La amenaza del envenenamiento de datos de la IA

El envenenamiento de datos representa un amenaza de ciberseguridad significativa que atenta contra la integridad de los sistemas de aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (AI). Esta forma de ataque implica la manipulación deliberada de los datos de entrenamiento utilizados en estos modelos, lo que puede resultar en salidas incorrectas o parciales de los sistemas de AI. Dicha manipulación se convierte en una preocupación mayor para la fiabilidad y seguridad de las aplicaciones de AI, especialmente a medida que estas tecnologías se vuelven más omnipresentes en áreas críticas de la sociedad, como la seguridad, los servicios financieros, la atención médica y los vehículos autónomos.

Los ataques de envenenamiento de datos se clasifican según el conocimiento que tiene el atacante sobre el modelo y los métodos empleados. Estos pueden variar desde ataques de caja negra, donde el atacante desconoce los detalles internos del modelo, hasta ataques de caja blanca, en los que el atacante posee un conocimiento completo del modelo y sus parámetros de entrenamiento. Los métodos de envenenamiento de datos abarcan ataques de disponibilidad, ataques dirigidos, ataques a subpoblaciones y ataques de puerta trasera, cada uno con su propia estrategia para corromper el modelo de AI y alcanzar distintos fines maliciosos.

Envenenamiento de la IA es accesible y barato

Sorprendentemente, llevar a cabo ataques de envenenamiento de datos puede ser relativamente económico y accesible. Investigaciones han mostrado que con tan solo $60, un actor malicioso podría manipular los conjuntos de datos en los que se basan las herramientas de AI generativas. Esto podría incluir la compra de dominios caducados y la adición de datos manipulados, que luego los modelos de AI podrían raspar e incorporar a sus conjuntos de datos de entrenamiento. Aunque controlar tan solo el 0,01% de un conjunto de datos puede parecer insignificante, es suficiente para causar distorsiones notables en las salidas de la AI.

Prevenir los ataques de envenenamiento de datos es crucial, particularmente a medida que más organizaciones e instituciones gubernamentales dependen de la AI para proporcionar servicios esenciales. Las medidas preventivas incluyen la diligencia en la selección de las bases de datos para entrenar los modelos de AI, el uso de verificadores de alta velocidad y métodos estadísticos para identificar anomalías en los datos, así como la supervisión continua del rendimiento del modelo para detectar cambios inesperados en la precisión que podrían señalar un ataque de envenenamiento de datos.

El creciente riesgo del envenenamiento de datos como amenaza para los sistemas de AI subraya la importancia de adoptar medidas de seguridad robustas y consideraciones éticas en el desarrollo e implementación de tecnologías de AI. A medida que la AI se integra más en sistemas críticos, el potencial de daño de los ataques de envenenamiento de datos aumenta, lo que hace imperativo que investigadores, desarrolladores y formuladores de políticas enfrenten este desafío de manera proactiva.

Ejemplos de ataques de envenenamiento de datos en sistemas AI

Los ataques de envenenamiento de datos son una forma de ciberataque que se dirige a los sistemas de inteligencia artificial (AI) y aprendizaje automático (ML) manipulando los datos de entrenamiento para alterar el comportamiento del modelo. Estos ataques pueden tener diversas finalidades, como inducir errores, sesgos o incluso hacer que el sistema ejecute acciones específicas no deseadas. A continuación, se presentan algunos ejemplos de ataques de envenenamiento de datos en sistemas de AI:

Filtros antispam de Google: Los actores maliciosos envenenaron el algoritmo de los filtros antispam de Google, cambiando la definición de lo que se consideraba spam. Esto provocó que los correos electrónicos maliciosos pasaran por alto el filtro, comprometiendo la seguridad de los usuarios.
Reconocimiento de carteles de tráfico para vehículos autónomos: Los ataques de envenenamiento de datos también se han dirigido a modelos de reconocimiento de carteles de tráfico utilizados por vehículos autónomos. Si estos modelos son envenenados, podrían confundir un cartel de alto con uno de límite de velocidad, lo que representa un peligro significativo para la seguridad vial.
Sistemas de recomendación: Se han realizado numerosos ataques contra sistemas de recomendación, como los utilizados por plataformas de comercio electrónico o servicios de streaming. Estos ataques implican la manipulación de las interacciones de los usuarios (por ejemplo, reseñas y calificaciones) para alterar las recomendaciones del sistema de manera que favorezcan o perjudiquen ciertos productos o contenidos.
Chatbots y sistemas de interacción: Los sistemas de IA como los chatbots, que se utilizan para la interacción con el usuario, también pueden ser susceptibles a ataques de envenenamiento de datos. Por ejemplo, el chatbot Tay de Microsoft fue rápidamente manipulado por usuarios para emitir respuestas racistas y ofensivas.

Estos ejemplos ilustran la diversidad de aplicaciones de AI que pueden ser vulnerables a ataques de envenenamiento de datos, así como la importancia de implementar medidas de seguridad robustas para proteger estos sistemas. La detección temprana de anomalías en los datos, el uso de datos de entrenamiento confiables y la implementación de técnicas de defensa son esenciales para mitigar el riesgo de estos ataques.

