Новый фреймворк Adversarial ML Threat Matrix поможет отражать атаки на ИИ

Компания Microsoft и MITRE Corporation совместно с 11 организациями, в том числе IBM, Nvidia, Airbus и Bosch, выпустили Adversarial ML Threat Matrix – открытый фреймворк для промышленных предприятий. Фреймворк призван помочь аналитикам безопасности выявлять, устранять и реагировать на угрозы безопасности систем машинного обучения.

По словам Microsoft, вместе с MITRE она разработала схему систематизации подходов, используемых злоумышленниками для саботажа моделей машинного обучения, предназначенную для укрепления стратегии мониторинга критически важных корпоративных систем.

Согласно отчету Gartner, к 2022 году в 30% от всех кибератак на системы искусственного интеллекта будут использоваться техники отравления данных, используемых для обучения ИИ, похищения моделей ИИ, или использования состязательных образцов.

Несмотря на это, как показывают внутренние исследования Microsoft, большинству отраслевых практиков еще предстоит смириться с состязательным машинным обучением. Так, 25 из 28 компаний, принявших участие в недавнем опросе, сообщили об отсутствии у них необходимых инструментов для защиты своих моделей машинного обучения.

Решение Adversarial ML Threat Matrix создано по образцу фреймворка MITRE ATT&CK и направлено на решение этой проблемы. При участии исследователей из Университета Торонто, Университета Кардиффа и Института программной инженерии Университета Карнеги-Меллона Microsoft и MITRE создали список тактик, соответствующих широким категориям действий киберпреступников. Приемы в схеме относятся к одной тактике и проиллюстрированы серией тематических исследований, в которых рассказывается, как с помощью Adversarial ML Threat Matrix можно анализировать хорошо известные атаки.