No cenário em rápida evolução da inteligência artificial, os sistemas de IA generativa se tornaram uma pedra angular da inovação, impulsionando avanços em campos que vão desde o processamento de linguagem até a geração de conteúdo criativo. No entanto, um relatório recente do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) lança luz sobre a crescente vulnerabilidade desses sistemas a uma série de ataques cibernéticos sofisticados. O relatório fornece uma taxonomia abrangente de ataques direcionados a sistemas de IA generativa (GenAI), revelando as intrincadas maneiras pelas quais essas tecnologias podem ser exploradas. As descobertas são particularmente relevantes à medida que a IA continua a se integrar mais profundamente em vários setores, levantando preocupações sobre as implicações de integridade e privacidade desses sistemas.

ATAQUES DE INTEGRIDADE: UMA AMEAÇA AO NÚCLEO DA IA

Os ataques de integridade que afetam os sistemas de IA generativa são um tipo de ameaça à segurança em que o objetivo é manipular ou corromper o funcionamento do sistema de IA. Esses ataques podem ter implicações significativas, especialmente porque os sistemas de IA generativa são cada vez mais usados em vários campos. Aqui estão alguns dos principais aspectos dos ataques de integridade em sistemas de IA generativa:

1. Envenenamento de dados:

   • Detalhe: Este ataque visa a fase de treinamento de um modelo de IA. Os invasores injetam dados falsos ou enganosos no conjunto de treinamento, o que pode alterar sutilmente ou significativamente o aprendizado do modelo. Isso pode resultar em um modelo que gera saídas tendenciosas ou incorretas.
   • Exemplo: Considere um sistema de reconhecimento facial sendo treinado com um conjunto de dados que foi envenenado com imagens sutilmente alteradas. Essas imagens podem conter alterações pequenas e imperceptíveis que fazem com que o sistema reconheça incorretamente determinadas faces ou objetos.

2. Adulteração do modelo:

   • Detalhe: neste ataque, os parâmetros internos ou a arquitetura do modelo de IA são alterados. Isso pode ser feito por um insider com acesso ao modelo ou explorando uma vulnerabilidade no sistema.
   • Exemplo: um invasor pode alterar as ponderações em um modelo de análise de sentimento, fazendo com que ele interprete sentimentos negativos como positivos, o que pode ser particularmente prejudicial em contextos como a análise de feedback do cliente.

3. Manipulação de saída:

   • Detalhe: Isso ocorre no pós-processamento, onde a saída da IA é interceptada e alterada antes de chegar ao usuário final. Isso pode ser feito sem mexer diretamente no próprio modelo de IA.
   • Exemplo: se um sistema de IA generativa for usado para gerar relatórios financeiros, um invasor poderá interceptar e manipular a saída para mostrar uma saúde financeira incorreta, afetando os preços das ações ou as decisões dos investidores.

4. Ataques contraditórios:

   • Detalhe: esses ataques usam entradas que são especificamente projetadas para confundir o modelo de IA. Essas entradas são muitas vezes indistinguíveis das entradas normais para o olho humano, mas fazem com que a IA cometa erros.
   • Exemplo: um sinal de parada com adesivos sutis ou pichações pode ser reconhecido como um sinal de limite de velocidade pelo sistema de IA de um veículo autônomo, levando a possíveis infrações de trânsito ou acidentes.

5. Ataques Backdoor:

   • Detalhe: um backdoor é incorporado ao modelo de IA durante seu treinamento. Esse backdoor é ativado por determinadas entradas, fazendo com que o modelo se comporte de forma inesperada ou maliciosa.
   • Exemplo: Um modelo de tradução de idioma pode ter um backdoor que, quando acionado por uma frase específica, começa a inserir ou alterar palavras em uma tradução, potencialmente alterando o significado da mensagem.

