Миллионы личных данных в открытых наборах данных для ИИ: что это значит для вашей безопасности?
19 июля 2025 г.Вступление
В эпоху цифровых технологий и больших данных, информация о нас становится всё более ценной. Но что происходит, когда эта информация оказывается в открытом доступе? Новое исследование выявило, что миллионы изображений паспортов, кредитных карт и свидетельств о рождении, содержащих личную информацию, были включены в один из крупнейших открытых наборов данных для обучения искусственного интеллекта. Очевидно, что это вызывает серьезные вопросы о конфиденциальности и безопасности. Как сказал древний японский поэт: "Секрет в тишине таится, но ветер его разносит."
Пересказ поста
Согласно новому исследованию, в одном из крупнейших открытых наборов данных для обучения ИИ, DataComp CommonPool, обнаружено множество изображений, содержащих персонально идентифицируемую информацию. В частности, речь идет о паспортах, кредитных картах, свидетельствах о рождении и других документах. Ученые проверили лишь 0.1% данных из этого набора и уже нашли тысячи изображений с идентифицируемыми лицами. Исследователи предполагают, что в общей сложности таких изображений может быть сотни миллионов.
Исследование, о котором идет речь, было опубликовано на arXiv в начале этого месяца. Авторы подчеркивают, что проблема серьезнее, чем кажется на первый взгляд.
Сущность проблемы и хакерский подход
Проблема заключается в том, что такие наборы данных используются для обучения моделей машинного обучения и искусственного интеллекта. Если эти модели содержат личную информацию, это может привести к серьезным последствиям. Хакеры могут использовать эти модели для извлечения конфиденциальных данных или даже создания фальшивых документов.
Основные тенденции включают:
- Рост использования открытых наборов данных для обучения ИИ.
- Увеличение количества личной информации, доступной в открытых источниках.
- Развитие методов извлечения данных из моделей ИИ.
Детальный разбор проблемы
Рассмотрим проблему с разных точек зрения:
- С точки зрения конфиденциальности: Личная информация, такая как фотографии лиц и данные из документов, может быть использована для различных целей, включая кражу личности и мошенничество.
- С точки зрения безопасности: Наличие таких данных в открытых наборах увеличивает риск утечек и кибератак.
- С точки зрения этики: Использование личной информации без согласия владельцев вызывает серьезные вопросы о морали и этике.
Практические примеры и кейсы
Один из известных кейсов — утечка данных в Facebook в 2018 году, когда личные данные 87 миллионов пользователей были использованы без их согласия для политической рекламы. Этот инцидент показал, насколько легко может быть утеряна личная информация.
Другой пример — использование ИИ для создания фальшивых документов. В 2019 году исследователи из университета Карнеги-Меллона показали, как можно использовать ИИ для создания реалистичных поддельных паспортов и водительских удостоверений.
Экспертные мнения из комментариев
Комментарии на Reddit поднимают важные вопросы о юридических и этических аспектах использования личной информации в ИИ.
Encrypted_Zero: Как вы думаете, как они справляются с этим с точки зрения GDPR и других законов о конфиденциальности? Думается, что GDPR должен вмешаться, но, возможно, они получают согласие от граждан ЕС.
Этот комментарий поднимает вопрос о соблюдении законодательства, такого как GDPR, которое требует согласия пользователей на использование их данных. Однако, как показывает практика, согласие часто бывает формальным и не всегда информированным.
Wizard-In-Disguise: И будут эксплуатации, чтобы убедить LMM (Large MultiModal) искать и предоставлять эти данные. Удивительная технология, не правда ли.
Этот комментарий указывает на возможность использования ИИ для извлечения данных, что может стать новой угрозой в области кибербезопасности.
2infNbynd: Свидетельства о рождении?? лол
Этот комментарий с юмором подчеркивает абсурдность ситуации, когда такие важные документы оказываются в открытых наборах данных.
Возможные решения и рекомендации
Для решения проблемы необходимо:
- Ужесточить контроль за сбором и использованием данных.
- Разработать стандарты для анонимизации данных перед использованием в открытых наборах.
- Повышать осведомленность пользователей о рисках и правах.
Заключение с прогнозом развития
Очевидно, что использование личной информации в открытых наборах данных для ИИ — это серьезная проблема, требующая немедленного внимания. В ближайшие годы мы можем ожидать ужесточение законодательства и разработки новых стандартов безопасности. Однако, пока это не произойдет, пользователи должны быть особенно внимательны к тому, какую информацию они предоставляют и как она используется.
Практический пример
# Импортируем библиотеки для работы с изображениями
import cv2
import numpy as np
# Функция для анализа изображения на предмет наличия текста
def analyze_image_for_text(image_path: str) -> bool:
"""
Анализирует изображение на предмет наличия текста.
Args:
image_path (str): Путь к изображению
Returns:
bool: Признак наличия текста на изображении
"""
# Загружаем изображение
image = cv2.imread(image_path)
# Преобразуем изображение в оттенки серого
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Применяем фильтр для выделения текста
_, binary = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
# Подсчитываем количество белых пикселей (текст)
text_pixels = np.sum(binary == 255)
# Если количество белых пикселей превышает пороговое значение, считаем, что на изображении есть текст
return text_pixels > 1000
# Пример использования функции
image_path = 'path_to_your_image.jpg'
result = analyze_image_for_text(image_path)
if result:
print("На изображении есть текст.")
else:
print("На изображении нет текста.")
Этот пример кода демонстрирует, как можно использовать библиотеку OpenCV для анализа изображения на предмет наличия текста. Это может быть полезно для предварительной проверки изображений перед их включением в наборы данных.
Оригинал