¿El envenenamiento de datos en sistemas de IA es el nuevo SEO?

La comparación entre el envenenamiento de datos en sistemas de inteligencia artificial (IA) y las prácticas de optimización de motores de búsqueda (SEO) abarca una amplia gama de aspectos, desde técnicas y objetivos hasta implicaciones éticas y de seguridad.

De entrada, puede parecer que la comparación entre «el envenenamiento de datos» y el SEO es una exageración (ver Qué es el envenenamiento de SEO y como afecta a nuestra seguridad). El SEO (Search Engine Optimization) es una práctica legítima y ética enfocada en mejorar la visibilidad y el posicionamiento de un sitio web en los resultados de los motores de búsqueda. Emplea técnicas como la optimización de contenido, la mejora de la experiencia del usuario y la construcción de enlaces para alcanzar un mejor lugar en las páginas de resultados de los motores de búsqueda (SERPs). A diferencia del envenenamiento de datos, el SEO se lleva a cabo con el consentimiento y, a menudo, por iniciativa de los propietarios de los sitios web.

Las técnicas de SEO incluyen la optimización de palabras clave, la mejora de la estructura del sitio web, la creación de contenido relevante y de alta calidad, y la obtención de enlaces entrantes de sitios web con autoridad. Estas prácticas buscan incrementar la relevancia y la autoridad de un sitio web ante los motores de búsqueda (ver Envenenamiento de motor de búsqueda y What is SEO Poisoning?).

El envenenamiento de datos suscita importantes preocupaciones éticas y de seguridad, ya que puede ser empleado con fines maliciosos, como la propagación de desinformación, el sabotaje de sistemas críticos o la manipulación de decisiones automatizadas. La detección y mitigación de estos ataques demandan esfuerzos significativos y recursos por parte de los desarrolladores y usuarios de sistemas de IA.

Aunque el SEO es una práctica legítima, existe una variante conocida como SEO de sombrero negro (o Black Hat SEO), se refiere a un conjunto de prácticas utilizadas para aumentar el ranking de una página en los motores de búsqueda a través de métodos que violan las directrices de los motores de búsqueda, como Google. Estas técnicas son consideradas deshonestas o poco éticas y pueden resultar en penalizaciones para el sitio web que las emplea.

Técnicas de Black Hat SEO

Entre las técnicas más comunes de Black Hat SEO se incluyen:

Cloaking: Mostrar contenido diferente a los motores de búsqueda y a los usuarios, con el fin de manipular los rankings de búsqueda.
Keyword Stuffing: Repetir en exceso las palabras clave en el contenido de una página para intentar manipular el ranking del sitio.
Texto oculto: Incluir texto en la página que es invisible para los usuarios pero que puede ser leído por los motores de búsqueda, a menudo para incluir palabras clave adicionales.
Comentarios spam: Dejar comentarios con enlaces en blogs y foros para crear backlinks hacia un sitio web.
Compra de enlaces: Adquirir enlaces de otros sitios para mejorar el perfil de backlinks de un sitio web, lo cual es una violación de las directrices de Google.
Granjas de enlaces: Crear redes de sitios web con el propósito de intercambiar enlaces y mejorar artificialmente el ranking de un sitio.
Contenido duplicado o generado automáticamente: Publicar contenido copiado de otros sitios o generado por programas sin valor agregado para el usuario

A pesar de que tanto el envenenamiento de datos como el SEO implican la manipulación de información para influir en sistemas automatizados, sus objetivos, métodos y consecuencias son fundamentalmente distintos. Mientras que el SEO busca mejorar la visibilidad de contenido legítimo de manera ética, el envenenamiento de datos constituye una amenaza cibernética que pretende comprometer la integridad y el funcionamiento de los sistemas de IA. Por lo tanto, no sería adecuado considerar el envenenamiento de datos como el nuevo SEO, dadas sus intenciones maliciosas y sus efectos potencialmente perjudiciales.

Herramientas y técnicas para el envenenamiento de datos en la IA

El envenenamiento de datos adversarial en la inteligencia artificial (AI) es una técnica de ataque que consiste en la introducción deliberada de datos corruptos o maliciosos en el conjunto de datos de entrenamiento. El objetivo es alterar el comportamiento del modelo de AI, haciendo que tome decisiones incorrectas o se comporte de manera no deseada ante nuevos datos. Este tipo de ataque se realiza durante la etapa de entrenamiento del modelo y puede tener consecuencias graves en aplicaciones críticas como la salud y los vehículos autónomos.

Herramientas para el envenenamiento de datos

Nightshade: Desarrollada por investigadores de la Universidad de Chicago, esta herramienta permite a los artistas «contaminar» su arte digital para prevenir el entrenamiento no autorizado de sistemas de IA con su trabajo. Nightshade modifica imágenes de tal manera que su inclusión en los conjuntos de datos de entrenamiento contamina la IA con información incorrecta, como interpretar una imagen de un gato como un perro.
Glaze: También creada por el equipo de la Universidad de Chicago, Glaze es una herramienta de protección para artistas que oscurece el estilo de su obra. Por ejemplo, un retrato a carboncillo podría modificarse para que parezca arte moderno a un sistema de IA. Nightshade se integrará eventualmente en Glaze, que está disponible gratuitamente en la web o para descarga.

