Apprentissage automatique contradictoire : signification, exemples et fonctionnement

Découvrez le monde des attaques contradictoires d’apprentissage automatique et leur impact sur les systèmes d’IA. Découvrez comment ils peuvent exploiter les vulnérabilités et comment construire les bonnes défenses.

L’apprentissage automatique contradictoire est une branche de l’apprentissage automatique qui se concentre sur les vulnérabilités des modèles d’apprentissage automatique face à diverses attaques.

Une entrée contradictoire est toute entrée d’apprentissage automatique qui vise à tromper le modèle en lui faisant faire de mauvaises prédictions ou en produisant de mauvais résultats.

Étant donné que les attaques contradictoires peuvent avoir de graves conséquences, notamment dans les secteurs de la sécurité, de la fraude et de la santé, les chercheurs se concentrent sur la découverte de différentes méthodes d'attaque, ainsi que sur le développement de mécanismes de défense contre elles.

Cet article explore le monde de l'apprentissage automatique contradictoire et comprend des exemples, des défis et des moyens d'attaquer et de défendre les modèles d'IA.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique contradictoire ?

L'apprentissage automatique contradictoire étudie une classe d'attaques visant à réduire les performances des classificateurs sur des tâches spécifiques. En d’autres termes, ils visent à tromper la machine IA.

À mesure que l’utilisation de l’intelligence artificielle et des techniques d’apprentissage automatique se généralise, le risque d’attaques contradictoires augmente. Cela représente une menace importante pour diverses applications basées sur l’IA, notamment la détection du spam, les assistants personnels, la vision par ordinateur, etc.

Comment fonctionnent les attaques contradictoires

Une attaque contradictoire est tout processus conçu pour tromper un modèle d’apprentissage automatique et provoquer des prédictions erronées. Cela peut se produire pendant la formation, ainsi que dans un environnement d'exécution en direct. En d’autres termes, si vous parvenez à trouver un moyen de tromper ou de saboter le modèle, alors vous avez réussi à l’attaquer.

Qu’est-ce qu’un exemple contradictoire ?

Un exemple contradictoire est toute entrée spécialement conçue pour un modèle d’apprentissage automatique qui vise à provoquer une erreur du modèle ou à produire une sortie incorrecte.

Vous pouvez créer un exemple contradictoire en apportant de légères modifications aux données d'entrée, qui, même si elles ne sont pas visibles à l'œil humain, suffisent souvent à modifier la compréhension du modèle et à l'amener à produire des résultats erronés.

Des exemples contradictoires sont utilisés dans les étapes de formation d'un modèle d'IA et les modifications apportées sont généralement générées à l'aide de diverses techniques d'optimisation, y compris des méthodes basées sur le gradient comme l'attaque FGSM (Fast Gradient Sign Method), qui exploite la sensibilité du modèle aux changements de l’espace d’entrée.

L'objectif des exemples contradictoires est d'ajouter de légères perturbations aux données d'entrée qui pourraient être à peine visibles pour les observateurs humains, mais qui sont néanmoins suffisamment importantes pour conduire le modèle à mal classer les entrées.

Des attaques contradictoires peuvent se produire dans différents secteurs de l’apprentissage automatique, notamment la reconnaissance d’images et le traitement du langage naturel.

Applications du ML contradictoire

La capacité de détecter et d’exploiter les faiblesses de n’importe quelle plateforme d’intelligence artificielle a un large éventail d’utilisations, car l’attaquant n’est limité que par son imagination. Voici quelques-unes des nombreuses façons dont un pirate informatique peut exploiter une machine IA compromise à l’aide de méthodes d’apprentissage automatique contradictoires.

  • Reconnaissance d'images et de vidéos: De la modération de contenu aux véhicules autonomes et aux systèmes de surveillance, de nombreuses applications d'intelligence artificielle s'appuient sur des algorithmes de reconnaissance d'images et de vidéos. En modifiant les entrées de la machine et en l'obligeant à mal classer des éléments, un attaquant peut échapper aux systèmes de contrôle qui s'appuient sur ses capacités de reconnaissance d'objets. Pour les véhicules autonomes, une telle manipulation peut entraîner des accidents de la route.
  • Filtrage de Spam: Les spammeurs peuvent contourner avec succès les systèmes de détection de spam par l'IA en optimisant leurs courriers indésirables avec différentes structures, plus de bons mots, moins de mauvais mots, etc.
  • Détection de logiciels malveillants: Il est également possible de créer un code informatique malveillant qui peut échapper à la détection par les scanners de logiciels malveillants.
  • Traitement du langage naturel: En classifiant mal le texte à l'aide de l'apprentissage automatique contradictoire, l'attaquant peut manipuler des systèmes de recommandation basés sur du texte, des détecteurs de fausses nouvelles, des détecteurs de sentiments, etc.
  • Système de santé: Les attaquants peuvent manipuler les dossiers médicaux soit pour modifier le diagnostic d'un patient, soit pour tromper le système et lui faire révéler des dossiers médicaux sensibles.
  • Détection de fraude financière: Les systèmes d'IA utilisés dans la détection de la fraude financière sont également menacés par des attaques adverses d'apprentissage automatique. Par exemple, un attaquant peut créer des données synthétiques qui imitent des transactions légitimes, permettant ainsi de mener une fraude sans être détectée par le modèle.
  • Systèmes de sécurité biométriques: En utilisant des données manipulées, un attaquant peut contourner les systèmes de sécurité de détection d'empreintes digitales ou de visage pour obtenir un accès non autorisé à un réseau ou une plate-forme.
  • Défense contradictoire : Alors que la plupart des utilisations ci-dessus visent à attaquer un système, la défense contradictoire est l'étude des attaques contradictoires destinées à créer des systèmes de défense robustes contre les attaquants de la machine.

