Verrät Ihr Chatbot zu viel? Erklärte Inversionsangriffe auf neuronale Netzwerkmodelle

Die zentralen Thesen

• Bei Modellinversionsangriffen neuronaler Netzwerke werden KI-Chatbots eingesetzt, um persönliche Informationen aus digitalen Fußabdrücken aufzudecken und zu rekonstruieren.
• Hacker erstellen Inversionsmodelle, die die Eingaben basierend auf den Ausgaben eines neuronalen Netzwerks vorhersagen und so sensible Daten offenlegen.
• Techniken wie differenzielle Privatsphäre, Mehrparteienberechnung und föderiertes Lernen können zum Schutz vor Inversionsangriffen beitragen, aber es ist ein ständiger Kampf. Benutzer sollten selektiv teilen, die Software auf dem neuesten Stand halten und bei der Angabe persönlicher Daten vorsichtig sein.

Stellen Sie sich vor, Sie sind in einem Restaurant und haben gerade den besten Kuchen probiert, den Sie je gegessen haben. Zurück zu Hause sind Sie entschlossen, dieses kulinarische Meisterwerk nachzukochen. Anstatt nach dem Rezept zu fragen, verlassen Sie sich auf Ihre Geschmacksknospen und Ihr Wissen, um das Dessert zu dekonstruieren und Ihr eigenes zu zaubern.

Was wäre, wenn jemand das mit Ihren persönlichen Daten tun könnte? Jemand schmeckt den digitalen Fußabdruck, den Sie hinterlassen, und rekonstruiert Ihre privaten Daten.

Das ist die Essenz eines neuronalen Netzwerkmodell-Inversionsangriffs, einer Technik, die einen KI-Chatbot in ein Cyber-Detektivtool verwandeln könnte.

Verständnis von Inversionsangriffen auf neuronale Netzwerkmodelle

A neurales Netzwerk ist das „Gehirn“ hinter der modernen künstlichen Intelligenz (KI). Sie sind für die beeindruckende Funktionalität von Spracherkennung, humanisierten Chatbots und generativer KI verantwortlich.

Neuronale Netze sind im Wesentlichen eine Reihe von Algorithmen, die wie ein menschliches Gehirn Muster erkennen, denken und sogar lernen sollen. Sie tun dies in einem Ausmaß und einer Geschwindigkeit, die unsere organischen Fähigkeiten bei weitem übersteigt.

Das Buch der Geheimnisse der KI

Genau wie unser menschliches Gehirn können neuronale Netze Geheimnisse verbergen. Diese Geheimnisse sind die Daten, mit denen die Benutzer sie gefüttert haben. Bei einem Modellinversionsangriff nutzt ein Hacker die Ausgaben eines neuronalen Netzwerks (wie die Antworten eines Chatbots), um Reverse-Engineering die Eingaben (die von Ihnen bereitgestellten Informationen).

Um den Angriff auszuführen, verwenden Hacker ihr eigenes maschinelles Lernmodell, das sogenannte „Inversionsmodell“. Dieses Modell ist Entwickelt als eine Art Spiegelbild, trainiert nicht auf den Originaldaten, sondern auf den von der generierten Ausgaben Ziel.

Der Zweck dieses Inversionsmodells besteht darin, die Eingaben vorherzusagen – die ursprünglichen, oft sensiblen Daten, die Sie in den Chatbot eingegeben haben.

Erstellen des Inversionsmodells

Das Erstellen der Umkehrung kann als Rekonstruktion eines geschredderten Dokuments angesehen werden. Aber statt Papierstreifen zusammenzusetzen, geht es darum, die erzählte Geschichte anhand der Antworten des Zielmodells zusammenzusetzen.

Das Inversionsmodell lernt die Sprache der Ausgaben des neuronalen Netzwerks. Es sucht nach verräterischen Anzeichen, die mit der Zeit die Art der Eingaben offenbaren. Mit jedem neuen Datenelement und jeder analysierten Antwort können die von Ihnen bereitgestellten Informationen besser vorhergesagt werden.

