Adversarial Machine Learning: Mening, exempel och hur det fungerar

Motstridig maskininlärning är en gren av maskininlärning som fokuserar på maskininlärningsmodellers sårbarheter för olika attacker.

En kontradiktorisk input är vilken maskininlärning som helst som syftar till att lura modellen att göra fel förutsägelser eller producera fel utdata.

Eftersom motstridiga attacker kan få allvarliga konsekvenser, bland annat inom säkerhets-, bedrägeri- och hälsovårdssektorerna, fokuserar forskare på att upptäcka olika attackmetoder, samt att utveckla försvarsmekanismer mot dem.

Det här inlägget utforskar den kontradiktoriska maskininlärningsvärlden och inkluderar exempel, utmaningar och sätt att attackera och försvara AI-modeller.

Innehållsförteckning dölja

Vad är kontradiktorisk maskininlärning?

Hur motstridiga attacker fungerar

Vad är ett kontradiktoriskt exempel?

Tillämpningar av Adversarial ML

Konsekvenser av Adversarial ML

Typer av kontradiktoriska attacker

Hur man försvarar sig mot fientliga attacker

Slutsats

Resurser

Vad är kontradiktorisk maskininlärning?

Motstridig maskininlärning studerar en klass av attacker som syftar till att minska prestanda hos klassificerare på specifika uppgifter. Med andra ord syftar de till att lura AI-maskinen.

I takt med att användningen av artificiell intelligens och maskininlärningstekniker blir mer utbredd ökar risken för motståndsattacker. Detta utgör ett betydande hot mot olika AI-drivna applikationer, inklusive skräppostdetektering, personliga assistenter, datorseende och så vidare.

Hur motstridiga attacker fungerar

En kontradiktorisk attack är varje process som är utformad för att lura en maskininlärningsmodell att orsaka felförutsägelser. Detta kan hända under träning, såväl som i en live-execution-miljö. Med andra ord, om du kan komma på ett sätt att lura eller sabotera modellen, då har du framgångsrikt attackerat den.

Vad är ett kontradiktoriskt exempel?

Ett kontradiktoriskt exempel är alla specialdesignade indata för en maskininlärningsmodell som syftar till att få modellen att göra ett misstag eller producera en felaktig utdata.

Du kan skapa ett motstridigt exempel genom att göra små ändringar i indata, som även om de kanske inte är synliga för det mänskliga ögat, ofta räcker för att ändra modellens förståelse och leda till att den gör felaktiga utdata.

Motstridiga exempel används i utbildningsstadierna av en AI-modell och de ändringar som görs genereras vanligtvis med hjälp av olika optimeringstekniker, inklusive gradientbaserade metoder som Fast Gradient Sign Method (FGSM) Attack, som utnyttjar modellens känslighet för förändringar i inmatningsutrymmet.

Målet med motstridiga exempel är att lägga till små störningar till indata som kanske knappt är synliga för mänskliga observatörer, men som fortfarande är tillräckligt betydande för att leda modellen till att felklassificera indata.

Motstridiga attacker kan ske inom olika maskininlärningssektorer, inklusive bildigenkänning och naturlig språkbehandling.

Tillämpningar av Adversarial ML

Möjligheten att upptäcka och utnyttja svagheter i vilken artificiell intelligensplattform som helst har ett brett användningsområde, eftersom angriparen endast begränsas av sin fantasi. Här är några av de många sätt som en hackare kan utnyttja en komprometterad AI-maskin med hjälp av motstridiga maskininlärningsmetoder.

Bild- och videoigenkänning: Från innehållsmoderering till autonoma fordon och övervakningssystem, många applikationer för artificiell intelligens är beroende av bild- och videoigenkänningsalgoritmer. Genom att ändra maskinens inmatning och tvinga den att felklassificera saker kan en angripare undvika alla kontrollsystem som förlitar sig på dess objektigenkänningsfunktioner. För autonoma fordon kan en sådan manipulation leda till trafikolyckor.
Spamfiltrering: Spammare kan framgångsrikt kringgå AI-system för att upptäcka skräppost genom att optimera sina skräppostmeddelanden med olika strukturer, fler bra ord, färre dåliga ord och så vidare.
Detektion av skadlig programvara: Det är lika möjligt att skapa skadlig datorkod som kan undvika upptäckt av skadlig programvara.
Naturlig språkbehandling: Genom att felklassificera text med hjälp av kontradiktorisk maskininlärning kan angriparen manipulera textbaserade rekommendationssystem, falska nyhetsdetektorer, sentimentdetektorer och så vidare.
Sjukvård: Angripare kan manipulera journaler för att antingen ändra en patients diagnos eller lura systemet till att avslöja känsliga journaler.
Upptäckt ekonomiskt bedrägeri: AI-system som används för att upptäcka finansiella bedrägerier är också i riskzonen från kontradiktoriska maskininlärningsattacker. Till exempel kan en angripare skapa syntetiska data som efterliknar legitima transaktioner, vilket gör det möjligt att bedrägeri oupptäckt av modellen.
Biometriska säkerhetssystem: Genom att använda manipulerad data kan en angripare slå fingeravtrycks- eller ansiktsdetekteringssystem för att få obehörig åtkomst till ett nätverk eller en plattform.
Motstridigt försvar: Medan de flesta av de föregående användningarna är för att attackera ett system, är kontradiktoriskt försvar studiet av motstridiga attacker för användning för att skapa robusta försvarssystem mot angripare av maskinen.

