تماس با برسام

امنیت داده‌های هوش مصنوعی 2

هوش مصنوعی بدون امنیت داده‌ها شکست می‌خورد — راهنمای اخیر CSI نشان می‌دهد چگونه باید از مهم‌ترین دارایی‌ها محافظت کرد.

با رشد روزافزون پذیرش هوش مصنوعی، یکپارچگی داده‌ها به یکی از دغدغه‌های اصلی امنیتی تبدیل شده است. راهنمای CSI به خطرات کلیدی داده‌های AI اشاره می‌کند، از جمله:

  • آلودگی داده‌ها (Poisoning)

  • مشکلات زنجیره تأمین

  • تغییرات ناگهانی داده‌ها (Drift)

این راهنما همچنین به قابلیت‌هایی که راهکارهای امنیتی برای محافظت و مدیریت داده‌های AI در سراسر چرخه عمر نیاز دارند می‌پردازد.

با سرعت گرفتن پذیرش AI، نیاز به محافظت از داده‌هایی که موتور محرک آن هستند نیز افزایش می‌یابد. از آموزش مدل‌ها گرفته تا تصمیم‌گیری‌های لحظه‌ای، سیستم‌های AI وابسته به داده‌های معتبر و با یکپارچگی بالا هستند. اما هنگامی که این داده‌ها — به‌صورت تصادفی یا مخرب — دستکاری شوند، هوش مصنوعی می‌تواند به روش‌هایی غیرقابل تشخیص و برگشت‌ناپذیر دچار شکست شود.

در می ۲۰۲۵، ائتلافی از رهبران امنیت سایبری — از جمله مرکز امنیت AI سازمان NSA، CISA، FBI و شرکای بین‌المللی — راهنمای جدیدی برای مقابله با این ریسک منتشر کردند. برگه اطلاعات امنیت سایبری (CSI) در مورد امنیت داده‌های AI، امنیت داده را در هر مرحله از چرخه عمر سیستم‌های AI «دارای اهمیت حیاتی» توصیف می‌کند.

این راهنما محافظت‌های سرتاسری مانند رمزنگاری، امضای دیجیتال، رهگیری منشأ داده‌ها (Provenance Tracking)، ذخیره‌سازی ایمن و زیرساخت‌های مورد اعتماد را در کل چرخه عمر AI توصیه می‌کند. در عمل، داده‌ها باید در مرحله ورود (Ingestion) تأیید شوند، با کنترل‌های یکپارچگی مدیریت شوند و به‌طور مداوم مانیتور شوند تا از دستکاری داده‌ها — چه سهوی و چه مخرب — جلوگیری شود؛ چالشی که در این بلاگ به آن پرداخته شده است.

مناطق کلیدی پرخطر: زنجیره تأمین، آلودگی داده و تغییر تدریجی (Drift)

برای مقابله با این چالش، CSI به سه لحظه بحرانی اشاره می‌کند که داده‌ها بیشترین آسیب‌پذیری را دارند: زنجیره تأمین داده، خطر آلودگی (Poisoning)، و تغییرات تدریجی بدون شناسایی در طول زمان (Drift).

۱. زنجیره تأمین داده (Data Supply Chain)

مجموعه داده‌های بزرگ و تهیه‌شده از طرف شخص ثالث می‌توانند حاوی خطاها یا درب‌های پشتی (Backdoors) باشند که به‌طور سهوی یا مخرب وارد شده‌اند. داده‌های آموزشی که بدون اعتبارسنجی استفاده شوند، نه‌تنها مدل فعلی را آلوده می‌کنند، بلکه «هر مدل دیگری که بر اساس آن ساخته شود» را نیز دچار مشکل خواهند کرد.

راهکار پیشنهادی:

  • پیاده‌سازی فرآیندهای اعتبارسنجی قوی پیش از وارد کردن هر داده جدید (مانند Checksum یا امضای دیجیتال).

  • رهگیری منشأ داده (Data Provenance) از طریق گواهی‌های محتوایی یا متادیتا برای اثبات منبع و یکپارچگی هر دیتاست.

  • اطمینان از عاری بودن داده از موارد مخرب یا نادرست پیش از استفاده، و ذخیره‌سازی در مخازن Append-Only دارای امضای دیجیتال پس از ورود.

