Els atacs d’inferència d’intel·ligència artificial (IA) representen una amenaça creixent per a les empreses, ja que poden provocar grans despeses, dificultar el compliment normatiu i reduir el retorn de la inversió en nous desplegaments d’IA. Aquest tipus d’atacs permeten als atacants extreure informació sensible dels models de IA, com ara característiques privades de les dades d’entrenament, o fins i tot reconstruir part d’aquestes dades només analitzant les respostes del model.

Els atacants utilitzen tècniques d’inferència, com els *membership inference attacks*, per determinar si un determinat registre va ser utilitzat per entrenar el model, tot i que aquestes dades ja s’hagin eliminat. També poden dur a terme atacs de robatori de models, aprofitant l’accés als resultats de la IA per replicar-ne el funcionament, robar-ne la configuració o evitar el pagament per l’ús dels serveis basats en IA.

Aquests riscos impliquen:

- **Despeses addicionals**: Les empreses han d’invertir més en mesures de seguretat i monitoratge per protegir els seus models de IA.
- **Compliment normatiu compromès**: La fuga d’informació pot incomplir lleis de protecció de dades i privacitat.
- **Pèrdua de valor**: El robatori o la manipulació dels models pot disminuir el seu valor competitiu i la rendibilitat de la inversió en IA.

A més, els atacs d’inferència poden afectar la disponibilitat i el rendiment de plataformes d’IA a gran escala, obligant a limitar l’accés als serveis per protegir-los, com ha passat en casos recents amb plataformes xineses que han hagut de restringir registres degut a atacs massius.

Per fer front a aquests desafiaments, és essencial que les organitzacions anticipin vulnerabilitats i adoptin solucions avançades de ciberseguretat i privacitat per protegir tant les dades com els models d’intel·ligència artificial.