Votre Chatbot en révèle-t-il trop ? Les attaques par inversion de modèle des réseaux neuronaux expliquées

Principaux enseignements

  • Les attaques par inversion de modèle de réseau neuronal utilisent des chatbots d’IA pour découvrir et reconstituer des informations personnelles à partir d’empreintes numériques.
  • Les pirates créent des modèles d’inversion qui prédisent les entrées en fonction des sorties d’un réseau neuronal, révélant ainsi des données sensibles.
  • Des techniques telles que la confidentialité différentielle, le calcul multipartite et l’apprentissage fédéré peuvent aider à se protéger contre les attaques par inversion, mais il s’agit d’une bataille permanente. Les utilisateurs doivent être sélectifs dans leurs partages, maintenir les logiciels à jour et être prudents lorsqu’ils fournissent des informations personnelles.

Imaginez que vous êtes au restaurant et que vous venez de déguster le meilleur gâteau que vous ayez jamais mangé. De retour chez vous, vous êtes déterminé à recréer ce chef-d’œuvre culinaire. Au lieu de demander la recette, vous vous fiez à vos papilles et à vos connaissances pour déconstruire le dessert et le préparer vous-même.

Et si quelqu’un pouvait faire la même chose avec vos informations personnelles ? Quelqu’un goûte l’empreinte numérique que vous laissez derrière vous et reconstitue vos détails privés.

C’est l’essence d’une attaque par inversion de modèle de réseau neuronal, une technique qui pourrait transformer un chatbot d’IA en outil de cyberespionnage.

Comprendre les attaques par inversion de modèle de réseau neuronal

Un réseau neuronal est le « cerveau » de l’intelligence artificielle (IA) moderne. Ils sont responsables de la fonctionnalité impressionnante de la reconnaissance vocale, des chatbots humanisés et de l’IA générative.

Les réseaux neuronaux sont essentiellement une série d’algorithmes conçus pour reconnaître des modèles, penser et même apprendre comme un cerveau humain. Ils le font à une échelle et à une vitesse qui dépassent de loin nos capacités organiques.

Le livre des secrets de l’IA

Tout comme notre cerveau humain, les réseaux neuronaux peuvent cacher des secrets. Ces secrets sont les données que les utilisateurs leur ont transmises. Dans une attaque par inversion de modèle, un pirate utilise les sorties d’un réseau neuronal (comme les réponses d’un chatbot) pour faire de la rétro-ingénierie sur les entrées (les informations que vous avez fournies).

Pour exécuter l’attaque, les pirates utilisent leur propre modèle d’apprentissage automatique appelé « modèle d’inversion ». Ce modèle est conçu pour être une sorte d’image miroir, formée non pas sur les données originales mais sur les sorties générées par la cible.

L’objectif de ce modèle d’inversion est de prédire les entrées – les données originales, souvent sensibles, que vous avez introduites dans le chatbot.

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Création du modèle d’inversion

La création de l’inversion peut être comparée à la reconstruction d’un document déchiqueté. Mais au lieu de reconstituer des bandes de papier, il s’agit de reconstituer l’histoire racontée aux réponses du modèle cible.

Le modèle d’inversion apprend le langage des sorties du réseau neuronal. Il recherche des signes révélateurs qui, avec le temps, dévoilent la nature des entrées. Avec chaque nouvel élément de données et chaque réponse qu’il analyse, il prédit mieux les informations que vous fournissez.

Ce processus est un cycle constant d’hypothèses et de tests. Avec suffisamment de résultats, le modèle d’inversion peut déduire avec précision un profil détaillé de vous, même à partir des données les plus anodines.

Le processus du modèle d’inversion est un jeu de connexion des points. Chaque donnée divulguée par l’interaction permet au modèle de former un profil, et avec suffisamment de temps, le profil qu’il forme est étonnamment détaillé.

Finalement, des informations sur les activités, les préférences et l’identité de l’utilisateur sont révélées. Des informations qui n’étaient pas censées être divulguées ou rendues publiques.

Qu’est-ce qui rend cela possible ?

Dans les réseaux neuronaux, chaque requête et chaque réponse est un point de données. Les attaquants compétents déploient des méthodes statistiques avancées pour analyser ces points de données et rechercher des corrélations et des modèles imperceptibles pour l’homme.

Des techniques telles que l’analyse de régression (examen de la relation entre deux variables) pour prédire les valeurs de l’entrée sur la base des sorties que vous recevez.

Les hackers utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique dans leurs propres modèles d’inversion pour affiner leurs prédictions. Ils prennent les sorties du chatbot et les introduisent dans leurs algorithmes pour les entraîner à approximer la fonction inverse du réseau neuronal cible.

En termes simplifiés, la « fonction inverse » fait référence à la manière dont les pirates inversent le flux de données de la sortie à l’entrée. L’objectif de l’attaquant est d’entraîner ses modèles d’inversion à effectuer la tâche inverse du réseau neuronal d’origine.

En substance, il s’agit de créer un modèle qui, à partir de la seule sortie, tente de calculer ce qu’a dû être l’entrée.