 

۲. داده‌های آموزشی آلوده به‌صورت مخرب (Poisoned Training Data)

مهاجمان ممکن است تلاش کنند آلودگی‌های جزئی یا رکوردهای جعلی را وارد مسیرهای آموزشی کنند. CSI توصیه می‌کند:

راهکار پیشنهادی:

  • بررسی و ارزیابی مداوم مجموعه‌های آموزشی و حذف یا علامت‌گذاری ورودی‌های مشکوک یا غیرعادی.

  • امضای رمزنگاری‌شده دیتاست‌ها در لحظه ورود برای تشخیص هرگونه دستکاری.

  • الزام تأمین‌کنندگان داده و مدل‌ها به ارائه گواهی رسمی مبنی بر عدم وجود آسیب‌پذیری شناخته‌شده در ورودی‌ها.

  • تضمین یکپارچگی سرتاسری توسط مصرف‌کنندگان و متولیان داده؛ از جمع‌آوری امضاشده و ذخیره‌سازی ایمن گرفته تا مانیتورینگ لحظه‌ای فعالیت شبکه و کاربران برای شناسایی تغییرات غیرمنتظره.

 

۳. تغییر تدریجی داده‌ها (Data Drift)

با گذشت زمان، ویژگی‌های آماری داده‌های ورودی تغییر می‌کنند (Drift) و دقت مدل کاهش می‌یابد. این کاهش به‌طور طبیعی رخ می‌دهد، اما باید از حملات متمایز شود.

نکات کلیدی:

  • تغییرات تدریجی معمولاً Drift طبیعی هستند، اما تغییرات ناگهانی می‌توانند نشان‌دهنده Poisoning باشند.

  • سازمان‌ها باید ورودی‌ها و خروجی‌های AI را به‌طور مداوم مانیتور کنند و توزیع داده‌های ورودی را با خط پایه‌های آموزشی مقایسه نمایند.

  • فرآیندهای مدیریت داده شامل آموزش مجدد دوره‌ای با داده‌های تازه، پاک‌سازی داده‌ها و استفاده از مدل‌های Ensemble به حفظ دقت مدل کمک می‌کنند.

  • در محیط‌های حساس مانند سلامت (Healthcare) حتی تغییرات جزئی اهمیت دارد، بنابراین مانیتورینگ مداوم عملکرد مدل با تحلیل‌های تکمیلی روی داده‌های ورودی بسیار حیاتی است.

بهترین روش‌ها برای تأمین امنیت داده‌های AI

CSI بر «رویکردی قوی برای تأمین امنیت داده‌های AI» تأکید می‌کند که مبتنی بر استفاده از رمزنگاری مدرن و کنترل‌های داده است. در عمل، این به معنای موارد زیر است:

✅ رمزنگاری داده‌های حساس در حالت ذخیره (At Rest) و حین انتقال (In Motion)
✅ استفاده از امضاهای دیجیتال یا Hash برای اعتبارسنجی دیتاست‌ها
✅ اعمال کنترل‌های دسترسی سختگیرانه
✅ حفظ Audit Trail منشأ داده‌ها (Data Provenance)

اجرای این اقدامات از مرحله طراحی و جمع‌آوری داده‌ها، بنیانی ایجاد می‌کند که داده‌های حساس، مالکیتی یا مأموریت‌محور را در هر مرحله محافظت می‌کند.

چگونه راهکارهای امنیت داده مناسب این کار را آسان‌تر می‌کنند؟

برای این هدف باید با تأمین‌کننده‌ای همکاری کنید که پورتفوی امنیتی‌اش با بهترین روش‌های امنیت داده AI همسو باشد. به دنبال راهکارهایی باشید که:

✔️ کنترل‌های لایه‌ای برای جلوگیری از نشت داده
✔️ شناسایی رفتارهای غیرعادی
✔️ دفاع در برابر حملات پیشرفته به زنجیره داده AI

را ارائه می‌دهند.

۱. جلوگیری از نشت داده‌ها (DLP)
در محیط AI، یک راهکار قوی DLP با اعمال کنترل‌های پالیسی دقیق و مانیتورینگ مداوم در تمامی کانال‌ها، از سرقت یا سوءاستفاده از داده‌های آموزشی و مدل‌ها جلوگیری می‌کند.
DLP با بازرسی محتوایی و طبقه‌بندی داده‌ها، از نشت داده‌های مالکیتی یا مشمول قوانین که اغلب در آموزش AI استفاده می‌شوند، جلوگیری می‌کند.