Técnicas de envenenamiento de datos

Existen diversas técnicas y algoritmos para generar muestras de envenenamiento de datos, incluyendo:

La inyección de datos distorsionados lentamente y durante un período de tiempo para evadir la detección.
El data poisoning, que consiste en proporcionar datos manipulados para la fase de entrenamiento del modelo, afectando la disponibilidad o integridad de los sistemas.

Objetivos del envenenamiento de datos

Existen dos objetivos principales detrás de los ataques de envenenamiento de datos:

Destruir la disponibilidad del modelo: Esto se logra modificando la frontera de decisión del modelo, lo que resulta en predicciones incorrectas. Por ejemplo, un modelo de reconocimiento de señales de tráfico podría ser manipulado para reconocer una señal de stop como una señal de límite de velocidad de 100 km/h.
Crear una puerta trasera en el modelo: Esto permite a un atacante activar comportamientos específicos en el modelo mediante la inserción de patrones o señales particulares en los datos de entrada. Por ejemplo, un modelo de reconocimiento facial podría ser manipulado para identificar incorrectamente a una persona específica como otra.

Escenarios de ataque

Los ataques de envenenamiento pueden realizarse bajo dos escenarios principales:

Ataques de caja blanca: El adversario tiene conocimiento total de los datos y del modelo, incluyendo su arquitectura y parámetros.
Ataques de caja negra: El adversario tiene un conocimiento limitado sobre el modelo y los datos, pero aun así intenta corromper el conjunto de datos de entrenamiento.

Qué tipos de datos son más vulnerables al envenenamiento

Los tipos de datos más vulnerables al envenenamiento son aquellos utilizados en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). Esto se debe a que los datos de entrenamiento son fundamentales para el desarrollo de modelos precisos y confiables. Si estos datos se corrompen o manipulan, el rendimiento del sistema de IA puede verse alterado significativamente.

Los conjuntos de datos que pueden ser particularmente susceptibles incluyen:

Datos de entrada en tiempo real: Los sistemas que dependen de datos de entrada en tiempo real, como los sistemas de monitoreo de redes y seguridad, pueden ser vulnerables si los atacantes tienen acceso a estos flujos de datos y pueden inyectar información maliciosa.
Datos clínicos: En el ámbito de la salud, los datos clínicos procesados por sistemas de IA son muy sensibles y deben protegerse para evitar su uso indebido o el acceso no autorizado. Estos datos son considerados una categoría especial de datos personales y son susceptibles de ser utilizados para discriminar.
Datos de entrenamiento de aplicaciones de aprendizaje automático: Si los individuos maliciosos tienen acceso a los datos de entrenamiento utilizados para entrenar el modelo, pueden introducir datos maliciosos que afecten la salida del modelo.
Datos utilizados en sistemas de filtrado: Por ejemplo, los filtros antispam de Google se han visto comprometidos varias veces cuando los actores maliciosos envenenaron el algoritmo y cambiaron la forma en que se definía el spam, lo que provocó que los correos electrónicos maliciosos pasaran por alto el filtro.

Para proteger estos datos, es importante implementar medidas de seguridad sólidas en la etapa de preprocesamiento de datos, validar todas las entradas de usuario para detectar y prevenir ataques de ingeniería social, y utilizar técnicas de detección y prevención de ataques adversarios. Además, se recomienda llevar a cabo pruebas de seguridad continuas, realizar modelados de amenazas para identificar vulnerabilidades, y apostar por prácticas de codificación segura y auditorías de código fuente.

¿Cómo se puede proteger un modelo de IA contra el envenenamiento de datos?

Para proteger un modelo de IA contra Para mitigar estos ataques, es fundamental implementar una estrategia de seguridad robusta que incluya varias capas de defensa. Aquí hay algunas medidas recomendadas:

Validación y verificación de datos: Antes de utilizar los datos para entrenar un modelo, es crucial validarlos y verificar su autenticidad y calidad.
Almacenamiento seguro de datos: Los datos de entrenamiento deben almacenarse de manera segura, utilizando técnicas como el cifrado y protocolos de transferencia de datos seguros.
Separación de datos: Mantener separados los datos de entrenamiento de los datos de producción para minimizar el riesgo de contaminación cruzada.
Control de acceso: Implementar controles de acceso estrictos para limitar quién puede modificar o acceder a los datos de entrenamiento.
Monitoreo y auditoría: Realizar un seguimiento constante de los datos de entrenamiento y llevar a cabo auditorías periódicas para detectar manipulaciones o anomalías.
Defensas técnicas: Utilizar firewalls, aplicar parches de seguridad de manera inmediata, monitorear el tráfico de la red y tener un plan de respuesta a incidentes para reducir la superficie de ataque.
Pruebas agresivas: Realizar pruebas de penetración en los modelos de IA, que simulan ataques cibernéticos, podría ayudar a detectar brechas en las defensas.