Przegląd technik haszowania w zabezpieczaniu modeli AI i rozpoznawaniu ataków typu data poisoning przy użyciu detekcji kolizji haszy / Overview of Hashing Techniques for Securing AI Models and Recognizing Data Poisoning Attacks Using Hash Collision Detection
Przegląd technik haszowania w zabezpieczaniu modeli AI i rozpoznawaniu ataków typu data poisoning przy użyciu detekcji kolizji haszy / Overview of Hashing Techniques for Securing AI Models and Recognizing Data Poisoning Attacks Using Hash Collision Detection
Data
2026
Autorzy
Wróbel, Martyna
Sędkowski, Wiktor
Tytuł czasopisma
ISSN czasopisma
Tytuł tomu
Wydawca
Akademia Bialska im. Jana Pawła II
Streszczenie
Praca koncentruje się na bezpieczeństwie modeli sztucznej inteligencji (AI) oraz wykorzystaniu
funkcji skrótu do ochrony integralności danych treningowych przed atakami
typu data poisoning. Modele AI, szczególnie w zastosowaniach krytycznych,
są narażone na manipulacje danymi, które mogą prowadzić do błędnych decyzji systemu.
Funkcje skrótu, takie jak SHA-256 czy BLAKE2, pozwalają wykrywać nawet minimalne zmiany w danych, dzięki czemu stanowią ważny element systemów zabezpieczeń.
W badaniach porównano wydajność algorytmów MD5, SHA-1, SHA-256,
BLAKE2 i bcrypt w językach Python i Rust, analizując zależność między szybkością
a poziomem bezpieczeństwa. Wyniki pokazały, że lekkie algorytmy działają błyskawicznie,
lecz są mniej odporne, natomiast bcrypt – mimo większych opóźnień – oferuje
najwyższy poziom ochrony haseł. Wnioski podkreślają konieczność stosowania
silnych funkcji skrótu do weryfikacji integralności danych oraz adaptacyjnych algorytmów
(np. bcrypt) w systemach przechowujących dane wrażliwe.
The study focuses on AI model security and the use of hash functions to protect the integrity of training data against data poisoning attacks. AI models, especially in critical applications, are exposed to data manipulation that can lead to incorrect or harmful system behavior. Hash functions such as SHA-256 and BLAKE2 can detect even minimal data alterations, making them key elements of security systems. The research compared the performance of MD5, SHA-1, SHA-256, BLAKE2, and bcrypt implemented in Python and Rust, analyzing the relationship between speed and security. Results showed that lightweight algorithms are extremely fast but less secure, while bcrypt – though slower – provides strong password protection. The conclusions emphasize the importance of using robust hash functions for data integrity and adaptive algorithms (like bcrypt) for safeguarding sensitive information.
The study focuses on AI model security and the use of hash functions to protect the integrity of training data against data poisoning attacks. AI models, especially in critical applications, are exposed to data manipulation that can lead to incorrect or harmful system behavior. Hash functions such as SHA-256 and BLAKE2 can detect even minimal data alterations, making them key elements of security systems. The research compared the performance of MD5, SHA-1, SHA-256, BLAKE2, and bcrypt implemented in Python and Rust, analyzing the relationship between speed and security. Results showed that lightweight algorithms are extremely fast but less secure, while bcrypt – though slower – provides strong password protection. The conclusions emphasize the importance of using robust hash functions for data integrity and adaptive algorithms (like bcrypt) for safeguarding sensitive information.
Opis
Słowa kluczowe
cyberbezpieczeństwo,
kryptografia,
sztuczna inteligencja (AI),
modele AI,
cybersecurity,
cryptography,
artificial intelligence (AI),
AI models