Comment les attaques par inversion peuvent être utilisées contre vous

Imaginez que vous utilisiez un outil populaire d’évaluation de la santé en ligne. Vous saisissez vos symptômes, vos antécédents médicaux, vos habitudes alimentaires et même votre consommation de drogues pour vous faire une idée de votre bien-être.

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Il s’agit d’informations sensibles et personnelles.

Avec une attaque par inversion ciblant le système d’IA que vous utilisez, un pirate pourrait être en mesure de prendre les conseils généraux que le chatbot vous donne et de les utiliser pour déduire vos antécédents médicaux privés. Par exemple, une réponse du chatbot pourrait ressembler à ceci :

Les anticorps antinucléaires (ANA) peuvent être utilisés pour indiquer la présence de maladies auto-immunes telles que le lupus.

Le modèle d’inversion peut prédire que l’utilisateur cible a posé des questions relatives à une maladie auto-immune. Avec plus d’informations et plus de réponses, les pirates peuvent déduire que la cible a un problème de santé grave. Soudain, l’outil en ligne utile devient un judas numérique sur votre santé personnelle.

Que peut-on faire contre les attaques par inversion ?

Pouvons-nous construire une forteresse autour de nos données personnelles ? C’est compliqué. Les développeurs de réseaux neuronaux peuvent rendre plus difficiles les attaques par inversion de modèle en ajoutant des couches de sécurité et en obscurcissant leur mode de fonctionnement. Voici quelques exemples de techniques employées pour protéger les utilisateurs :

  • Confidentialité différentielle : Cette technique garantit que les résultats de l’IA sont suffisamment « bruyants » pour masquer les points de données individuels. C’est un peu comme si vous chuchotiez dans une foule – vos mots se perdent dans le bavardage collectif de ceux qui vous entourent.
  • Calculs multipartites : Cette technique s’apparente à une équipe travaillant sur un projet confidentiel en ne partageant que les résultats de leurs tâches individuelles, et non les détails sensibles. Elle permet à plusieurs systèmes de traiter des données ensemble sans exposer les données individuelles des utilisateurs au réseau – ou les uns aux autres.
  • Apprentissage fédéré : Il s’agit d’entraîner une IA sur plusieurs appareils, tout en conservant les données de chaque utilisateur au niveau local. C’est un peu comme une chorale qui chante ensemble ; vous pouvez entendre toutes les voix, mais aucune ne peut être isolée ou identifiée.

Bien que ces solutions soient largement efficaces, la protection contre les attaques par inversion est un jeu du chat et de la souris. Au fur et à mesure que les défenses s’améliorent, les techniques pour les contourner s’améliorent également. La responsabilité incombe donc aux entreprises et aux développeurs qui collectent et stockent nos données, mais il existe des moyens de se protéger.

Comment se protéger contre les attaques par inversion

Crédit photo : Mike MacKenzie/Flickr

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Relativement parlant, les réseaux neuronaux et les technologies de l’IA n’en sont qu’à leurs balbutiements. Tant que les systèmes ne sont pas infaillibles, il incombe à l’utilisateur d’être la première ligne de défense lorsqu’il s’agit de protéger ses données.

Voici quelques conseils pour réduire le risque d’être victime d’une attaque par inversion :

  • Partagez vos données de manière sélective : Traitez vos informations personnelles comme une recette de famille secrète. Soyez sélectif quant aux personnes avec lesquelles vous les partagez, en particulier lorsque vous remplissez des formulaires en ligne et interagissez avec des chatbots. Interrogez-vous sur la nécessité de chaque donnée qui vous est demandée. Si vous ne partageriez pas ces informations avec un étranger, ne les communiquez pas à un chatbot.
  • Maintenez les logiciels à jour : Les mises à jour des logiciels frontaux, des navigateurs et même de votre système d’exploitation sont conçues pour assurer votre sécurité. Pendant que les développeurs s’affairent à protéger les réseaux neuronaux, vous pouvez également réduire le risque d’interception des données en appliquant régulièrement les correctifs et les mises à jour.
  • Conservez vos informations personnelles : Lorsqu’une application ou un chatbot vous demande des informations personnelles, faites une pause et réfléchissez à l’intention. Si les informations demandées semblent sans rapport avec le service fourni, c’est probablement le cas.

Vous ne donneriez pas d’informations sensibles comme votre santé, vos finances ou votre identité à une nouvelle connaissance simplement parce qu’elle vous a dit qu’elle en avait besoin. De même, évaluez les informations réellement nécessaires au fonctionnement d’une application et refusez d’en communiquer davantage.

Protéger nos données personnelles à l’ère de l’IA

Nos informations personnelles sont notre bien le plus précieux. Pour les protéger, il faut être vigilant, à la fois dans la manière dont nous choisissons de partager les informations et dans l’élaboration de mesures de sécurité pour les services que nous utilisons.

La prise de conscience de ces menaces et l’adoption de mesures telles que celles décrites dans cet article contribuent à renforcer la défense contre ces vecteurs d’attaque apparemment invisibles.

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