۲. تحلیل رفتار کاربران و موجودیت‌ها (UEBA)
پلتفرم UEBA فعالیت‌های ابزارهایی مانند DLP، حفاظت نقاط پایانی، CASB و Active Directory را همبسته‌سازی می‌کند تا تهدیدات داخلی، نقض‌های امنیتی و رفتارهای مشکوک مرتبط با داده‌های AI را شناسایی کرده و امکان واکنش سریع تیم‌ها را فراهم کند.

۳. امنیت نقاط پایانی (Endpoint Security)
امنیت Endpoint از سیستم‌هایی که داده‌های AI در آن‌ها ذخیره یا دسترسی می‌شوند محافظت می‌کند و بدافزارها، سرقت اعتبارنامه‌ها و دسترسی‌های غیرمجاز که می‌توانند داده‌های آموزشی یا مدل‌ها را به خطر اندازند، مسدود می‌کند.
قابلیت‌هایی مانند دفاع در برابر تهدیدات Active Directory، حفاظت تطبیقی و پیش‌بینی حرکات بعدی مهاجمان با هوش مصنوعی، امنیت داده‌های حساس را در سیستم‌های حیاتی AI تضمین می‌کنند.

۴. شناسایی و پاسخ به تهدیدات نقاط پایانی (EDR)
برای محافظت از مخازن داده AI و خطوط پردازش آن، به EDR نیاز دارید که به‌صورت مداوم فعالیت‌های Endpoint (فرآیندها، تغییرات فایل، رویدادهای رجیستری) را ضبط کند و امکان Threat Hunting لحظه‌ای را برای تحلیل‌گران امنیت فراهم کند.
به دنبال ویژگی‌هایی مانند Visualization زنجیره حمله (Attack Chain) برای مشاهده هر مرحله حمله و تشخیص‌های رفتاری قابل سفارشی‌سازی باشید.

ترکیب این راهکارها

ترکیب این راهکارها باعث می‌شود توصیه‌های حفاظتی CSI عملیاتی شوند.
✅ DLP به‌همراه کنترل‌های Endpoint مرزهای داده‌های حساس را حفظ می‌کند.
✅ آنالیتیکس پیشرفته سیگنال‌های پراکنده را به‌هم مرتبط می‌کند.
✅ پیش‌بینی تهدیدات با AI دفاعی فعال و پیش‌دستانه ایجاد می‌کند.

نتیجه: خطوط پردازش داده AI که در برابر دستکاری‌های زنجیره تأمین، آلودگی‌های هدفمند و نفوذهای مخفیانه، به‌خوبی محافظت شده‌اند.

الزام استراتژیک برای حفاظت پیش‌دستانه از داده‌های AI

حفاظت از داده‌های AI یک اهمیت مأموریتی (Mission Critical) دارد. مدل‌های AI اغلب حاوی بینش‌های مالکیتی کسب‌وکار یا اطلاعات حساس مشتریان هستند و دقت آن‌ها به ورودی‌های قابل اعتماد بستگی دارد.

CSI هشدار می‌دهد که امنیت داده‌ها با رشد پذیرش AI، «برای حفظ دقت، قابلیت اطمینان و یکپارچگی، به‌طور فزاینده‌ای حیاتی می‌شود.»

✅ اقدامات پیش‌دستانه مانند:

  • رمزنگاری داده‌ها

  • اعمال کنترل‌های دسترسی سختگیرانه

  • ممیزی جریان‌های داده (Data Streams Auditing)

برای مقابله با مهاجمان مخفی و پیشرفته، کاملاً ضروری هستند.

Symantec و Carbon Black به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا این اصول را در عمل پیاده‌سازی کنند. این ابزارها با استانداردهای بالای امنیت داده برای AI که توسط CSI توصیه شده است، همسو هستند و به CISOها و مدیران تطبیق‌پذیری کنترل‌های لازم برای محافظت از دارایی‌های حساس AI را ارائه می‌دهند.

✅ به جای واکنش به نقض‌های امنیتی، بهترین مسیر برای صنعت این است که امنیت داده منطبق با AI را به‌طور ذاتی در عملیات خود ادغام کنند؛
با استفاده از آنالیتیکس، خودکارسازی (Automation) و اعمال پالیسی‌ها برای شناسایی مشکلات قبل از وقوع آن‌ها.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *