論文の概要: The AI Security Pyramid of Pain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11082v1
- Date: Fri, 16 Feb 2024 21:14:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-20 23:39:35.287242
- Title: The AI Security Pyramid of Pain
- Title（参考訳）: 痛みのAIセキュリティピラミッド
- Authors: Chris M. Ward, Josh Harguess, Julia Tao, Daniel Christman, Paul
Spicer, Mike Tan
- Abstract要約: 私たちは、AI固有の脅威を分類し優先順位付けするために、Painのサイバーセキュリティピラミッドに適応するフレームワークであるPainのAIセキュリティピラミッドを紹介します。
このフレームワークは、さまざまなレベルのAI脅威を理解し、対処するための構造化されたアプローチを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18820558426635298
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We introduce the AI Security Pyramid of Pain, a framework that adapts the
cybersecurity Pyramid of Pain to categorize and prioritize AI-specific threats.
This framework provides a structured approach to understanding and addressing
various levels of AI threats. Starting at the base, the pyramid emphasizes Data
Integrity, which is essential for the accuracy and reliability of datasets and
AI models, including their weights and parameters. Ensuring data integrity is
crucial, as it underpins the effectiveness of all AI-driven decisions and
operations. The next level, AI System Performance, focuses on MLOps-driven
metrics such as model drift, accuracy, and false positive rates. These metrics
are crucial for detecting potential security breaches, allowing for early
intervention and maintenance of AI system integrity. Advancing further, the
pyramid addresses the threat posed by Adversarial Tools, identifying and
neutralizing tools used by adversaries to target AI systems. This layer is key
to staying ahead of evolving attack methodologies. At the Adversarial Input
layer, the framework addresses the detection and mitigation of inputs designed
to deceive or exploit AI models. This includes techniques like adversarial
patterns and prompt injection attacks, which are increasingly used in
sophisticated attacks on AI systems. Data Provenance is the next critical
layer, ensuring the authenticity and lineage of data and models. This layer is
pivotal in preventing the use of compromised or biased data in AI systems. At
the apex is the tactics, techniques, and procedures (TTPs) layer, dealing with
the most complex and challenging aspects of AI security. This involves a deep
understanding and strategic approach to counter advanced AI-targeted attacks,
requiring comprehensive knowledge and planning.
- Abstract（参考訳）: 私たちは、AI固有の脅威を分類し優先順位付けするために、Painのサイバーセキュリティピラミッドに適応するフレームワークであるPainのAIセキュリティピラミッドを紹介します。
このフレームワークは、さまざまなレベルのAI脅威を理解し、対処するための構造化されたアプローチを提供する。
ベースとなるピラミッドでは、データセットとaiモデルの正確性と信頼性に不可欠な、重みとパラメータを含むデータの完全性を強調している。
データ整合性の確保は、すべてのAI駆動の意思決定と運用の有効性を支えているため、極めて重要です。
次のレベルであるAIシステムパフォーマンスは、モデルドリフト、精度、偽陽性率といったMLOps駆動のメトリクスに焦点を当てている。
これらのメトリクスは、潜在的なセキュリティ違反を検出するために重要であり、AIシステムの早期介入とメンテナンスを可能にする。
さらに、ピラミッドは、AIシステムをターゲットにして敵が使用するツールを特定し、中立化する、Adversarial Toolsによる脅威に対処する。
この層は、進化する攻撃方法論に先立ち続けるための鍵である。
Adversarial Inputレイヤでは、AIモデルを騙したり、利用したりするために設計された入力の検出と緩和に対処する。
これには、AIシステムに対する高度な攻撃にますます使用される、敵対的パターンや即発的なインジェクション攻撃といったテクニックが含まれる。
Data Provenanceは次の重要なレイヤであり、データとモデルの信頼性と系統を保証する。
このレイヤは、AIシステムにおける妥協データやバイアスデータの使用を防止する上で重要なものだ。
頂点には戦術、テクニック、手順(TTP)レイヤがあり、AIセキュリティの最も複雑で困難な側面を扱う。
これには、高度なaiターゲット攻撃に対する深い理解と戦略的アプローチが含まれており、包括的な知識と計画を必要とする。
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