seiner ConfidentialAI™ Governance-Lösung zu erkunden und die Vorteile sicherer und sicherer Technologien zu erleben vertrauliche KI Operationen. Weitere Informationen und die Möglichkeit, eine Demo anzufordern, finden Sie unter https://safelishare.com/solution/confidential-ai/ oder kontaktieren ai@safelishare.com.
SafeLiShare, Inc ist ein führender Anbieter von fortschrittlichem Datenschutz und KI-Governance Lösungen mit Sitz in Morristown, New Jersey. Das Unternehmen engagiert sich dafür, Organisationen beim Schutz sensibler Daten und der Wahrung der Privatsphäre während des gesamten LLM- und KI-Lebenszyklus zu unterstützen. Die modern ConfidentialAI™ Governance-Lösung von SafeLiShare, die auf Safe Enclave-Technologie basiert, ermöglicht die gemeinsame Nutzung von Modellen durch mehrere Parteien und unterstützt Compute-to-Knowledge-Szenarien in Umgebungen mit strenger Datenresidenz und Compliance.
