Состязательное машинное обучение: разоблачение темной стороны ИИ

Представьте себе мир, в котором искусственный интеллект является неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Умные устройства предугадывают наши потребности в наших домах, точно регулируют температуру в помещении, без особых усилий проигрывают наши любимые мелодии и даже идеально готовят утренний кофе. Наш виртуальный помощник — идеальный надежный друг в этом утопическом мире. Вышеприведенный сценарий кажется сбывшейся мечтой, верно?

Однако в этом идиллическом ландшафте скрывается темная сила, использующая технологии, предназначенные для улучшения нашей жизни. Противоборствующее машинное обучение — это скрытая изнанка — область, где злоумышленники манипулируют системами ИИ в злонамеренных целях. Голосовые помощники нарушают конфиденциальность, а беспилотные автомобили превращаются в разрушительное оружие. Последствия пугают. Давайте исследуем этот зловещий мир враждебного машинного обучения, раскроем его потенциальный вред и узнаем, как защититься от этих коварных атак.

Что такое состязательное машинное обучение?

Противник в контексте компьютерной безопасности — это любое лицо, стремящееся взломать систему с определенной целью, будь то человек или автомат. Злоумышленники могут нацеливаться на модели машинного обучения (ML) в два разных периода времени: на этапе обучения модели и на последующем этапе тестирования или вывода.

Злоумышленники могут попытаться повлиять на модель или набор данных на этапе обучения, добавив поддельные данные или изменив уже существующие данные. Во время тестирования злоумышленники атакуют уже прошедшую обучение модель. Крайне важно помнить, что злоумышленники могут иметь разную степень знаний о целевой модели, что позволяет им проводить различные типы атак.

Состязательное машинное обучение — это новая угроза в исследовательском сообществе ИИ и машинного обучения. Это попытка обмануть модели, скармливая им ложные данные.

Основная цель — вызвать сбой в модели машинного обучения. Эти атаки подчеркивают необходимость надежных средств защиты и методов для снижения рисков, связанных с враждебным машинным обучением.

ВИДЫ ПРОТИВОПОЛОЖНЫХ АТАК

Враждебные атаки можно условно разделить на следующие категории:

Уклонение. Уклонение — это метод, используемый для обхода или обмана моделей машинного обучения путем манипулирования входными данными, чтобы избежать обнаружения или добиться желаемого результата. Например, при фильтрации нежелательной почты злоумышленник может использовать различные методы для изменения содержимого электронного письма, чтобы обойти спам-фильтр и успешно доставить сообщение получателю.
Отравление. Отравление — это атака на модель машинного обучения, при которой злоумышленник преднамеренно вводит вредоносные данные в обучающую выборку, чтобы манипулировать поведением модели. Например, в системе распознавания лиц злоумышленник может внедрить изображения человека в обучающие данные, что приведет к тому, что модель будет неправильно идентифицировать этого человека в реальных сценариях.
Вывод. Атаки с выводом включают использование утечки информации из выходных данных модели машинного обучения для получения несанкционированного доступа к конфиденциальной информации. Например, в системе рекомендаций злоумышленник может отправлять запросы к модели и анализировать генерируемые ею рекомендации, чтобы вывести личные предпочтения или личную информацию о пользователях.
Извлечение. Атаки с извлечением направлены на кражу конфиденциальной информации, такой как архитектура проприетарной модели или обучающие данные, из модели машинного обучения. Например, злоумышленник может попытаться извлечь веса и параметры модели глубокого обучения путем обратного проектирования модели или путем использования уязвимостей в среде размещения.

Если вы хотите узнать больше об этих атаках, вы можете обратиться к фреймворку MITRE Противостоятельный ландшафт угроз для систем искусственного интеллекта (ATLAS).

Невидимые опасности

Рассмотрим пример широко популярного чат-бота OpenAI с искусственным интеллектом, ChatGPT.

ChatGPT — это языковая модель, разработанная OpenAI. Он основан на архитектуре GPT (Generative Pre-trained Transformer), в частности на варианте GPT-3.5. ChatGPT предназначен для облегчения общения с пользователями на естественном языке. Он может понимать и генерировать текст в разговорной манере, что делает его полезным для приложений чат-ботов, виртуальных помощников, систем поддержки клиентов и многого другого.
Гипотетически, когда система искусственного интеллекта, такая как ChatGPT, скомпрометирована, надежные и точные ответы уступают место преднамеренным неверным толкованиям. Пользователи неосознанно полагаются на искаженные ответы, что приводит к ошибочным решениям и действиям с ужасными последствиями в реальном мире. Воздействие таких враждебных атак выходит за рамки распространения дезинформации. Существует также значительный риск нарушения конфиденциальности. Умело создавая подсказки, злоумышленники могут обманом заставить скомпрометированный ИИ раскрыть личную информацию, что представляет собой серьезную угрозу конфиденциальности и безопасности пользователей.

Давайте рассмотрим еще один пример ИИ-бота, DALL.E.