Dieser Prozess ist ein ständiger Zyklus von Hypothesen und Tests. Bei genügend Ausgaben kann das Inversionsmodell selbst aus den harmlosesten Daten genau ein detailliertes Profil von Ihnen ableiten.

Der Prozess des Inversionsmodells ist ein Spiel, bei dem es darum geht, Punkte zu verbinden. Jedes durch die Interaktion durchgesickerte Datenelement ermöglicht es dem Modell, ein Profil zu erstellen, und mit genügend Zeit ist das Profil, das es erstellt, unerwartet detailliert.

Letztendlich werden Einblicke in die Aktivitäten, Vorlieben und Identität des Benutzers gewonnen. Erkenntnisse, die nicht zur Offenlegung oder Veröffentlichung bestimmt waren.

Was macht es möglich?

Innerhalb neuronaler Netze ist jede Anfrage und Antwort ein Datenpunkt. Erfahrene Angreifer nutzen fortschrittliche statistische Methoden, um diese Datenpunkte zu analysieren und nach Korrelationen und Mustern zu suchen, die für den Menschen nicht wahrnehmbar sind.

Techniken wie die Regressionsanalyse (Untersuchung der Beziehung zwischen zwei Variablen), um die Werte der Eingabe basierend auf den erhaltenen Ausgaben vorherzusagen.

Hacker nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens in ihren eigenen Inversionsmodellen, um ihre Vorhersagen zu verfeinern. Sie nehmen die Ausgaben des Chatbots und geben sie in ihre Algorithmen ein, um sie so zu trainieren, dass sie sich der Umkehrfunktion des neuronalen Zielnetzwerks annähern.

Vereinfacht ausgedrückt bezieht sich „Umkehrfunktion“ darauf, wie die Hacker den Datenfluss von der Ausgabe zur Eingabe umkehren. Das Ziel des Angreifers besteht darin, seine Inversionsmodelle so zu trainieren, dass sie die entgegengesetzte Aufgabe des ursprünglichen neuronalen Netzwerks ausführen.

Im Wesentlichen erstellen sie auf diese Weise ein Modell, das allein anhand der Ausgabe versucht, zu berechnen, wie die Eingabe gewesen sein muss.

Wie Inversionsangriffe gegen Sie eingesetzt werden können

Stellen Sie sich vor, Sie verwenden ein beliebtes Online-Tool zur Gesundheitsbewertung. Sie geben Ihre Symptome, Vorerkrankungen, Ernährungsgewohnheiten und sogar den Drogenkonsum ein, um einen Einblick in Ihr Wohlbefinden zu erhalten.

Das ist sensible und persönliche Informationen.

Bei einem Inversionsangriff, der auf das von Ihnen verwendete KI-System abzielt, kann ein Hacker möglicherweise die allgemeinen Ratschläge, die Ihnen der Chatbot gibt, nutzen und daraus Rückschlüsse auf Ihre private Krankengeschichte ziehen. Eine Antwort des Chatbots könnte beispielsweise so aussehen:

Antinukleäre Antikörper (ANA) können verwendet werden, um das Vorliegen von Autoimmunerkrankungen wie Lupus anzuzeigen.

Das Inversionsmodell kann vorhersagen, dass der Zielbenutzer Fragen im Zusammenhang mit einer Autoimmunerkrankung gestellt hat. Mit mehr Informationen und mehr Antworten können die Hacker schließen, dass das Ziel einen ernsthaften Gesundheitszustand hat. Plötzlich wird das hilfreiche Online-Tool zum digitalen Guckloch in Ihre persönliche Gesundheit.

Was kann man gegen Inversionsangriffe tun?

