Plusieurs méthodes d'attaque contre les grands modèles d'IA

Avec l'application et la promotion de nouvelles technologies telles que l'intelligence artificielle et le big data, les grands modèles sont également devenus une technologie populaire. Bien entendu, les organisations et les individus commenceront à utiliser diverses technologies pour les attaquer.

Il existe de nombreux types d'attaques contre des modèles, parmi lesquels plusieurs sont souvent mentionnés :

(1) Attaque par échantillon contradictoire :

L'attaque par échantillon contradictoire est l'une des méthodes d'attaque d'apprentissage automatique les plus largement utilisées à l'heure actuelle. Au cours de l'attaque, l'attaquant génère des échantillons contradictoires en ajoutant de petites perturbations aux échantillons de données d'origine (telles qu'une mauvaise classification ou une prédiction qui peut tromper le modèle) et induit en erreur la sortie du classificateur du modèle d'apprentissage automatique tout en gardant la fonction du modèle inchangée.

(2) Attaque d'empoisonnement de données :

L'attaque d'empoisonnement de données consiste à détruire ou à détruire l'utilisation du modèle en ajoutant des données erronées ou perturbantes aux données d'entraînement.

Remarque : Il existe certaines similitudes entre les attaques par échantillons contradictoires et les attaques par empoisonnement des données, mais l'objectif est différent.

(3) Attaque de vol de modèle :

Il s'agit d'une attaque d'inversion et de vol de modèle qui utilise la détection de boîte noire pour reconstruire le modèle ou récupérer les données d'entraînement.

(4) Attaque de fuite de confidentialité :

Les données sont l'actif principal utilisé pour entraîner le modèle. Les attaquants peuvent obtenir illégalement ces données à partir de connexions légitimes ou de logiciels malveillants, entraînant la privation de la vie privée des utilisateurs. Et utilisez-le pour entraîner votre propre modèle d'apprentissage automatique afin de divulguer les informations privées de l'ensemble de données.

Bien sûr, il existe de nombreuses méthodes de protection de sécurité, en voici quelques-unes :

(1) Amélioration des données

L'amélioration des données est une méthode courante de prétraitement des données, qui peut augmenter le nombre et la diversité des échantillons dans le ensemble de données. Cette technologie peut contribuer à améliorer la robustesse du modèle, le rendant moins sensible aux attaques par échantillons contradictoires.

(2) Entraînement contradictoire

L'entraînement contradictoire est également une méthode couramment utilisée pour se défendre contre les attaques d'échantillons adverses. Elle améliore la robustesse du modèle aux attaques en lui permettant d'apprendre à résister aux attaques d'échantillons adverses, ce qui permet au modèle de mieux s'adapter à. exemples contradictoires.

(3) Distillation modèle

La technologie de distillation modèle peut convertir un modèle complexe en un petit modèle. Parce que les petits modèles tolèrent mieux le bruit et les perturbations.

(4) Intégration de modèles

L'intégration de modèles consiste à utiliser plusieurs modèles différents pour faire des prédictions, réduisant ainsi le risque d'attaques d'échantillons contradictoires.

(5) Nettoyage, filtrage et cryptage des données

Le nettoyage, le filtrage et le cryptage des données sont également une méthode de protection courante.

(6) Surveillance et audit des modèles

La surveillance et l'audit des modèles sont une méthode qui peut identifier les comportements inhabituels dans le processus de formation et les tâches de prédiction, aidant ainsi à détecter et à réparer rapidement les vulnérabilités du modèle.

Aujourd'hui, avec le développement rapide de la technologie, les attaquants utiliseront divers moyens techniques pour mener des attaques, et les défenseurs ont besoin de davantage de technologies pour améliorer la protection de la sécurité. Par conséquent, tout en garantissant la sécurité des données, nous devons continuer à apprendre et à nous adapter. méthodes.

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