敵対的機械学習: 意味、例、仕組み

敵対的機械学習は、さまざまな攻撃に対する機械学習モデルの脆弱性に焦点を当てた機械学習の分野です。

敵対的入力とは、モデルを騙して誤った予測を行ったり、誤った出力を生成したりすることを目的とした機械学習の入力です。

敵対的な攻撃は、セキュリティ、詐欺、医療の各分野では、研究者はさまざまな攻撃方法を発見し、それに対する防御メカニズムを開発することに重点を置いています。

この投稿では、敵対的機械学習の世界を探り、例、課題、攻撃と防御の方法を紹介します。 AI モデル。

敵対的な機械学習とは何ですか？

敵対的機械学習は、特定のタスクに対する分類器のパフォーマンスを低下させることを目的とした一連の攻撃を研究します。言い換えれば、彼らはAIマシンを騙すことを目的としています。

人工知能と機械学習技術の使用がより広範になるにつれて、敵対的攻撃のリスクが増加します。これは、スパム検出、パーソナルアシスタント、コンピュータービジョンなど、AI を活用したさまざまなアプリケーションにとって重大な脅威となります。

敵対的攻撃の仕組み

敵対的攻撃とは、機械学習モデルを騙して予測ミスを引き起こすように設計されたプロセスです。これは、トレーニング中だけでなく、ライブ実行環境でも発生する可能性があります。言い換えれば、モデルを騙したり妨害したりする方法を発見できれば、モデルを攻撃することに成功したことになります。

敵対的な例とは何ですか?

敵対的な例とは、モデルに間違いを犯させたり、誤った出力を生成させたりすることを目的とした、機械学習モデル用に特別に設計された入力です。

入力データにわずかな変更を加えることで敵対的な例を作成できます。これは人間の目には見えないかもしれませんが、多くの場合、モデルの理解を変更し、誤った出力を引き起こすには十分です。

敵対的な例は AI モデルのトレーニング段階で使用され、行われる変更は通常、さまざまな最適化手法を使用して生成されます。これには、高速勾配符号法 (FGSM) 攻撃などの勾配ベースの手法が含まれます。これは、モデルの変化に対する感度を利用します。入力スペース。

敵対的な例の目標は、人間の観察者にはほとんど見えないかもしれないが、それでもモデルが入力を誤分類するほど十分に重大なわずかな摂動を入力データに追加することです。

敵対的攻撃は、画像認識や自然言語処理など、さまざまな機械学習分野で発生する可能性があります。

敵対的 ML の応用

人工知能プラットフォームの弱点を検出して悪用する能力は、攻撃者の想像力次第でさまざまな用途に活用できます。以下は、攻撃者がさまざまな方法で悪用できる例です。ハッカー敵対的機械学習手法を使用して、侵害された AI マシンを活用できます。

画像とビデオの認識: コンテンツのモデレーションから自動運転車や監視システムに至るまで、多くの人工知能アプリケーションは画像およびビデオ認識アルゴリズムに依存しています。攻撃者は、マシンの入力を変更し、物体を誤って分類するように強制することで、オブジェクト認識機能に依存する制御システムを回避することができます。自動運転車の場合、このような操作は交通事故につながる可能性があります。
スパムフィルタリング: スパマーは、さまざまな構造、良い単語を増やし、悪い単語を減らすなどしてスパムメールを最適化することで、AI スパム検出システムをうまく回避できます。
マルウェア検出: マルウェアスキャナによる検出を回避できる悪意のあるコンピュータコードを作成することも同様に可能です。
自然言語処理: 攻撃者は、敵対的機械学習を使用してテキストを誤分類することにより、テキストベースの推奨システム、フェイクニュース検出器、センチメント検出器などを操作できます。
ヘルスケア：攻撃者は医療記録を操作して患者の診断を変更したり、システムをだまして機密の医療記録を暴露したりする可能性があります。
金融詐欺の検出：金融詐欺検出に採用されている AI システムも、敵対的な機械学習攻撃のリスクにさらされています。たとえば、攻撃者は正規のトランザクションを模倣した合成データを作成することで、モデルによって検出されずに不正行為を行うことが可能になります。
生体認証セキュリティシステム: 攻撃者は、操作されたデータを使用することで、指紋または顔検出セキュリティシステムを破り、ネットワークまたはプラットフォームへの不正アクセスを取得することができます。
敵対的な防御: 前述の用途のほとんどはシステムを攻撃するためのものですが、敵対的防御は、マシンの攻撃者に対する堅牢な防御システムを作成するために使用する敵対的攻撃の研究です。

