Adversarial Attacks (состязательные атаки) в MLSecOps

МЕНЮ


Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


I. Что такое Adversarial Attacks?

Adversarial Attacks - это тип атак, направленных на обман или вывод из строя моделей машинного обучения. В отличие от традиционных кибератак, которые нацелены на взлом систем или кражу данных, adversarial attacks манипулируют входными данными модели, заставляя ее выдавать неправильные результаты, совершать ошибки или демонстрировать неожиданное поведение.

Основная идея заключается в том, что модель машинного обучения, как правило, учится на основе статистических закономерностей в обучающих данных. Adversarial attacks используют эти закономерности против модели, создавая специально сгенерированные входные данные, которые мало отличаются от нормальных, но при этом способны вызвать сбой в ее работе.

II. Почему Adversarial Attacks важны в MLsecOps?

Adversarial attacks представляют серьезную угрозу безопасности моделей машинного обучения, потому что:

1. Они сложно обнаружимы: Небольшие изменения во входных данных могут быть незаметны для человека, что затрудняет обнаружение атаки.

2. Могут привести к серьезным последствиям: В зависимости от приложения, атака может привести к неправильным решениям, финансовым потерям, нарушениям безопасности или даже опасным ситуациям (например, в автономных автомобилях).

3. Легко масштабируемы: После создания adversarial example его можно многократно использовать для атаки на модель.

4. Разнообразны: Существует множество типов adversarial attacks, что делает защиту от них более сложной задачей.

III. Типы Adversarial Attacks

Adversarial attacks можно классифицировать по различным критериям. Вот некоторые из наиболее распространенных:

1. По степени осведомленности атакующего:

+ Белая коробка (White-Box Attacks): Атакующий имеет полный доступ к модели, включая ее архитектуру, параметры и обучающие данные. Это позволяет ему разрабатывать высокоточные adversarial examples.

+ Серая коробка (Gray-Box Attacks): Атакующий имеет частичную информацию о модели, например, знает ее архитектуру, но не имеет доступа к параметрам.

+ Черная коробка (Black-Box Attacks): Атакующий не имеет никакой информации о модели, кроме возможности отправлять запросы и получать результаты. Атаки черного ящика, как правило, менее эффективны, но более реалистичны.

2. По цели атаки:

+ Целевые атаки (Targeted Attacks): Атакующий стремится заставить модель выдать конкретный, неправильный результат. Например, заставить систему распознавания лиц идентифицировать человека как другого.

+ Нецелевые атаки (Non-Targeted Attacks): Атакующий стремится просто заставить модель ошибиться, не заботясь о конкретном результате. Например, заставить систему распознавания объектов неверно классифицировать изображение.

3. По типу модификации входных данных:

+ Пертурбации (Perturbations): Атака добавляет небольшие, незаметные для человеческого глаза изменения к входным данным.

+ L-p norm based attacks (FGSM, PGD): Изменения ограничены “расстоянием” между оригинальным и adversarial примером, измеряемым как L-p норма (например, L2, L-inf).

+ Jacobian-based attacks (JSMA): Использование градиента модели для определения наиболее влияющих параметров для изменения.

+ Трансформации (Transformations): Атака изменяет данные более существенным образом, сохраняя их “семантическое” значение.

+ Перестановка пикселей: Перестановка пикселей в изображении, не нарушая восприятия.

+ Изменение контекста: Добавление невидимого шума в аудиозапись.

+ Обманные патчи (Adversarial Patches): Добавление небольших, видимых фрагментов на изображение, которые приводят к ошибкам классификации.

+ Физические атаки: Adversarial patch, наклеенный на объект, который сбивает модель с толку (например, дорожный знак).

IV. Примеры Adversarial Attacks

+ Атаки на распознавание изображений:

Добавление небольшого шума к изображению панды, заставляющее модель распознать его как гиббона.

Наклеивание adversarial patch на дорожный знак, заставляющее автономный автомобиль неправильно его интерпретировать.

+ Атаки на обработку естественного языка (NLP):

Незначительные изменения в тексте (например, добавление синонимов или опечаток), заставляющие модель классифицировать его как спам или, наоборот, пропустить важный текст.

Использование специальных символов или слов для обхода фильтров безопасности в чат-ботах.

+ Атаки на распознавание аудио:

Добавление невидимого шума в аудиозапись, заставляющее систему распознавания речи неправильно интерпретировать команды.

V. Защита от Adversarial Attacks

Защита от adversarial attacks - сложная задача, и на сегодняшний день не существует универсального решения. Однако существует ряд методов, которые могут помочь повысить устойчивость моделей:

+ Adversarial Training (Состязательное обучение): Обучение модели с использованием adversarial examples, что позволяет ей научиться распознавать и игнорировать их.

+ Defensive Distillation (Защитная дистилляция): Обучение “студенческой” модели на выходе “учительской” модели, что делает ее более устойчивой к атакам.

+ Randomization (Рандомизация): Добавление случайных изменений во входные данные во время обучения или инференса, что затрудняет создание adversarial examples.

+ Input Sanitization (Очистка ввода): Обнаружение и удаление или модификация подозрительных элементов во входных данных.

+ Ensemble Methods (Ансамблевые методы): Использование нескольких моделей, которые могут быть более устойчивыми к атакам, чем одна модель.

+ Gradient Masking (Маскировка градиента): Затруднение вычисления градиента для злоумышленника.

+ Input Transformations (Трансформации ввода): Преобразование входных данных, чтобы затруднить создание adversarial examples (например, сжатие, добавление шума).

VI. Заключение

Adversarial attacks представляют собой серьезную угрозу безопасности моделей машинного обучения и требуют постоянного внимания со стороны MLsecOps-инженеров. Важно понимать различные типы атак, их механизмы и методы защиты, чтобы создавать устойчивые и надежные ML-системы. Это область исследований активно развивается, и мы постоянно видим новые методы атак и защиты.

Архитектор MLSecOps

Старший продуктовый аналитик

Николай Павлов


Источник: vk.com

Комментарии: