Состязательное машинное обучение: значение, примеры и как оно работает

Состязательное машинное обучение — это отрасль машинного обучения, которая фокусируется на уязвимостях моделей машинного обучения к различным атакам.

Состязательные входные данные — это любые входные данные машинного обучения, целью которых является обмануть модель, заставить ее делать неверные прогнозы или выдавать неверные результаты.

Поскольку состязательные атаки могут иметь серьезные последствия, в том числе в безопасность, мошенничества и здравоохранения, исследователи сосредоточены на обнаружении различных методов атак, а также на разработке механизмов защиты от них.

В этом посте рассматривается мир состязательного машинного обучения и приводятся примеры, задачи и способы атаки и защиты. AI модели.

Что такое состязательное машинное обучение?

Состязательное машинное обучение изучает класс атак, которые направлены на снижение производительности классификаторов при выполнении конкретных задач. Другими словами, они стремятся обмануть машину ИИ.

По мере того как использование методов искусственного интеллекта и машинного обучения становится более распространенным, риск состязательных атак возрастает. Это представляет собой серьезную угрозу для различных приложений на базе искусственного интеллекта, включая обнаружение спама, личных помощников, компьютерное зрение и т. д.

Как работают состязательные атаки

Состязательная атака — это любой процесс, предназначенный для того, чтобы обмануть модель машинного обучения и заставить ее сделать неправильные прогнозы. Это может произойти во время обучения, а также в среде реального выполнения. Другими словами, если вы можете найти способ обмануть или саботировать модель, значит, вы успешно атаковали ее.

Что такое состязательный пример?

Состязательным примером являются любые специально разработанные входные данные для модели машинного обучения, целью которых является заставить модель совершить ошибку или выдать неверный результат.

Вы можете создать состязательный пример, внеся небольшие изменения во входные данные, которые, хотя и могут быть незаметны для человеческого глаза, часто бывают достаточными, чтобы изменить понимание модели и привести к ошибочным выводам.

Состязательные примеры используются на этапах обучения модели ИИ, а внесенные изменения обычно генерируются с использованием различных методов оптимизации, включая методы на основе градиента, такие как атака методом быстрого градиента (FGSM), которая использует чувствительность модели к изменениям в пространство ввода.

Цель состязательных примеров — добавить к входным данным небольшие искажения, которые могут быть едва заметны для людей-наблюдателей, но все же достаточно значительны, чтобы привести модель к неправильной классификации входных данных.

Состязательные атаки могут происходить в различных секторах машинного обучения, включая распознавание изображений и обработку естественного языка.

Применение состязательного МО

Способность обнаруживать и использовать слабые места в любой платформе искусственного интеллекта имеет широкий спектр применений, поскольку злоумышленник ограничен только своим воображением. Вот некоторые из многих способов, с помощью которых хакер может использовать скомпрометированную машину искусственного интеллекта, используя состязательные методы машинного обучения.

• Распознавание изображений и видео: от модерации контента до автономных транспортных средств и систем наблюдения, многие приложения искусственного интеллекта полагаются на алгоритмы распознавания изображений и видео. Изменяя входные данные машины и заставляя ее неправильно классифицировать данные, злоумышленник может обойти любые системы управления, опирающиеся на ее возможности распознавания объектов. Для беспилотных автомобилей такая манипуляция может привести к дорожно-транспортным происшествиям.
• Спам-фильтрация: Спамеры могут успешно обходить системы обнаружения спама ИИ, оптимизируя свои спам-сообщения с помощью различной структуры, большего количества хороших слов, меньшего количества плохих слов и т. д.
• Обнаружение вредоносных программ: Также возможно создать вредоносный компьютерный код, который может избежать обнаружения сканерами вредоносных программ.
• Обработка естественного языка: неправильно классифицируя текст с помощью состязательного машинного обучения, злоумышленник может манипулировать системами текстовых рекомендаций, детекторами фейковых новостей, детекторами настроений и т. д.
• Здравоохранение.: Злоумышленники могут манипулировать медицинскими записями, чтобы либо изменить диагноз пациента, либо обманом заставить систему раскрыть конфиденциальные медицинские записи.
• Обнаружение финансового мошенничества: Системы искусственного интеллекта, используемые для обнаружения финансового мошенничества, также подвергаются риску со стороны состязательных атак машинного обучения. Например, злоумышленник может создать синтетические данные, имитирующие законные транзакции, тем самым позволяя осуществлять мошенничество, не обнаруживаемое моделью.
• Биометрические системы безопасности: Используя манипулируемые данные, злоумышленник может обойти системы безопасности по отпечаткам пальцев или распознаванию лиц и получить несанкционированный доступ к сети или платформе.
• Противоположная защита: Хотя большинство вышеупомянутых применений предназначены для атаки на систему, состязательная защита представляет собой изучение состязательных атак с целью создания надежных систем защиты от злоумышленников машины.