DALL·E — это усовершенствованная модель искусственного интеллекта, разработанная OpenAI, которая генерирует высококачественные изображения из текстовых описаний с использованием глубокого обучения и генеративно-состязательных сетей (GAN). Однако он подвержен враждебным атакам, которые используют его уязвимость для создания реалистичных изображений реальных людей. Злоумышленники могут манипулировать DALL·E, предоставляя определенные текстовые подсказки, ссылающиеся на известных лиц. Это вызывает опасения по поводу конфиденциальности, кражи личных данных и потенциального неправомерного использования сгенерированных изображений. Несмотря на впечатляющие возможности, восприимчивость к атакам со стороны противника подчеркивает необходимость надежной защиты и тщательного рассмотрения при использовании моделей ИИ, таких как DALL·E.
Эти сфабрикованные изображения могут быть использованы для создания поддельных профилей, распространения дезинформации или совершения мошенничества. Последствия выходят за рамки частной жизни и могут затронуть общественных деятелей, журналистов и уязвимые группы населения, которые могут стать жертвами онлайн-преследований или диффамации. Решение этих этических проблем необходимо для обеспечения ответственного и этичного использования технологий создания изображений ИИ.

Защита

Вот несколько подробных стратегий защиты системы машинного обучения от атак состязательного машинного обучения:

Обучение состязательности. Обучение состязательности — это метод защиты, который включает добавление состязательных случаев к обучающему набору контролируемой модели. Цель состоит в том, чтобы снизить риск, связанный с этими примерами, и расширить возможности классификации модели. Различные методы, в том числе объединение враждебных экземпляров с их соответствующими метками или их категоризация по отдельности, могут использоваться для противоборствующего обучения. Противоборствующее обучение иногда демонстрировало устойчивость к одноэтапным атакам, но оно менее успешно перед лицом изощренных и ресурсоемких повторяющихся атак.
Защита GAN. Защита GAN исследовалась как механизм защиты от враждебных примеров и использует генеративно-состязательные сети (GAN). GAN могут создавать искусственные точки данных, которые напоминают исходный набор данных, изучая распределение вероятностей набора данных. Ограничивая процесс генерации определенными признаками, условные GAN расширяют эту стратегию. Состязательные случаи могут быть преобразованы в несостязательные с помощью GAN, что делает их подходящими для классификации. Все еще сложно успешно обучить GAN как механизм защиты от сложных угроз.
Оценка рисков. Оценка рисков – это общая стратегия защиты, которая включает в себя оценку уязвимостей модели машинного обучения и среды ее развертывания. Модели, развернутые в зонах ввода с высоким риском, требуют тщательных угроз. моделирование и меры кибербезопасности. Различные категории безопасности, такие как защищаемые, полузащищаемые и незащищенные, помогают классифицировать уровень уязвимости и определить необходимые элементы управления. Реализация соответствующих мер безопасности, таких как снижение рисков на границе доверия, может помочь защититься от потенциальных атак со стороны злоумышленников.

Защита для начинающих

Вот несколько ключевых практик защиты от состязательных атак для начинающих:

Будьте в курсе последних тенденций и технологий.
Обновляйте программное обеспечение и системы с помощью исправлений безопасности.
Используйте строгую аутентификацию и двухфакторную аутентификацию.
Будьте осторожны с загрузками и ссылками.
Регулярно делайте резервную копию своих данных.
Установите надежное защитное программное обеспечение.
Изучите основные принципы безопасности.
Практикуйте безопасные привычки просмотра.
Просмотрите и настройте параметры конфиденциальности.
При необходимости обратитесь за профессиональной помощью.

Будьте бдительны и постоянно адаптируйтесь к новым угрозам, чтобы защитить себя и свои системы.

Заключение

В заключение я считаю замечательным наблюдать быстрый прогресс в области искусственного интеллекта (ИИ) и его положительное влияние на различные области. Скорость, с которой ИИ совершенствуется, внушает благоговейный трепет и вызывает чувство волнения и оптимизма в отношении будущего. Однако по мере того, как мы углубляемся в эту неизведанную область, важно сохранять чувство осторожности и осознанности.

По мере того, как мы продолжаем исследовать безграничные возможности ИИ, давайте продолжим с чувством удивления, но также и с осознанным подходом, который ставит во главу угла защиту людей, систем и общества в целом. Соблюдая правильный баланс энтузиазма и осторожности, мы можем использовать истинный потенциал ИИ, одновременно решая проблемы, которые он ставит, обеспечивая захватывающее и безопасное будущее.

«Искусственный интеллект и машинное обучение — это экстраординарные технологии, которые могут революционизировать наш мир. Тем не менее, мы должны оставаться бдительными и активными в понимании и устранении их уязвимостей, особенно когда речь идет о конфиденциальности, безопасности и этических проблемах. Раскрывая возможности ИИ, мы также должны взять на себя ответственность за его ответственное и полезное использование». — Сундар Пичаи, генеральный директор Google.