A medida que el aprendizaje automático se adopta de forma más generalizada, los requisitos de formación crecen exponencialmente. Y como tal, las organizaciones descubren que necesitan muchos más datos. La forma de seguir el ritmo de esta demanda es automatizar y subcontratar la conservación de los datos de formación. Eliminar el elemento humano del proceso de recopilación de datos puede introducir vulnerabilidades de seguridad. Por ejemplo, los datos de entrenamiento se pueden manipular para controlar y degradar la salida de los modelos aprendidos.
Además, los sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático son tremendamente complicados, y las empresas han experimentado suficientes problemas debido al uso indebido de datos sin fallas. Cuando agrega las posibilidades de ataques de puerta trasera, o problemas que la empresa puede no identificar fácilmente debido a la toma de decisiones de la caja negra de la IA, la implementación de iniciativas de aprendizaje automático en el nivel fundamental de una empresa es un desafío.
Hay varias formas en que las organizaciones pueden usar el conocimiento de estas perturbaciones para prevenir y corregir posibles ataques. A medida que los investigadores intentan repetidamente meterse con estos sistemas complejos, solo hace que sea más fácil para las empresas predecir los puntos débiles y las lagunas de seguridad o solucionarlos en el caso de un ataque exitoso.
El aprendizaje automático y la inteligencia artificial deben volverse más transparentes para fomentar la confianza que las empresas necesitan para continuar recopilando datos de los clientes. También asegura su implementación en contextos más amplios con una arquitectura de seguridad primero.
Si bien es posible que los directores ejecutivos no comprendan el alcance total de estos métodos, el equipo de TI ciertamente está prestando atención. Cuanto más sepamos sobre cómo se descomponen estos modelos, más capaces estaremos de implementarlos y revisar qué sale mal antes de que se convierta en una situación de seguridad.
