Adversarial Machine Learning: Bedeutung, Beispiele und Funktionsweise

Adversarial Machine Learning ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der sich auf die Schwachstellen von Modellen des maschinellen Lernens gegenüber verschiedenen Angriffen konzentriert.

Eine gegnerische Eingabe ist jede maschinelle Lerneingabe, die darauf abzielt, das Modell dazu zu bringen, falsche Vorhersagen zu treffen oder falsche Ausgaben zu erzeugen.

Denn gegnerische Angriffe können schwerwiegende Folgen haben, auch im SicherheitdienstIn den Bereichen Betrug, Betrug und Gesundheitswesen konzentrieren sich Forscher darauf, verschiedene Angriffsmethoden zu entdecken und Abwehrmechanismen dagegen zu entwickeln.

Dieser Beitrag untersucht die Welt des gegnerischen maschinellen Lernens und enthält Beispiele, Herausforderungen und Angriffs- und Verteidigungsmöglichkeiten AI Modelle.

Was ist kontradiktorisches maschinelles Lernen?

Beim kontradiktorischen maschinellen Lernen wird eine Klasse von Angriffen untersucht, die darauf abzielen, die Leistung von Klassifikatoren bei bestimmten Aufgaben zu verringern. Mit anderen Worten: Sie zielen darauf ab, die KI-Maschine zu täuschen.

Mit der zunehmenden Verbreitung künstlicher Intelligenz und maschineller Lerntechniken steigt das Risiko gegnerischer Angriffe. Dies stellt eine erhebliche Bedrohung für verschiedene KI-gestützte Anwendungen dar, darunter Spam-Erkennung, persönliche Assistenten, Computer Vision und so weiter.

Wie gegnerische Angriffe funktionieren

Ein gegnerischer Angriff ist jeder Prozess, der darauf abzielt, ein Modell des maschinellen Lernens so zu täuschen, dass es Fehlvorhersagen verursacht. Dies kann sowohl während des Trainings als auch in einer Live-Ausführungsumgebung passieren. Mit anderen Worten: Wenn Sie einen Weg finden, das Modell zu täuschen oder zu sabotieren, haben Sie es erfolgreich angegriffen.

Was ist ein kontradiktorisches Beispiel?

Ein kontradiktorisches Beispiel ist jede speziell entwickelte Eingabe für ein maschinelles Lernmodell, die darauf abzielt, das Modell zu einem Fehler oder einer falschen Ausgabe zu veranlassen.

Sie können ein kontradiktorisches Beispiel erstellen, indem Sie geringfügige Änderungen an den Eingabedaten vornehmen, die zwar für das menschliche Auge möglicherweise nicht sichtbar sind, aber häufig ausreichen, um das Verständnis des Modells zu ändern und zu fehlerhaften Ausgaben zu führen.

In den Trainingsphasen eines KI-Modells werden kontradiktorische Beispiele verwendet, und die vorgenommenen Änderungen werden in der Regel mithilfe verschiedener Optimierungstechniken generiert, darunter Gradienten-basierte Methoden wie der Fast Gradient Sign Method (FGSM)-Angriff, der die Empfindlichkeit des Modells gegenüber Änderungen in nutzt Der Eingaberaum.

Das Ziel bei kontradiktorischen Beispielen besteht darin, den Eingabedaten geringfügige Störungen hinzuzufügen, die für menschliche Beobachter möglicherweise kaum sichtbar sind, aber dennoch signifikant genug sind, um das Modell zu einer Fehlklassifizierung der Eingabe zu verleiten.

Gegnerische Angriffe können in verschiedenen Bereichen des maschinellen Lernens auftreten, einschließlich Bilderkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache.

Anwendungen von Adversarial ML

Die Fähigkeit, Schwachstellen in jeder Plattform für künstliche Intelligenz zu erkennen und auszunutzen, hat vielfältige Einsatzmöglichkeiten, da dem Angreifer nur seine Vorstellungskraft Grenzen setzt. Hier sind einige der vielen Möglichkeiten, wie a Hacker kann eine kompromittierte KI-Maschine mithilfe kontroverser Methoden des maschinellen Lernens ausnutzen.