6. Exploração de vieses:

   • Detalhe: esse ataque aproveita os vieses existentes dentro do modelo de IA. Os sistemas de IA podem herdar vieses de seus dados de treinamento, e esses vieses podem ser explorados para produzir resultados distorcidos ou prejudiciais.
   • Exemplo: se um modelo de IA usado para triagem de currículos tiver um viés de gênero inerente, os invasores podem enviar currículos adaptados para explorar esse viés, aumentando a probabilidade de certos candidatos serem selecionados ou rejeitados injustamente.

7. Ataques de evasão:

   • Detalhe: nesse cenário, os dados de entrada são manipulados de tal forma que o sistema de IA não consegue reconhecê-los como algo que é treinado para detectar ou categorizar corretamente.
   • Exemplo: O malware pode ser projetado para evitar a detecção por um sistema de segurança alimentado por IA, alterando ligeiramente sua assinatura de código, fazendo com que pareça benigno para o sistema enquanto ainda executa funções maliciosas.

ATAQUES DE PRIVACIDADE À IA GENERATIVA

Os ataques de privacidade aos sistemas de IA generativa são uma séria preocupação, especialmente devido ao uso crescente desses sistemas no tratamento de dados sensíveis. Esses ataques visam comprometer a confidencialidade e a privacidade dos dados utilizados ou gerados a partir desses sistemas. Aqui estão alguns tipos comuns de ataques à privacidade, explicados em detalhes com exemplos:

1. Ataques de inversão de modelo:

   • Detalhe: nesse tipo de ataque, o invasor tenta reconstruir os dados de entrada da saída do modelo. Isso é particularmente preocupante se o modelo de IA produz algo que revela indiretamente informações confidenciais sobre os dados de entrada.
   • Exemplo: Considere um sistema de reconhecimento facial que produza a probabilidade de certos atributos (como idade ou etnia). Um invasor pode usar essas informações de saída para reconstruir os rostos dos indivíduos nos dados de treinamento, invadindo assim sua privacidade.

2. Ataques de inferência de associação:

   • Detalhe: esses ataques visam determinar se um determinado registro de dados foi usado no conjunto de dados de treinamento de um modelo de aprendizado de máquina. Isso pode ser uma preocupação de privacidade se os dados de treinamento contiverem informações confidenciais.
   • Exemplo: um invasor pode testar uma ferramenta de diagnóstico de integridade de IA com dados específicos do paciente. Se as previsões do modelo forem excepcionalmente precisas ou certas, isso pode indicar que os dados do paciente faziam parte do conjunto de treinamento, potencialmente revelando informações confidenciais de saúde.

3. Extração de dados de treinamento:

   • Detalhe: Aqui, o invasor visa extrair pontos de dados reais do conjunto de dados de treinamento do modelo de IA. Isso pode ser alcançado analisando as respostas do modelo a várias entradas.
   • Exemplo: um invasor pode interagir com um modelo de idioma treinado em documentos confidenciais e, por meio de consultas cuidadosamente criadas, pode fazer com que o modelo regurgite trechos desses textos confidenciais.

4. Ataques de reconstrução:

   • Detalhe: Semelhante à inversão de modelo, esse ataque se concentra na reconstrução dos dados de entrada, muitas vezes de maneira detalhada e de alta fidelidade. Isso é particularmente viável em modelos que retêm muitas informações sobre seus dados de treinamento.
   • Exemplo: em um modelo generativo treinado para produzir imagens com base em descrições, um invasor pode encontrar uma maneira de inserir prompts específicos que fazem com que o modelo gere imagens muito semelhantes às do conjunto de treinamento, potencialmente revelando imagens privadas ou confidenciais.

5. Ataques de inferência de propriedade:

   • Detalhe: esses ataques visam inferir propriedades ou características dos dados de treinamento que o modelo não pretendia revelar. Isso pode expor atributos confidenciais ou tendências nos dados.
   • Exemplo: um invasor pode analisar a saída de um modelo usado para avaliações de desempenho de funcionários para inferir características desprotegidas dos funcionários (como gênero ou raça), que podem ser usadas para fins discriminatórios.