Conséquences du ML contradictoire

L’apprentissage automatique contradictoire a des conséquences qui peuvent avoir un impact sur la fiabilité ou les performances des systèmes d’IA. Voici les principaux.

  • Érode la confiance: Si les attaques contradictoires se multiplient et deviennent incontrôlables, cela entraînera une érosion de la confiance dans les systèmes d’IA, car le public en viendra à considérer tout système basé sur l’apprentissage automatique avec un certain niveau de méfiance.
  • Implications éthiques: L'application des systèmes d'apprentissage automatique à des domaines tels que les soins de santé et la justice pénale soulève des questions éthiques, car tout système d'IA compromis peut causer de graves dommages personnels et sociaux.
  • Implications économiques: Les attaques contradictoires peuvent entraîner des pertes financières, une augmentation des coûts de sécurité, des manipulations des marchés financiers et même des atteintes à la réputation.
  • Complexité accrue: La menace d'attaques contradictoires augmente l'effort de recherche et la complexité globale des systèmes d'apprentissage automatique.
  • Vol de modèle: Un modèle d'IA lui-même peut être attaqué pour rechercher et récupérer des paramètres internes ou des informations sur son architecture qui peuvent être utilisés pour une attaque plus grave contre le système.

Types d'attaques contradictoires

Il existe différents types d'attaques contradictoires d'apprentissage automatique, et elles varient en fonction des objectifs de l'attaquant et de son accès au système. Voici les principaux types.

  • Attaques d'évasion: Dans les attaques d'évasion, les adversaires modifient les entrées pour inciter le système d'IA à les classer mal. Cela peut impliquer l’ajout de perturbations imperceptibles (ou de bruit délibéré) aux images d’entrée ou à d’autres données pour tromper le modèle.
  • Attaques d’empoisonnement des données: Les attaques d’empoisonnement des données se produisent pendant la phase de formation d’un système d’IA. En ajoutant des données incorrectes (ou empoisonnées) dans l'ensemble de données d'entraînement de la machine, le modèle devient moins précis dans ses prédictions et est donc compromis.
  • Attaques d’extraction de modèles: Dans les attaques d'inversion de modèle, les adversaires exploitent la capacité d'extraire des informations sensibles d'un modèle d'IA entraîné. En manipulant les entrées et en observant les réponses du modèle, ils peuvent reconstruire des données privées, telles que des images ou du texte.
  • Attaques de transfert: Cela fait référence à la capacité d’une attaque contre un système d’apprentissage automatique à être tout aussi efficace contre un autre système d’apprentissage automatique.

Comment se défendre contre les attaques adverses

Il existe différents mécanismes de défense que vous pouvez utiliser pour protéger votre modèle d'IA contre les attaques adverses. Voici quelques-uns des plus populaires.

  • Créer des systèmes robustes: Cela implique le développement de modèles d'IA plus résistants aux attaques contradictoires en incluant des tests et des directives d'évaluation pour aider les développeurs à identifier les failles du système susceptibles de conduire à des attaques contradictoires. Ils peuvent alors développer des défenses contre de telles attaques.
  • Validation des entrées: Une autre approche consiste à vérifier les entrées d'un modèle ML pour les vulnérabilités déjà connues. Le modèle pourrait être conçu pour rejeter, par exemple, les entrées qui contiennent des modifications connues pour amener les machines à faire de fausses prédictions.
  • Formation contradictoire: Vous pouvez également introduire un certain nombre d'exemples contradictoires dans les données de formation de votre système pour aider le modèle à apprendre à détecter et à rejeter les exemples contradictoires à l'avenir.
  • IA explicable: Théoriquement, mieux les développeurs et les utilisateurs comprendront comment fonctionne un modèle d’IA en profondeur, plus il sera facile pour les gens de proposer des défenses contre les attaques. Par conséquent, une approche d’IA explicable (XAI) pour l’apprentissage automatique et le développement de modèles d’IA peut résoudre de nombreux problèmes.

Conclusion

Les attaques contradictoires d’apprentissage automatique constituent une menace importante pour la fiabilité et les performances des systèmes d’intelligence artificielle. Cependant, en comprenant les différents types d’attaques bien connues et en mettant en œuvre des stratégies de défense pour les prévenir, les développeurs peuvent mieux protéger leurs modèles d’IA contre les attaques adverses.

Enfin, vous devez comprendre que les domaines de l’IA et de l’apprentissage automatique contradictoire sont toujours en croissance. Il se peut donc qu’il existe encore d’autres méthodes d’attaque contradictoire qui ne sont pas encore devenues publiques.

Ressources

  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
Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke est un passionné d'informatique qui aime lire un large éventail de livres. Il a une préférence pour Linux plutôt que Windows/Mac et utilise
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