Verrät Ihr Chatbot zu viel? Erklärte Inversionsangriffe auf neuronale Netzwerkmodelle

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.

Modellinversionsangriffe neuronaler Netze verstehen

Ein neuronales Netz ist das „Gehirn“ hinter moderner künstlicher Intelligenz (KI). Sie sind für die beeindruckende Funktionalität hinter 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 auch 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 die Eingaben (die von Ihnen bereitgestellten Informationen) zurückzuentwickeln.

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

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 Inversion kann man sich wie die Rekonstruktion eines geschredderten Dokuments vorstellen. Aber statt Papierstreifen zusammenzusetzen, geht es darum, die erzählte Geschichte anhand der Antworten des Zielmodells zusammenzusetzen.

Das Inversionsmodell lernt die Sprache der Ausgänge 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 präzise 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.

Schließlich 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 von Ihnen 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 bezeichnet „Umkehrfunktion“ die Art und Weise, 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 hoch 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 sind 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 etwa so lauten:

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 auf einen ernsthaften Gesundheitszustand des Ziels schließen. Plötzlich wird das hilfreiche Online-Tool zum digitalen Guckloch in Ihre persönliche Gesundheit.

Was kann man gegen Inversionsattacken tun?

Können wir eine Festung rund um unsere persönlichen Daten errichten? 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:

Differential Privacy: 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. Multi-Party-Berechnung: 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. Federated Learning: Beinhaltet 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.

Während diese Lösungen weitgehend wirksam 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. Solange die Systeme nicht narrensicher sind, liegt die Verantwortung beim Benutzer, die erste Verteidigungslinie beim Schutz Ihrer Daten zu sein.

Hier sind ein paar Tipps, wie Sie das Risiko, Opfer eines Inversionsangriffs zu werden, verringern können:

Seien Sie ein selektiver Sharer: 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. Hinterfragen Sie die Notwendigkeit aller Daten, die von Ihnen abgefragt werden. 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 sollen Ihre Sicherheit gewährleisten. Während die Entwickler damit beschäftigt sind, die neuronalen Netze zu schützen, können Sie das Risiko des Abfangens von Daten 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 sie in diesem Artikel beschrieben werden, trägt zu einer stärkeren Abwehr dieser scheinbar unsichtbaren Angriffsvektoren bei.

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

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