6. Roubo ou Extração de Modelo:

   • Detalhe: neste caso, o atacante visa replicar a funcionalidade de um modelo de IA proprietário. Ao consultar o modelo extensivamente e observar suas saídas, o invasor pode criar um modelo semelhante sem acesso aos dados de treinamento originais.
   • Exemplo: um concorrente poderia usar a API pública de um modelo de aprendizado de máquina para consultá-lo sistematicamente e usar as respostas para treinar um novo modelo que imita o original, efetivamente roubando a propriedade intelectual.

SEGMENTAÇÃO DE ATAQUES

Os ataques a sistemas de IA, incluindo o ChatGPT e outros modelos de IA generativos, podem ser categorizados com base no estágio do processo de aprendizagem que visam (treinamento ou inferência) e no nível de conhecimento e acesso do invasor (caixa branca ou caixa preta). Aqui está um detalhamento:

POR ESTÁGIO DE APRENDIZAGEM:

1. Ataques durante a fase de treinamento:

   • Envenenamento de dados: Injetar dados maliciosos no conjunto de treinamento para comprometer o processo de aprendizado do modelo.
   • Ataques Backdoor: Incorporação de funcionalidades ocultas no modelo durante o treinamento que podem ser ativadas por entradas específicas.

2. Ataques durante a Fase de Inferência:

   • Ataques Contraditórios: Apresentar entradas enganosas para enganar o modelo e induzir a cometer erros durante sua operação.
   • Ataques de inversão e reconstrução de modelo: Tentativa de inferir ou reconstruir dados de entrada a partir das saídas do modelo.
   • Ataques de inferência de associação: Determinar se dados específicos foram usados no conjunto de treinamento observando o comportamento do modelo.
   • Ataques de inferência de propriedade: inferindo propriedades dos dados de treinamento que não devem ser divulgados.
   • Manipulação de saída: Alterar a saída do modelo depois que ele foi gerado, mas antes de chegar ao destinatário pretendido.

PELO CONHECIMENTO E ACESSO DO ATACANTE:

1. Ataques de caixa branca (o invasor tem total conhecimento e acesso):

   • Adulteração do modelo: Alterar diretamente os parâmetros ou a estrutura do modelo.
   • Backdoor Attacks: Implantando um backdoor durante o desenvolvimento do modelo, que o invasor pode explorar mais tarde.
   • Esses ataques exigem conhecimento profundo da arquitetura, dos parâmetros e, potencialmente, do acesso ao processo de treinamento do modelo.

2. Ataques de caixa preta (o invasor tem conhecimento e acesso limitados ou ausentes):

   • Ataques Adversários: Criação de amostras de entrada projetadas para serem classificadas incorretamente ou mal interpretadas pelo modelo.
   • Ataques de Inversão e Reconstrução de Modelos: Não exigem conhecimento do funcionamento interno do modelo.
   • Ataques de Inferência de Propriedade e Associação: Baseados na saída do modelo para determinadas entradas, sem conhecimento de sua estrutura interna.
   • Extração de Dados de Treinamento: Extração de informações sobre os dados de treinamento através de ampla interação com o modelo.
   • Roubo ou Extração de Modelo: Replicar a funcionalidade do modelo observando suas entradas e saídas.

IMPLICAÇÕES:

• Os ataques da fase de treinamento geralmente exigem acesso interno ou uma violação significativa no pipeline de dados, tornando-os menos comuns, mas potencialmente mais devastadores.
• Os ataques de fase de inferência são mais acessíveis a invasores externos, pois muitas vezes podem ser executados com acesso mínimo ao modelo.
• Os ataques de caixa branca são normalmente mais sofisticados e exigem um nível mais alto de acesso e conhecimento, muitas vezes limitados a insiders ou por meio de grandes violações de segurança.
• Os ataques de caixa preta são mais comuns em cenários do mundo real, pois podem ser executados com conhecimento limitado sobre o modelo e sem acesso direto aos seus internos.