Последствия состязательного ОД

Состязательное машинное обучение имеет последствия, которые могут повлиять на надежность или производительность систем искусственного интеллекта. Вот основные из них.

• Эродес Траст: Если состязательные атаки будут расти и выйдут из-под контроля, это приведет к подрыву доверия к системам искусственного интеллекта, поскольку общественность будет относиться к любой системе, основанной на машинном обучении, с определенным уровнем подозрения.
• Этические последствия: Применение систем машинного обучения в таких областях, как здравоохранение и уголовное правосудие, поднимает этические вопросы, поскольку любая скомпрометированная система искусственного интеллекта может нанести серьезный личный и социальный ущерб.
• Экономические последствия: Состязательные атаки могут привести к финансовым потерям, увеличению затрат на безопасность, манипуляциям на финансовых рынках и даже к ущербу репутации.
• Повышенная сложность: Угроза состязательных атак увеличивает исследовательские усилия и общую сложность систем машинного обучения.
• Кража модели: сама модель ИИ может быть атакована с целью поиска и получения внутренних параметров или информации о ее архитектуре, которые можно использовать для более серьезной атаки на систему.

Типы состязательных атак

Существуют разные типы состязательных атак с использованием машинного обучения, и они различаются в зависимости от целей злоумышленника и степени его доступа к системе. Вот основные типы.

• Атаки уклонения: при атаках уклонения злоумышленники модифицируют входные данные, чтобы заставить систему ИИ неправильно их классифицировать. Это может включать добавление незаметных возмущений (или преднамеренного шума) к входным изображениям или другим данным, чтобы обмануть модель.
• Атаки по отравлению данных: Атаки по отравлению данных происходят на этапе обучения системы ИИ. Добавляя неверные (или ошибочные) данные в набор обучающих данных машины, модель становится менее точной в своих прогнозах и, следовательно, скомпрометирована.
• Атаки по извлечению моделей: При атаках с инверсией модели злоумышленники используют возможность извлекать конфиденциальную информацию из обученной модели ИИ. Манипулируя входными данными и наблюдая за ответами модели, они могут реконструировать личные данные, такие как изображения или текст.
• Трансферные атаки: Это относится к способности атаки на одну систему машинного обучения быть одинаково эффективной против другой системы машинного обучения.

Как защититься от атак противника

Существуют различные механизмы защиты, которые вы можете использовать для защиты своей модели ИИ от состязательных атак. Вот некоторые из самых популярных из них.

• Создание надежных систем: Это предполагает разработку моделей ИИ, более устойчивых к состязательным атакам, путем включения тестов и руководств по оценке, которые помогут разработчикам выявить недостатки системы, которые могут привести к состязательным атакам. Затем они смогут разработать защиту от таких атак.
• Проверка ввода: Другой подход — проверить входные данные модели машинного обучения на наличие уже известных уязвимостей. Модель может быть разработана так, чтобы отклонять входные данные, например, содержащие модификации, которые, как известно, заставляют машины делать неправильные прогнозы.
• Состязательная подготовка: вы также можете ввести некоторое количество состязательных примеров в данные обучения вашей системы, чтобы помочь модели научиться обнаруживать и отклонять состязательные примеры в будущем.
• Объясняемый ИИ: Теоретически, чем лучше разработчики и пользователи понимают, как глубоко работает модель ИИ, тем легче людям будет найти защиту от атак. Таким образом, объяснимый подход ИИ (XAI) к машинному обучению и разработке моделей ИИ может решить множество проблем.

Заключение

Состязательные атаки машинного обучения представляют значительную угрозу надежности и производительности систем искусственного интеллекта. Однако, понимая различные типы известных атак и реализуя стратегии защиты для их предотвращения, разработчики могут лучше защитить свои модели ИИ от состязательных атак.

Наконец, вы должны понимать, что области искусственного интеллекта и состязательного машинного обучения продолжают развиваться. Таким образом, возможно, существуют и другие методы состязательных атак, которые еще не стали достоянием общественности.

Полезные ресурсы

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