Mehrere Angriffsmethoden gegen große KI-Modelle

Mit der Anwendung und Förderung neuer Technologien wie künstlicher Intelligenz und Big Data sind auch große Modelle zu einer beliebten Technologie geworden. Natürlich werden Organisationen und Einzelpersonen beginnen, verschiedene Technologien zu nutzen, um sie anzugreifen.

Es gibt viele Arten von Angriffen gegen Modelle, von denen einige häufig genannt werden:

(1) Adversarial-Sample-Angriff:

Adversarial-Sample-Angriff ist derzeit eine der am weitesten verbreiteten Angriffsmethoden für maschinelles Lernen. Während des Angriffs generiert der Angreifer gegnerische Stichproben, indem er den ursprünglichen Datenstichproben kleine Störungen hinzufügt (z. B. Fehlklassifizierungen oder Vorhersagen, die das Modell täuschen können), und führt die Klassifikatorausgabe des maschinellen Lernmodells in die Irre, während die Funktion des Modells unverändert bleibt. .

(2) Data-Poisoning-Angriff:

Data-Poisoning-Angriff besteht darin, die Verwendung des Modells zu zerstören oder zu zerstören, indem den Trainingsdaten fehlerhafte oder störende Daten hinzugefügt werden.

Hinweis: Es gibt einige Ähnlichkeiten zwischen Adversarial-Sample-Angriffen und Data-Poisoning-Angriffen, der Schwerpunkt ist jedoch ein anderer.

(3) Modelldiebstahl-Angriff:

Dies ist ein Modellumkehr- und Modelldiebstahl-Angriff, der die Black-Box-Erkennung nutzt, um das Modell zu rekonstruieren oder Trainingsdaten wiederherzustellen.

(4) Datenschutzleck-Angriff:

Daten sind das zentrale Asset, das zum Trainieren des Modells verwendet wird. Angreifer können diese Daten illegal über legitime Verbindungen oder Malware erhalten, was zum Verlust der Privatsphäre des Benutzers führt. Und nutzen Sie es, um Ihr eigenes maschinelles Lernmodell zu trainieren, um die privaten Informationen des Datensatzes preiszugeben.

Natürlich gibt es viele Sicherheitsschutzmethoden, die folgenden sind nur einige davon:

(1) Datenverbesserung

Datenverbesserung ist eine gängige Datenvorverarbeitungsmethode, die die Anzahl und Vielfalt der Proben in der Datenverarbeitung erhöhen kann Datensatz. Diese Technik kann dazu beitragen, die Robustheit des Modells zu verbessern und es weniger anfällig für gegnerische Stichprobenangriffe zu machen.

(2) Gegnerisches Training

Gegnerisches Training ist auch eine häufig verwendete Methode zur Abwehr von Angriffen durch gegnerische Proben. Es verbessert die Robustheit des Modells gegenüber Angriffen, indem es dem Modell ermöglicht, Angriffen von gegnerischen Proben zu widerstehen, wodurch sich das Modell besser anpassen kann kontroverse Beispiele.

(3) Modelldestillation

Die Modelldestillationstechnologie kann ein komplexes Modell in ein kleines Modell umwandeln. Denn kleine Modelle sind toleranter gegenüber Lärm und Störungen.

(4) Modellintegration

Bei der Modellintegration werden mehrere verschiedene Modelle verwendet, um Vorhersagen zu treffen, wodurch das Risiko gegnerischer Stichprobenangriffe verringert wird.

(5) Datenbereinigung, Filterung und Verschlüsselung

Das Bereinigen, Filtern und Verschlüsseln von Daten ist ebenfalls eine gängige Schutzmethode.

(6) Modellüberwachung und -prüfung

Modellüberwachung und -prüfung ist eine Methode, die ungewöhnliche Verhaltensweisen im Trainingsprozess und bei Vorhersageaufgaben erkennen und so dazu beitragen kann, Modellschwachstellen frühzeitig zu erkennen und zu beheben.

Angesichts der rasanten Entwicklung der Technologie nutzen Angreifer heute verschiedene technische Mittel, um Angriffe durchzuführen, und Verteidiger benötigen mehr Technologien, um den Sicherheitsschutz zu verbessern. Daher müssen wir weiterhin neue Technologien erlernen und anpassen Methoden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMehrere Angriffsmethoden gegen große KI-Modelle. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!