Konsekvenser av Adversarial ML

Motstridig maskininlärning har konsekvenser som kan påverka tillförlitligheten eller prestandan hos AI-system. Här är de viktigaste.

Eroderar förtroendet: Om motstridiga attacker skulle växa och gå över styr, kommer det att leda till att förtroendet för AI-system urholkas, eftersom allmänheten kommer att se alla maskininlärningsbaserade system med en nivå av misstänksamhet.
Etiska konsekvenser: Tillämpningen av maskininlärningssystem på domäner som sjukvård och straffrätt väcker etiska frågor, eftersom alla komprometterade AI-system kan orsaka allvarliga personliga och sociala skador.
Ekonomiska konsekvenser: Motstridiga attacker kan leda till ekonomisk förlust, ökade säkerhetskostnader, finansiell marknadsmanipulation och till och med skada på ryktet.
Ökad komplexitet: Hotet om motstridiga attacker ökar forskningsansträngningen och den övergripande komplexiteten hos system för maskininlärning.
Modellstöld: En AI-modell i sig kan attackeras för att söka efter och hämta interna parametrar eller information om dess arkitektur som kan användas för en mer allvarlig attack på systemet.

Typer av kontradiktoriska attacker

Det finns olika typer av kontradiktoriska maskininlärningsattacker, och de varierar beroende på angriparens mål och hur mycket tillgång han har till systemet. Här är de viktigaste typerna.

Undvikande attacker: Vid undanflyktsattacker ändrar motståndare indata för att lura AI-systemet att felklassificera dem. Detta kan innebära att lägga till omärkliga störningar (eller avsiktligt brus), för att mata in bilder eller annan data för att lura modellen.
Dataförgiftningsattacker: Dataförgiftningsattacker inträffar under träningsfasen av ett AI-system. Genom att lägga till dåliga (eller förgiftade) data i maskinens träningsdatauppsättning blir modellen mindre exakt i sina förutsägelser och därför äventyras.
Modellextraktionsattacker: I modellinversionsattacker utnyttjar motståndare möjligheten att extrahera känslig information från en tränad AI-modell. Genom att manipulera indata och observera modellens svar kan de rekonstruera privata data, såsom bilder eller text.
Överföringsattacker: Detta syftar på förmågan hos en attack mot ett maskininlärningssystem att vara lika effektiv mot ett annat maskininlärningssystem.

Hur man försvarar sig mot fientliga attacker

Det finns olika försvarsmekanismer som du kan använda för att skydda din AI-modell mot motstridiga attacker. Här är några av de mest populära.

Skapa robusta system: Detta innebär utveckling av AI-modeller som är mer motståndskraftiga mot kontradiktoriska attacker genom att inkludera tester och utvärderingsriktlinjer för att hjälpa utvecklarna att identifiera systemfel som kan leda till motstridiga attacker. De kan sedan utveckla försvar mot sådana attacker.
Ingångsvalidering: Ett annat tillvägagångssätt är att kontrollera ingångarna till en ML-modell för redan kända sårbarheter. Modellen kan utformas för att avvisa indata, till exempel, som innehåller modifieringar som är kända för att få maskiner att göra felaktiga förutsägelser.
Motstridande utbildning: Du kan också införa ett antal kontradiktoriska exempel i ditt systems träningsdata för att hjälpa modellen att lära sig att upptäcka och avvisa motstridiga exempel i framtiden.
Förklarbar AI: Teoretiskt sett, ju bättre utvecklare och användare förstår hur en AI-modell fungerar innerst inne, desto lättare blir det för människor att komma på försvar mot attacker. Därför kan ett förklarligt AI (XAI) tillvägagångssätt för maskininlärning och AI-modellutveckling lösa många problem.

Slutsats

Motstridiga maskininlärningsattacker utgör ett betydande hot mot tillförlitligheten och prestandan hos system för artificiell intelligens. Men genom att förstå de olika typerna av välkända attacker och implementera försvarsstrategier för att förhindra dem, kan utvecklare bättre skydda sina AI-modeller från motstridiga attacker.

Slutligen bör du förstå att områdena AI och motstridig maskininlärning fortfarande växer. Så det kan fortfarande finnas andra kontradiktoriska attackmetoder där ute som ännu inte blivit allmänt kända.