• Bild- und Videoerkennung: Von der Inhaltsmoderation bis hin zu autonomen Fahrzeugen und Überwachungssystemen basieren viele Anwendungen der künstlichen Intelligenz auf Bild- und Videoerkennungsalgorithmen. Indem ein Angreifer die Eingaben der Maschine ändert und sie dazu zwingt, Dinge falsch zu klassifizieren, kann er allen Kontrollsystemen entgehen, die auf ihre Objekterkennungsfähigkeiten angewiesen sind. Bei autonomen Fahrzeugen kann eine solche Manipulation zu Verkehrsunfällen führen.
• Spam-Filter: Spammer können KI-Systeme zur Spam-Erkennung erfolgreich umgehen, indem sie ihre Spam-E-Mails mit unterschiedlichen Strukturen, mehr guten Wörtern, weniger schlechten Wörtern usw. optimieren.
• Malware-Erkennung: Es ist ebenso möglich, schädlichen Computercode zu erstellen, der der Erkennung durch Malware-Scanner entgeht.
• Verarbeitung natürlicher Sprache: Durch die Fehlklassifizierung von Text mithilfe von gegnerischem maschinellem Lernen kann der Angreifer textbasierte Empfehlungssysteme, Fake-News-Detektoren, Sentiment-Detektoren usw. manipulieren.
• Gesundheitswesen: Angreifer können Krankenakten manipulieren, um entweder die Diagnose eines Patienten zu ändern oder das System so zu täuschen, dass sensible Krankenakten offengelegt werden.
• Aufdeckung von Finanzbetrug: KI-Systeme, die zur Aufdeckung von Finanzbetrug eingesetzt werden, sind auch durch gegnerische maschinelle Lernangriffe gefährdet. Beispielsweise kann ein Angreifer synthetische Daten erstellen, die legitime Transaktionen nachahmen und so Betrug ermöglichen, der vom Modell nicht erkannt wird.
• Biometrische Sicherheitssysteme: Durch den Einsatz manipulierter Daten kann ein Angreifer Sicherheitssysteme zur Fingerabdruck- oder Gesichtserkennung umgehen, um sich unbefugten Zugriff auf ein Netzwerk oder eine Plattform zu verschaffen.
• Gegnerische Verteidigung: Während die meisten der oben genannten Verwendungszwecke dem Angriff auf ein System dienen, handelt es sich bei der gegnerischen Verteidigung um die Untersuchung gegnerischer Angriffe zur Schaffung robuster Verteidigungssysteme gegen Angreifer der Maschine.

Folgen kontradiktorischer ML

Kontroverses maschinelles Lernen hat Konsequenzen, die sich auf die Zuverlässigkeit oder Leistung von KI-Systemen auswirken können. Hier sind die wichtigsten.

• Untergräbt das Vertrauen: Wenn gegnerische Angriffe zunehmen und außer Kontrolle geraten, wird dies zu einem Vertrauensverlust in KI-Systeme führen, da die Öffentlichkeit jedes auf maschinellem Lernen basierende System mit einem gewissen Misstrauen betrachten wird.
• Ethische Implikationen: Die Anwendung maschineller Lernsysteme in Bereichen wie dem Gesundheitswesen und der Strafjustiz wirft ethische Fragen auf, da jedes kompromittierte KI-System schwere persönliche und soziale Schäden verursachen kann.
• Wirtschaftliche Auswirkungen: Gegnerische Angriffe können zu finanziellen Verlusten, erhöhten Sicherheitskosten, Manipulation des Finanzmarkts und sogar Reputationsschäden führen.
• Erhöhte Komplexität: Die Bedrohung durch gegnerische Angriffe erhöht den Forschungsaufwand und die Gesamtkomplexität maschineller Lernsysteme.
• Modelldiebstahl: Ein KI-Modell selbst kann angegriffen werden, um nach internen Parametern oder Informationen über seine Architektur zu suchen und diese abzurufen, die für einen schwerwiegenderen Angriff auf das System verwendet werden können.

Arten von gegnerischen Angriffen

Es gibt verschiedene Arten von gegnerischen Machine-Learning-Angriffen, die je nach den Zielen des Angreifers und seinem Zugriff auf das System variieren. Hier sind die wichtigsten Typen.

