Especialistas da Check Point Software examinam o papel da IA na otimização do desempenho e da segurança das redes 5G

As redes de comunicação modernas dependem cada vez mais do uso de modelos de IA para aprimorar o desempenho, a confiabilidade e a segurança de seus serviços.

Redes 5G, em especial, com uma arquitetura baseada em serviços, utilizam modelos de IA para processamento de dados em tempo real, manutenção preditiva e otimização de tráfego.

Grandes volumes de dados de rede, dados de comportamento do usuário e interações de dispositivos são analisados com mais profundidade e rapidez do que seria possível sem a IA. A seguir, os especialistas da Check Point Software analisam os modelos de IA em redes 5G.

Modelos de gestão de tráfego orientados por IA alocam recursos dinamicamente com base na demanda, reduzindo a latência e melhorando a experiência do usuário.

A IA também pode ser usada para aprimorar a infraestrutura de comunicações de defesa, coordenando redes não terrestres com ativos aéreos/terrestres/marítimos para garantir o sucesso de missões.

Otimização do uso de energia, casos de uso de segmentação de redes autônomas/IoT e priorização dinâmica de serviços de emergência também se beneficiam da aplicação eficaz de modelos de IA.

“Assim, à medida que as redes 5G continuam a se expandir, análises e automação impulsionadas por IA serão essenciais para garantir eficiência operacional e segurança em ambientes cada vez mais complexos“, aponta Fernando de Falchi, gerente de Engenharia de Segurança da Check Point Software Brasil.

No entanto, Falchi explica o outro lado dos modelos de IA, os quais também podem ser interrompidos ou desativados, afetando gravemente os ambientes que dependem deles. Para interromper ou desativar um modelo de IA em ambientes de redes 5G, atacantes podem adotar várias táticas, explorando vulnerabilidades que existem ao longo do ciclo de vida do modelo – desde a ingestão de dados até a inferência e tomada de decisão.

Os especialistas da Check Point Software listaram as técnicas de ataque possíveis a oito modelos de IA e suas mitigações sugeridas:

1.Envenenamento de dados: Alteração dos dados de treinamento para degradar a precisão do modelo.

2. Evasão de modelo: Uso de entradas para manipulação de dados intencionalmente para enganar o modelo de IA e para contornar a detecção do modelo.

3. Inversão de modelo: Engenharia reversa de dados sensíveis ou lógica de decisão.

4. Envenenamento do modelo: Introdução de backdoors ocultos para acesso futuro.

5. Extração de modelo: Reconstrução de um modelo via consultas cuidadosamente elaboradas.

6. Negaçao de serviço na infraestrutura: Sobrecarga de recursos para interromper a operação do modelo.

7. Ataques Trojan: Inserção de código malicioso em modelos.

8. Ataques à Cadeia de Suprimentos: Comprometimento de componentes de terceiros usados pelos modelos.

Envenenamento de dados

Descrição:

Atacantes injetam dados maliciosos ou enganosos no conjunto de dados de treinamento do modelo de IA para corromper seu processo de aprendizagem, o que pode fazer com que o modelo faça previsões incorretas ou se comporte de maneira errática.

Como Funciona:

Manipulação de Dados de Treinamento – Adversários introduzem dados falsos ou rotulam incorretamente dados legítimos, influenciando as previsões do modelo de IA e diminuindo sua eficácia.

Exemplo:

Em uma rede 5G, dados de tráfego envenenados podem enganar os sistemas de IA responsáveis pela detecção de anomalias, fazendo com que deixem de identificar ameaças genuínas.

Impacto:

Degradação da precisão do modelo e previsões incorretas. Isso é particularmente prejudicial em sistemas que realizam processos de tomada de decisão em tempo real ou críticos.

Defesa:

• Implementar pipelines de dados seguros e processos rigorosos de validação de dados.

Evasão de Modelo

Descrição:

Atacantes criam entradas que enganam o modelo de IA sem serem detectados. Essas entradas (chamadas de Adversarial Examples em inglês) fazem com que o modelo faça previsões ou classificações errôneas.

Como Funciona:

Adversarial Examples – Fazendo mudanças sutis nos dados de entrada (ex.: padrões de tráfego de rede ou conteúdo de pacotes), os atacantes podem contornar medidas de segurança sem acionar mecanismos de detecção.

Exemplo:

Em um sistema de detecção de intrusões 5G, um adversário pode manipular padrões de tráfego para escapar da detecção e acessar ambientes restritos.

Esse texto é uma curadoria da RX, para saber mais, acesse: Crypto ID