오늘날 사이버 보안이 그 어느 때보 다 데이터 과학에 더 중요한 이유

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데이터 과학은 학문적 호기심에서 비즈니스 필요성으로 발전했습니다. 기계 학습 모델은 이제 대출을 승인하고, 질병을 진단하며, 자율 주행 차를 안내합니다. 그러나이 광범위한 채택으로 인해 냉정한 현실이 나옵니다. 이러한 시스템은 사이버 범죄자의 주요 목표가되었습니다.

조직이 AI 투자를 가속화함에 따라 공격자는 데이터 파이프 라인 및 머신 러닝 모델의 취약점을 활용하기위한 정교한 기술을 개발하고 있습니다. 결과는 분명합니다. 사이버 보안은 데이터 과학 성공과 분리 할 수 ​​없었습니다.

틀 당신이 맞을 수있는 새로운 방법

기존 보안은 서버 및 네트워크 보호에 중점을 두었습니다. 지금? 공격 표면은 훨씬 더 복잡합니다. AI 시스템은 이전에 존재하지 않은 취약점을 만듭니다.

데이터 중독 공격 미묘합니다. 공격자는 종종 몇 달 동안 눈에 띄지 않는 방식으로 교육 데이터를 부패했습니다. 알람을 유발하는 명백한 해킹과 달리 이러한 공격은 조용히 모델을 훼손합니다. 예를 들어 사기 탐지 시스템을 가르치는 특정 패턴을 무시하고 AI를 자체 목적으로 효과적으로 돌리십시오.

그런 다음 있습니다 대적 공격 실시간 사용 중. 연구원들은 도로 ​​표지판의 작은 스티커가 테슬라의 시스템을 잘못 읽는 정지 신호로 속일 수있는 방법을 보여주었습니다. 이러한 공격은 신경망이 정보를 처리하는 방식을 활용하여 중요한 약점을 드러냅니다.

모델 도난 새로운 형태의 기업 간첩입니다. 개발 비용이 수백만 달러에 달하는 귀중한 머신 러닝 모델은 체계적인 쿼리를 통해 역 엔지니어링되고 있습니다. 일단 도난 당하면, 경쟁 업체는이를 배치하거나 사용하여 향후 공격에 대한 약점을 식별 할 수 있습니다.

틀 실제 스테이크, 실제 결과

손상된 AI 시스템의 결과는 데이터 유출을 넘어서서 훨씬 확장됩니다. 건강 관리에서, 중독 된 진단 모델은 중요한 증상을 놓칠 수 있습니다. 금융에서 조작 된 거래 알고리즘은 시장 불안정성을 유발할 수 있습니다. 운송에서 타협 된 자율 시스템은 생명을 위험에 빠뜨릴 수 있습니다.

우리는 이미 문제가 발생한 사건을 보았습니다. 결함이있는 교육 데이터로 인해 Tesla는 AI 시스템이 장애물을 분류했을 때 차량을 리콜해야했습니다. 신속한 주사 공격으로 AI 챗봇이 기밀 정보를 공개하거나 부적절한 콘텐츠를 생성하도록 속였다. 이것들은 먼 위협이 아닙니다. 오늘날 일어나고 있습니다.

아마도 가장 중요한 것은 이러한 공격이 얼마나 접근 할 수 있는지입니다. 연구원들이 공격 기술을 게시하면 자원이 적은 자원으로 규모로 자동화되고 배치 될 수 있습니다.

문제는 다음과 같습니다. 전통적인 보안 조치는 AI 시스템을 위해 설계되지 않았습니다. 방화벽과 바이러스 백신 소프트웨어는 미묘하게 독 중독 된 데이터 세트를 감지하거나 인간의 눈에 정상적인 것처럼 보이는 대적 입력을 식별 할 수 없습니다. AI 시스템은 기존 소프트웨어에 존재하지 않는 공격 벡터를 만듭니다. 이것은 데이터 과학자에게 새로운 플레이 북이 필요하다는 것을 의미합니다.