敵対的 ML の結果

敵対的機械学習は、AI システムの信頼性やパフォーマンスに影響を与える可能性があります。主なものは次のとおりです。

信頼を侵食する: 敵対的な攻撃が増大して手に負えなくなった場合、公衆は機械学習ベースのシステムをある程度の疑いの目で見るようになるため、AI システムに対する信頼の低下を引き起こすことになります。
倫理的意味： AI システムが侵害されると、個人的および社会的に重大な損害を引き起こす可能性があるため、機械学習システムを医療や刑事司法などの分野に適用すると、倫理的な問題が生じます。
経済的影響: 敵対的な攻撃は、経済的損失、セキュリティコストの増加、金融市場操作、さらには評判の低下につながる可能性があります。
複雑さの増加: 敵対的攻撃の脅威により、研究努力が増大し、機械学習システム全体の複雑さが増大します。
モデルの盗難: AI モデル自体が攻撃されて、システムに対するより深刻な攻撃に利用できる内部パラメータやそのアーキテクチャに関する情報が探索および取得される可能性があります。

敵対的攻撃の種類

敵対的機械学習攻撃にはさまざまな種類があり、攻撃者の目的とシステムへのアクセス量によって異なります。主な種類をご紹介します。

回避攻撃: 回避攻撃では、敵は入力を変更して AI システムをだまして誤分類させます。これには、モデルを欺くために、入力画像またはその他のデータに知覚できない摂動 (または意図的なノイズ) を追加することが含まれる場合があります。
データポイズニング攻撃：データポイズニング攻撃は、AI システムのトレーニング段階で発生します。不正な (または汚染された) データをマシンのトレーニングデータセットに追加すると、モデルの予測の精度が低下し、その結果、モデルが危険にさらされます。
モデル抽出攻撃: モデル反転攻撃では、攻撃者はトレーニングされた AI モデルから機密情報を抽出する機能を悪用します。入力を操作し、モデルの応答を観察することで、画像やテキストなどのプライベートデータを再構築できます。
転送攻撃: これは、ある機械学習システムに対する攻撃が、別の機械学習システムに対しても同様に有効であることを指します。

敵対的な攻撃から防御する方法

AI モデルを敵対的な攻撃から保護するために使用できるさまざまな防御メカニズムがあります。最も人気のあるものをいくつか紹介します。

堅牢なシステムの作成: これには、開発者が敵対的攻撃につながる可能性のあるシステムの欠陥を特定するのに役立つテストと評価ガイドラインを含めることにより、敵対的攻撃に対する耐性を高めた AI モデルの開発が含まれます。その後、そのような攻撃に対する防御策を開発できます。
入力の検証: 別のアプローチは、ML モデルへの入力に既知の脆弱性がないかチェックすることです。このモデルは、たとえば、機械が誤った予測を行う原因となることが知られている変更を含む入力を拒否するように設計できます。
敵対的訓練: 将来的に敵対的な例を検出して拒否する方法をモデルが学習できるように、システムのトレーニングデータにある程度の敵対的な例を導入することもできます。
説明可能なAI理論的には、開発者とユーザーが AI モデルがどのように機能するかを深く理解すればするほど、攻撃に対する防御策を考案するのが容易になります。したがって、機械学習および AI モデル開発に対する Explainable AI (XAI) アプローチは、多くの問題を解決できます。