Entender essas categorias ajuda na elaboração de estratégias de defesa direcionadas para cada tipo de ataque, dependendo das vulnerabilidades específicas e dos estágios operacionais do sistema de IA.

HACKEANDO CHATGPT

O modelo de IA do ChatGPT, como qualquer sistema avançado de aprendizado de máquina, é potencialmente vulnerável a vários ataques, incluindo ataques de privacidade e integridade. Vamos explorar como esses ataques podem ser ou foram usados contra o ChatGPT, com foco nos ataques de privacidade mencionados anteriormente:

1. Ataques de inversão de modelo:

   • Uso potencial contra o ChatGPT: um invasor pode tentar usar as respostas do ChatGPT para inferir detalhes sobre os dados nos quais foi treinado. Por exemplo, se o ChatGPT fornecer consistentemente informações detalhadas e precisas sobre um tópico específico e menos conhecido, ele poderá indicar a presença de dados substanciais de treinamento sobre esse tópico, potencialmente revelando a natureza das fontes de dados usadas.

2. Ataques de inferência de associação:

   • Uso potencial contra o ChatGPT: esse tipo de ataque pode tentar determinar se um determinado texto ou tipo de texto fazia parte dos dados de treinamento do ChatGPT. Ao analisar as respostas do modelo a consultas específicas, um invasor pode adivinhar se determinados dados foram incluídos no conjunto de treinamento, o que pode ser uma preocupação se os dados de treinamento incluírem informações confidenciais ou privadas.

3. Extração de dados de treinamento:

   • Uso potencial contra o ChatGPT: Como o ChatGPT gera texto com base em padrões aprendidos com seus dados de treinamento, há um risco teórico de que um invasor possa manipular o modelo para gerar segmentos de texto que se assemelham ou replicam partes de seus dados de treinamento. Isso é particularmente sensível se os dados de treinamento contiverem informações confidenciais ou proprietárias.

4. Ataques de reconstrução:

   • Uso potencial contra o ChatGPT: Semelhante à inversão do modelo, os invasores podem tentar reconstruir dados de entrada (como exemplos de texto específicos) nos quais o modelo foi treinado, com base nas informações que o modelo fornece em suas saídas. No entanto, dado o vasto e diversificado conjunto de dados em que o ChatGPT é treinado, reconstruir dados de treinamento específicos pode ser um desafio.

5. Ataques de inferência de propriedade:

   • Uso potencial contra o ChatGPT: os invasores podem analisar as respostas do ChatGPT para inferir propriedades sobre seus dados de treinamento que não são explicitamente modeladas. Por exemplo, se o modelo mostra vieses ou tendências em certas respostas, ele pode revelar informações não intencionais sobre a composição ou a natureza dos dados de treinamento.

6. Roubo ou Extração de Modelo:

   • Uso potencial contra o ChatGPT: Isso envolve consultar o ChatGPT extensivamente para entender seus mecanismos subjacentes e, em seguida, usar essas informações para criar um modelo semelhante. Tal ataque seria uma tentativa de replicar os recursos do ChatGPT sem acesso ao modelo original ou aos dados de treinamento.

Ataques de integridade a modelos de IA como o ChatGPT visam comprometer a precisão e a confiabilidade das saídas do modelo. Vamos examinar como esses ataques podem ser ou ter sido usados contra o modelo ChatGPT, categorizado pelo estágio de aprendizado e conhecimento do invasor:

ATAQUES DURANTE A FASE DE TREINAMENTO (WHITE-BOX):

• Envenenamento de dados: se um invasor obtiver acesso ao pipeline de treinamento, ele poderá introduzir dados mal-intencionados no conjunto de treinamento do ChatGPT. Isso poderia distorcer a compreensão e as respostas do modelo, levando-o a gerar conteúdo tendencioso, incorreto ou prejudicial.
• Ataques Backdoor: Um insider ou alguém com acesso ao processo de treinamento pode implantar um backdoor no ChatGPT. Esse backdoor pode desencadear respostas específicas quando determinadas entradas são detectadas, o que pode ser usado para espalhar desinformação ou outro conteúdo prejudicial.