틀 실제로 자신을 보호하는 방법

좋은 소식은 보안 자세를 크게 향상시키기 위해 사이버 보안 박사가 필요하지 않다는 것입니다. 다음은 다음과 같습니다.
먼저 데이터 파이프 라인을 잠그십시오. 데이터 세트를 귀중한 자산으로 취급하십시오. 암호화를 사용하고 데이터 소스를 확인하고 무결성 검사를 구현하여 변조를 감지하십시오. 손상된 데이터 세트는 아키텍처에 관계없이 항상 손상된 모델을 생성합니다.
공격자처럼 테스트하십시오. 테스트 세트의 정확도를 측정하는 것 외에도 예상치 못한 입력 및 적대적 예제로 모델을 조사하십시오. 주요 보안 플랫폼은 배포 전에 취약점을 식별하는 도구를 제공합니다.
무자비하게 액세스를 제어하십시오. 데이터와 모델 모두에 최소 특권 원칙을 적용하십시오. 인증, 속도 제한 및 모니터링을 사용하여 모델 액세스를 관리하십시오. 학대를 나타낼 수있는 비정상적인 사용 패턴을 살펴보십시오.
지속적으로 모니터링하십시오. 비정상적인 동작을 실시간으로 감지하는 시스템을 배포합니다. 갑작스런 성능 감소, 데이터 분포 이동 또는 비정상적인 쿼리 패턴은 모든 잠재적 공격을 신호 할 수 있습니다.

틀 당신의 문화에 보안을 구축합니다

가장 중요한 변화는 문화입니다. 사실 후에 보안을 볼 수 없습니다. 전체 머신 러닝 라이프 사이클 전체에 통합되어야합니다.

이를 위해서는 데이터 과학 및 보안 팀간에 사일로를 분해해야합니다. 데이터 과학자는 기본 보안 인식이 필요하지만 보안 전문가는 AI 시스템 취약점을 이해해야합니다. 일부 조직은 심지어 두 도메인을 연결하는 하이브리드 역할을 만들고 있습니다.

모든 데이터 과학자가 보안 전문가가 될 필요는 없지만 모델을 구축하고 배포 할 때 잠재적 인 위협을 설명하는 보안 의식 실무자가 필요합니다.

틀 기대합니다

AI가 더 광범위 해짐에 따라 사이버 보안 문제가 심화 될 것입니다. 공격자들은 AI 특정 기술에 많은 투자를하고 있으며 성공적인 공격으로 인한 잠재적 보상이 계속 증가하고 있습니다.

데이터 과학 커뮤니티가 응답하고 있습니다. 적대적인 훈련, 차이 프라이버시 및 연합 학습과 같은 새로운 방어 기술이 떠오르고 있습니다. 예를 들어, 적대적인 훈련을 받으십시오. 예를 들어, 훈련 중에 예제를 공격 할 수있는 모델을 의도적으로 노출시켜 실제로 저항 할 수있게함으로써 접종하는 것과 같은 작동합니다. 업계 이니셔티브는 AI 시스템을 위해 특별히 보안 프레임 워크를 개발하고 있으며, 학술 연구자들은 견고성과 검증에 대한 새로운 접근법을 모색하고 있습니다.

보안은 혁신에 대한 제약이 아닙니다.이를 가능하게합니다. 안전한 AI 시스템은 사용자와 규제 기관으로부터 더 큰 신뢰를 얻고 광범위한 채택과 더 야심 찬 응용 프로그램을 열어줍니다.

틀 마무리

사이버 보안은 선택적 애드온이 아니라 데이터 과학의 핵심 역량이되었습니다. 모델이 더욱 강력하고 널리 퍼지면 불안한 구현의 위험이 기하 급수적으로 확대됩니다. 문제는 AI 시스템이 공격에 직면 할 것인지가 아니라 공격이 발생할 때 준비 될지 여부입니다.

첫날부터 보안을 데이터 과학 워크 플로우에 포함시킴으로써 AI 혁신이 효과적이고 신뢰할 수 있도록 보장 할 수 있습니다. 데이터 과학의 미래는이 균형을 올바르게 얻는 데 달려 있습니다.

비 노드 추니 인도에서 태어나 일본에서 자랐으며 데이터 과학 및 기계 학습 교육에 대한 글로벌 관점을 제시합니다. 그는 신흥 AI 기술과 작업 전문가를위한 실질적인 구현 사이의 격차를 해소합니다. Vinod는 에이전트 AI, 성능 최적화 및 AI 엔지니어링과 같은 복잡한 주제를위한 접근 가능한 학습 경로를 만드는 데 중점을 둡니다. 그는 실용적인 기계 학습 구현에 중점을두고 라이브 세션과 개인화 된 지침을 통해 차세대 데이터 전문가를 멘토링합니다.