• Ausweichangriffe: Bei Ausweichangriffen ändern Angreifer Eingaben, um das KI-System dazu zu bringen, sie falsch zu klassifizieren. Dies kann das Hinzufügen nicht wahrnehmbarer Störungen (oder absichtlichen Rauschens) zu Eingabebildern oder anderen Daten beinhalten, um das Modell zu täuschen.
• Datenvergiftungsangriffe: Datenvergiftungsangriffe treten während der Trainingsphase eines KI-Systems auf. Durch das Hinzufügen fehlerhafter (oder verfälschter) Daten zum Trainingsdatensatz der Maschine werden die Vorhersagen des Modells ungenauer und daher gefährdet.
• Modellextraktionsangriffe: Bei Modellinversionsangriffen nutzen Angreifer die Fähigkeit aus, sensible Informationen aus einem trainierten KI-Modell zu extrahieren. Durch die Manipulation von Eingaben und die Beobachtung der Modellreaktionen können sie private Daten wie Bilder oder Text rekonstruieren.
• Transferangriffe: Dies bezieht sich auf die Fähigkeit eines Angriffs gegen ein maschinelles Lernsystem, gegen ein anderes maschinelles Lernsystem gleichermaßen wirksam zu sein.

Wie man sich gegen gegnerische Angriffe verteidigt

Es gibt verschiedene Abwehrmechanismen, mit denen Sie Ihr KI-Modell vor gegnerischen Angriffen schützen können. Hier sind einige der beliebtesten.

• Robuste Systeme schaffen: Dies beinhaltet die Entwicklung von KI-Modellen, die widerstandsfähiger gegen gegnerische Angriffe sind, indem Tests und Bewertungsrichtlinien einbezogen werden, um den Entwicklern dabei zu helfen, Systemfehler zu identifizieren, die zu gegnerischen Angriffen führen könnten. Sie können dann Abwehrmaßnahmen gegen solche Angriffe entwickeln.
• Eingabevalidierung: Ein anderer Ansatz besteht darin, die Eingaben in ein ML-Modell auf bereits bekannte Schwachstellen zu überprüfen. Das Modell könnte so gestaltet sein, dass es beispielsweise Eingaben ablehnt, die Modifikationen enthalten, von denen bekannt ist, dass sie dazu führen, dass Maschinen falsche Vorhersagen treffen.
• Gegnerisches Training: Sie könnten auch eine Reihe von gegnerischen Beispielen in die Trainingsdaten Ihres Systems einfügen, um dem Modell dabei zu helfen, in Zukunft gegnerische Beispiele zu erkennen und abzulehnen.
• Erklärbare KI: Theoretisch gilt: Je besser Entwickler und Benutzer verstehen, wie ein KI-Modell im Grunde funktioniert, desto einfacher wird es für Menschen sein, Abwehrmaßnahmen gegen Angriffe zu entwickeln. Daher kann ein erklärbarer KI-Ansatz (XAI) für maschinelles Lernen und die Entwicklung von KI-Modellen viele Probleme lösen.

Fazit

Gegnerische Angriffe auf maschinelles Lernen stellen eine erhebliche Bedrohung für die Zuverlässigkeit und Leistung künstlicher Intelligenzsysteme dar. Wenn Entwickler jedoch die verschiedenen Arten bekannter Angriffe verstehen und Verteidigungsstrategien zu deren Verhinderung implementieren, können sie ihre KI-Modelle besser vor gegnerischen Angriffen schützen.

Schließlich sollten Sie verstehen, dass die Bereiche KI und kontradiktorisches maschinelles Lernen immer noch wachsen. Möglicherweise gibt es also noch andere gegnerische Angriffsmethoden, die noch nicht öffentlich bekannt geworden sind.

Ressourcen

1. https://en.wikipedia.org/wiki/Adversarial_machine_learning
2. https://www.csoonline.com/article/573031/adversarial-machine-learning-explained-how-attackers-disrupt-ai-and-ml-systems.html
3. https://medium.com/@durgeshpatel2372001/an-introduction-to-adversarial-machine-learning-820010645df9
4. https://insights.sei.cmu.edu/blog/the-challenge-of-adversarial-machine-learning/
5. https://viso.ai/deep-learning/adversarial-machine-learning/
6. https://www.toptal.com/machine-learning/adversarial-machine-learning-tutorial