De Bedreiging van Kunstmatige Intelligentie: Beveiliging in een Nieuwe Realiteit

Kunstmatige intelligentie (KI), ooit een futuristische technologische belofte, is nu een hoeksteen in de wereldwijde industriële, wetenschappelijke, sociale en economische ontwikkeling. Naarmate het zich vestigt als een kritieke infrastructuur, wordt het ook een prioriteit voor kwaadwillende actoren. Dit blijkt uit verschillende recente incidenten en analyses van cybersecurity die waarschuwen voor een alarmerende toename van gerichte aanvallen op KI-modellen, hun structuren, gegevens en infrastructuur.

Waarom zijn KI-modellen zo aantrekkelijk voor aanvallers?

KI-modellen werken met enorme volumes informatie, waaronder persoonlijke, financiële en gezondheidsgegevens. In sectoren zoals de geneeskunde, defensie, energie en bankieren kan een opzettelijke storing leiden tot fraude of massale verstoringen. Bovendien zijn deze systemen vaak verbonden via API’s met andere diensten, afhankelijk van externe gegevens voor training, en zijn ze in veel gevallen publiekelijk toegankelijk. Dit vergroot de aanvalsoppervlakte aanzienlijk.

Belangrijkste aanvalsvectoren en -methoden tegen KI

Hieronder worden de meest voorkomende en gevaarlijke aanvallingsmethoden tegen kunstmatige intelligentie systemen beschreven:

1. Data Poisoning (Gegevensvervuiling): De aanvaller manipuleert de trainingsgegevens om vooringenomenheden of opzettelijke fouten in te voeren die de uitkomsten van het model verstoren.

2. Adversarial Attacks (Tegenstrijdige Aanvallen): Dit omvat het op bijna onopvallende wijze aanpassen van invoer — zoals afbeeldingen, tekst of audio — om foutieve classificaties in het model te veroorzaken.

3. Model Inversion (Model Inversie): Hierdoor kan gevoelige informatie worden afgeleid uit de antwoorden van het model, zoals het reconstrueren van gezichten of het terughalen van persoonlijke gegevens van gebruikers.

4. Model Extraction (Model Extractie): Dit houdt in dat het interne gedrag van een model wordt gerepliceerd door de reacties te analyseren, zonder direct toegang tot de code of gegevens.

5. Evasion Attacks (Ontwijkingsaanvallen): Deze veranderen de invoer zodat het model kwaadaardige activiteiten niet detecteert.

6. Model Control (Modelcontrole): Via kwetsbaarheden in de implementatie of infrastructuur kunnen aanvallers controle over het model krijgen, het als platform voor aanvallen gebruiken of zelfs gecontroleerde antwoorden genereren.

7. Malware in de Infrastructuur: De servers die modellen hosten en verwerken zijn ook vatbaar voor infecties. Malware in deze omgevingen kan kritieke diensten verstoren of getrainde modellen en vertrouwelijke gegevens lekken.

Realistische Voorbeelden die Alarm Sloegen

• Tay, de chatbot van Microsoft (2016): Binnen 24 uur gemanipuleerd door gebruikers op sociale netwerken om racistische en seksistische berichten te verspreiden.

• LLaMA model van Meta (2023): Het model werd zonder toestemming verspreid voordat het officieel werd uitgebracht.

• OpenAI aangevallen (2024): Pogingen om GPT-3 en GPT-4 zover te krijgen dat ze gevoelige informatie onthulden via zorgvuldig ontworpen prompts.

• Energiebedrijf in het Verenigd Koninkrijk (2019): Een fraude van 220.000 euro waarbij een deepfake-stem werd gebruikt om de CEO na te bootsen en een dringende bankoverschrijving goed te keuren.

Hoe kunstmatige intelligentie te beschermen?

De beveiliging van KI vereist een gelaagd beschermingsplan dat traditionele cybersecurity combineert met nieuwe strategieën specifiek voor machine learning-omgevingen:

1. Beveilig de trainingsgegevens: Zorg ervoor dat de bronnen betrouwbaar zijn en voer audits van datasets uit.

2. Monitor API-toegang: Beperk query-limieten en implementeer robuuste authenticatie.

3. Auditmodellen en beslissingen: Gebruik technieken zoals explainable AI (XAI) om vooringenomenheid of ongebruikelijke reacties te detecteren.

4. Beveilig fysieke en virtuele infrastructuur: Servers moeten voldoen aan veiligheidsnormen die gelijkwaardig zijn aan die van kritische systemen.

5. Simuleer tegenstrijdige aanvallen: Als onderdeel van tests vóór de uitrol en gedurende de werking.

6. Gebruik frames zoals MITRE ATLAS™: Een steeds vaker gebruikte tool die technieken voor aanvallen tegen KI classificeert en analyseert.

Conclusie: Een Nieuwe Grens in Cybersecurity

Kunstmatige intelligentie herdefinieert wat mogelijk is, maar heeft ook een nieuw strijdtoneel geopend voor cyberbeveiliging. De aanvallen compromitteren niet alleen gegevens, maar ook geautomatiseerde beslissingen, de reputatie van organisaties en het publieke vertrouwen.

In dit nieuwe landschap moeten bedrijven, overheden en onderzoekscentra de beveiliging van hun KI-modellen als een essentieel onderdeel beschouwen, niet als een bijkomstigheid. In 2025 is het beschermen van KI geen optie meer: het is een urgente noodzaak.

Bron: Nieuws over kunstmatige intelligentie