Können wir Bauen Sie eine Festung um unsere persönlichen Daten herum? Nun, es ist kompliziert. Entwickler neuronaler Netze können die Durchführung von Inversionsmodell-Angriffen erschweren, indem sie Sicherheitsebenen hinzufügen und ihre Funktionsweise verschleiern. Hier sind einige Beispiele für Techniken, die zum Schutz der Benutzer eingesetzt werden:

• Differenzielle Privatsphäre: Dadurch wird sichergestellt, dass die KI-Ausgaben ausreichend „verrauscht“ sind, um einzelne Datenpunkte zu maskieren. Es ist ein bisschen so, als würde man in einer Menschenmenge flüstern – Ihre Worte gehen im kollektiven Geschwätz der Menschen um Sie herum unter.
• Mehrparteienberechnung: Diese Technik ähnelt einem Team, das an einem vertraulichen Projekt arbeitet und nur die Ergebnisse seiner einzelnen Aufgaben teilt, nicht die sensiblen Details. Es ermöglicht mehreren Systemen, Daten gemeinsam zu verarbeiten, ohne dass einzelne Benutzerdaten dem Netzwerk – oder einander – ausgesetzt werden.
• Föderiertes Lernen: Umfasst das Training einer KI auf mehreren Geräten, während die Daten einzelner Benutzer lokal bleiben. Es ist ein bisschen wie ein Chor, der zusammen singt; Sie können jede Stimme hören, aber keine einzelne Stimme kann isoliert oder identifiziert werden.

Obwohl diese Lösungen weitgehend effektiv sind, ist der Schutz vor Inversionsangriffen ein Katz-und-Maus-Spiel. Mit der Verbesserung der Abwehrkräfte verbessern sich auch die Techniken zu ihrer Umgehung. Die Verantwortung liegt also bei den Unternehmen und Entwicklern, die unsere Daten sammeln und speichern, aber es gibt Möglichkeiten, wie Sie sich schützen können.

So schützen Sie sich vor Inversionsangriffen

Relativ gesehen stecken neuronale Netze und KI-Technologien noch in den Kinderschuhen. Bis die Systeme narrensicher sind, liegt die Verantwortung beim Benutzer, die erste Verteidigungslinie zu sein, wenn Schutz Ihrer Daten.

Hier ein paar Tipps, wie Sie das Risiko senken können, Opfer einer Inversionsattacke zu werden:

• Seien Sie ein selektiver Teiler: Behandeln Sie Ihre persönlichen Daten wie ein geheimes Familienrezept. Seien Sie wählerisch, mit wem Sie es teilen, insbesondere beim Online-Ausfüllen von Formularen und bei der Interaktion mit Chatbots. Stellen Sie die Notwendigkeit aller von Ihnen abgefragten Daten in Frage. Wenn Sie die Informationen nicht mit einem Fremden teilen würden, teilen Sie sie nicht mit einem Chatbot.
• Halten Sie die Software auf dem neuesten Stand: Updates für Front-End-Software, Browser und sogar Ihr Betriebssystem sind möglich Entwickelt, um Ihre Sicherheit zu gewährleisten. Während die Entwickler damit beschäftigt sind, die neuronalen Netze zu schützen, können Sie das Risiko des Datenabfangens auch durch die regelmäßige Anwendung von Patches und Updates verringern.
• Halten Sie persönliche Daten vertraulich: Wenn eine Anwendung oder ein Chatbot persönliche Daten anfordert, halten Sie inne und bedenken Sie die Absicht. Wenn die angeforderten Informationen für den bereitgestellten Dienst irrelevant erscheinen, ist dies wahrscheinlich der Fall.

Sie würden einem neuen Bekannten keine sensiblen Informationen wie Gesundheit, Finanzen oder Identität mitteilen, nur weil er sagt, dass er diese benötigt. Ermitteln Sie auf ähnliche Weise, welche Informationen wirklich erforderlich sind, damit eine Anwendung funktioniert, und lehnen Sie die Weitergabe weiterer Informationen ab.

Schutz unserer persönlichen Daten im Zeitalter der KI

Unsere persönlichen Daten sind unser wertvollstes Gut. Der Schutz erfordert Wachsamkeit, sowohl bei der Art und Weise, wie wir Informationen weitergeben, als auch bei der Entwicklung von Sicherheitsmaßnahmen für die von uns genutzten Dienste.

Das Bewusstsein für diese Bedrohungen und das Ergreifen von Maßnahmen wie den in diesem Artikel beschriebenen tragen zu einer stärkeren Verteidigung gegen diese scheinbar unsichtbaren Angriffsvektoren bei.

Setzen wir uns für eine Zukunft ein, in der unsere privaten Informationen genau das bleiben: privat.