Prevenirea atacurilor cibernetice bazate pe exploatarea modelelor lingvistice în contextul inteligenţei artificiale

Abstract

Progresul rapid al inteligenței artificiale (AI) și integrarea sa pe scară largă în diverse platforme digitale au dus la o creștere a riscului de atacuri cibernetice sofisticate, în special a celor care exploatează modele lingvistice. Această lucrare prezintă o analiză cuprinzătoare a vulnerabilităților inerente modelelor lingvistice actuale bazate pe inteligență artificială și propune un cadru nou pentru atenuarea acestor riscuri. Începem prin a examina tipurile de amenințări cibernetice care exploatează nuanțele procesării limbajului natural, cum ar fi manipularea contextului, otrăvirea modelului și atacurile de inferență a datelor. Apoi explorăm limitările măsurilor de securitate existente în contracararea acestor amenințări. Demonstrăm eficiența diferitelor abordări printr-o serie de simulări și studii de caz din lumea reală, demonstrând o reducere semnificativă a atacurilor cibernetice reușite. Această cercetare contribuie la acest domeniu prin furnizarea de soluții practice pentru consolidarea securității sistemelor bazate pe IA împotriva exploatării modelelor lingvistice, asigurând astfel o utilizare mai sigură și mai fiabilă a IA în diverse aplicații.

The rapid advancement of artificial intelligence (AI) and its widespread integration into various digital platforms have led to an increased risk of sophisticated cyber attacks, especially those exploiting linguistic models. This paper presents a comprehensive analysis of the vulnerabilities inherent in current AI-based linguistic models and proposes a novel framework for mitigating these risks. We begin by examining the types of cyber threats that exploit the nuances of natural language processing, such as context manipulation, model poisoning, and data inference attacks. We then explore the limitations of existing security measures in countering these threats. We demonstrate the effectiveness of different approaches athrough a series of simulations and real-world case studies, showing a significant reduction in successful cyber attacks. This research contributes to the field by providing practical solutions for bolstering the security of AI-driven systems against linguistic model exploitation, thus ensuring safer and more reliable use of AI in various applications.