Was versteht man unter Adversarial AI?

Während Sie das Vertrauen Ihrer Kunden und der Öffentlichkeit in KI-Systeme stärken, sei es durch zuverlässige Genauigkeit, den Schutz vertraulicher Daten oder sicheren Service, stellen feindliche KI-Angriffe eine wachsende Bedrohung für Enterprise-Anwendungen dar. Diese Angriffe erschüttern zentrale Vertrauenselemente, mindern das Vertrauen in KI-Ergebnisse, führen zu Datenschutzverletzungen und stören kritische Abläufe. Da sich gegnerische Taktiken immer weiterentwickeln, muss die Sicherung von KI-Systemen ein zentraler Baustein moderner Cybersicherheitsstrategien sein, um sensible Daten zu schützen und den Betrieb aufrechtzuerhalten.

Adversarial AI nutzt Schwachstellen in Systemen des maschinellen Lernens während der Trainings- oder Inferenzphasen gezielt aus. Angreifer erzeugen oft für Menschen unsichtbare böswillige Eingaben, die das Lernen oder die Funktionsweise der Modelle manipulieren und zu falschen Ergebnissen führen. Diese Angriffe zielen häufig auf finanziellen Gewinn, Betrug, Wettbewerbssabotage oder ideologische Zwecke ab, indem sie spezifische Verzerrungen in diese einflussreichen Systeme einschleusen.

Gegnerische Eingaben umfassen subtile, meist kaum wahrnehmbare Veränderungen an Daten, mit denen Sie Machine-Learning-Modelle manipulieren können. Sie können diese Manipulationen durch Nutzung interner Systeminformationen bei White-Box-Angriffen oder durch Analyse des Systemverhaltens zur Schwachstellenidentifikation bei Black-Box-Angriffen erreichen. Mittels Techniken wie gradientenbasierter Optimierung und Störungsanalyse decken Sie wichtige Details auf – darunter Trainingsdaten, Modellverhalten und Architektur – und nutzen diese gezielt, um Systeme zu kompromittieren.

Praktische Beispiele für gegnerische KI sind Poisoning-Angriffe und Umgehungstaktiken. Bei einem Poisoning-Angriff verändern wir die Kennzeichnung betrügerischer Transaktionen in Trainingsdaten, damit sie legitim wirken, oder schleusen gefälschte Nachrichten in zuverlässige Datenquellen ein, um Fehlinformationen zu streuen. Umgehungshandlungen während der Inferenz umfassen das Einbringen pixelgenauer Änderungen in ein Bild, um Erkennungssysteme zu täuschen, oder das Manipulieren von Metadaten, um KI-gestützte Inhaltefilter zu umgehen.

Adversariale KI verschärft die herkömmlichen Cybersicherheitsprobleme, indem sie die Abhängigkeit von Machine-Learning-Modellen von Daten ausnutzt, die oft aus öffentlich verfügbaren oder externen Systemen stammen. Mit diesen Methoden umgehen Angreifer KI-basierte Authentifizierung, entgehen der Bedrohungserkennung oder manipulieren Empfehlungssysteme, was besonders für Anwendungen mit KI in Bot-Abwehr, Betrugserkennung und APIs erhebliche Risiken birgt. Indem sie überzeugende Nutzerprofile nachahmen und gezielt Eingaben erstellen, die nicht erkannt werden, erhöhen sie die Verwundbarkeit wichtiger Systeme, darunter KI-gestützte Web Application Firewalls (WAFs) und Analysewerkzeuge für Verhaltensmuster. Außerdem können Angreifer Modelle durch Methoden wie die folgenden kompromittieren:

• Datenvergiftung—Während der Trainingsphase eingeschleuste verfälschte oder irreführende Daten, die die Integrität eines Modells beeinträchtigen.
• Modellmanipulation – Wir verändern das Modellverhalten, um Fehlklassifizierungen oder ungenaue Prognosen zu erzeugen.
• Umgehungstechniken—Wir setzen feine Muster ein, die das KI-System bei der Inferenz zu falschen Entscheidungen verleiten.

Die Abwehr gegen adversariale KI erfordert mehrere wesentliche Strategien. Adversariales Training stärkt Modelle, indem es ihnen während der Trainingsphase gezielt adversariale Eingaben präsentiert. So erhöhen Sie ihre Fähigkeit, Manipulationen zu erkennen und wirkungsvoll zu stoppen. Ein weiterer Ansatz ist die Bereinigung und Erkennung von Eingaben. Dabei bereiten Sie die eingehenden Daten vor, entfernen Störungen, wenden standardisierte Kodierungen an und normalisieren die Eingaben, um sämtliche potenzielle Manipulationen auszuschließen. Darüber hinaus integrieren Sie bei der sicheren Entwicklung von KI-Modellen Maßnahmen wie Erklärbarkeit, um die Ursachen von Umgehungen oder Fehlklassifikationen nachzuvollziehen, halten Modelle regelmäßig aktuell und führen proaktiv Bedrohungsmodelle durch, um Schwachstellen frühzeitig zu identifizieren und zu verhindern.

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