Защита информации при использовании нейросетей

Защита информации при использовании нейросетей

Нейросети являются инструментом обработки большого количества информации и поэтому требуют особой защиты из-за рисков утечек данных, несанкционированного доступа к информации и других угроз.

Защита информации при использовании нейросетей направлена на сохранение конфиденциальности данных, целостности моделей и бесперебойной доступности сервисов.

Нейросети могут анализировать огромные объёмы информации, включая личные данные пользователей, и важно минимизировать риски утечек и несанкционированного доступа.

Поэтому главной целью является защита данных на всем пути обработки информации. Для решения поставленной цели можно выделить ряд задач, которые должны быть решены нейросетью.

Применение искусственных нейронных сетей для детектирования вторжений - достаточно интересная и инновационная тема на данный момент. Это обусловлено тем, что нейросети обладают гибкостью, что дает им способность обучаться в режиме реального времени, что повышает вероятность верного срабатывания при детектировании атак.

Важная особенность нейросети в том, что она способна выявлять различные зависимости, может находить элементы, которых раньше не было в сети, и изучать закономерности умышленных атак.

А именно нейросети должны:

1. произвести обнаружение вторжений;

2. выявить определенную информацию в процессе обучения, и с помощью нее создать улучшение сети;

3. обнаружить мошенничество и вредоносные программы;

4. провести оценку риска и проанализировать поведения системы.

Важно рассмотреть общепринятую классификацию атак, проводимую злоумышленниками в нейросетях.

1. DoS – атака, которая осуществляется с целью довести систему до отказа. Происходит генерация огромного количества трафика, из-за которого происходит перезагрузка сервера, и в дальнейшем его блокировка.

2. R2L – получение доступа неизвестного пользователя к компьютеру со стороны удаленной системы.

3. Probe – сканирование портов, которое приводит к получению конфиденциальной информации.

4. U2R – получение зарегистрированным пользователем преимуществ суперпользователя.

5. Man-in-the-Middle – подслушивание разговора или активное участие, изменение содержания ваших сообщений,представление себя за человека или систему, с которыми вы, по вашему мнению, разговариваете.

6. Session Hijacking (Cookie Hijacking) – использование действительного компьютерного сеанса для получения несанкционированного доступа к информации или службам в компьютерной системе.

Для атак первых четырех типов было проведено обширное исследование выявления угроз при помощи нейросетей в статье «Artificial Neural Network for Cybersecurity: A Comprehensive Review».

Наилучшие результаты показали модели LSTM, CNN-based архитектуры, BiLSTM и Autoencoder.

Таким образом, полагаясь на представленный выше материал можно утверждать, что можно успешно использовать нейросети для детекции угроз с достаточно большой точностью.