ATAQUES DURANTE A FASE DE INFERÊNCIA (BLACK-BOX):

• Ataques adversários: envolvem a apresentação do ChatGPT com entradas especialmente criadas que fazem com que ele produza saídas errôneas. Por exemplo, um invasor pode encontrar uma maneira de formular perguntas ou prompts que induzam consistentemente o modelo a dar respostas incorretas ou sem sentido.
• Manipulação de saída: Isso envolveria interceptar e alterar as respostas do ChatGPT depois que elas são geradas, mas antes que elas cheguem ao usuário. Embora isso seja mais um ataque ao canal de comunicação do que ao modelo em si, ainda pode minar a integridade das saídas do ChatGPT.

IMPLICAÇÕES E ESTRATÉGIAS DE DEFESA:

• Durante o treinamento: Garantir a segurança e a integridade dos dados e processos de treinamento é crucial. Auditorias regulares, detecção de anomalias e práticas seguras de tratamento de dados são essenciais para mitigar esses riscos.
• Durante a inferência: o design robusto do modelo para resistir a entradas adversárias, o monitoramento contínuo das respostas e as arquiteturas de implantação seguras podem ajudar na defesa contra esses ataques.

EXEMPLOS E PREOCUPAÇÕES DO MUNDO REAL:

• Até o momento, não houve casos divulgados publicamente de ataques de integridade bem-sucedidos especificamente contra o ChatGPT. No entanto, o potencial para tais ataques existe, como demonstrado em pesquisas acadêmicas e da indústria sobre vulnerabilidades de IA.
• A OpenAI, criadora do ChatGPT, emprega várias contramedidas, como higienização de entradas, monitoramento de saídas de modelos e atualização contínua do modelo para lidar com novas ameaças e vulnerabilidades.

Em conclusão, embora os ataques de integridade representem uma ameaça significativa para modelos de IA como o ChatGPT, uma combinação de estratégias de defesa proativas e vigilância contínua é fundamental para mitigar esses riscos.

Embora esses tipos de ataque se apliquem amplamente a todos os sistemas de IA generativos, o relatório observa que algumas vulnerabilidades são particularmente pertinentes a arquiteturas específicas de IA, como sistemas de Modelos de Linguagem Grande (LLMs) e Geração Aumentada de Recuperação (RAG). Esses modelos, que estão na vanguarda do processamento de linguagem natural, são suscetíveis a ameaças únicas devido às suas complexas capacidades de processamento e geração de dados.

As implicações dessas vulnerabilidades são vastas e variadas, afetando setores de saúde a finanças e até mesmo a segurança nacional. À medida que os sistemas de IA se tornam mais integrados à infraestrutura crítica e às aplicações cotidianas, a necessidade de medidas robustas de segurança cibernética se torna cada vez mais urgente.

O relatório do NIST serve como um apelo claro para que a indústria de IA, profissionais de segurança cibernética e formuladores de políticas priorizem o desenvolvimento de mecanismos de defesa mais fortes contra essas ameaças emergentes. Isso inclui não apenas soluções tecnológicas, mas também marcos regulatórios e diretrizes éticas para reger o uso de IA.

Em conclusão, o relatório é um lembrete oportuno da natureza de dois gumes da tecnologia de IA. Ao mesmo tempo que oferece um imenso potencial de progresso e inovação, também traz consigo novos desafios e ameaças que devem ser enfrentados com vigilância e clarividência. À medida que continuamos a ultrapassar os limites do que a IA pode alcançar, garantir a segurança e a integridade desses sistemas continua sendo uma preocupação primordial para um futuro onde a tecnologia e a humanidade possam coexistir em harmonia.