大規模な AI モデルに対するいくつかの攻撃方法

人工知能やビッグデータなどの新しいテクノロジーの応用と促進に伴い、大型モデルも人気のテクノロジーになりました。もちろん、組織や個人はさまざまなテクノロジーを使用して攻撃し始めるでしょう。

モデルに対する攻撃には多くの種類があり、そのうちのいくつかがよく言及されます:

(1) 敵対的サンプル攻撃:

敵対的サンプル攻撃は、最も広く使用されている機械学習攻撃手法の 1 つです。攻撃中、攻撃者は元のデータ サンプルに小さな摂動 (モデルを欺く可能性のある誤分類や予測など) を追加することで敵対的なサンプルを生成し、モデルの関数を変更せずに機械学習モデルの分類器出力を誤解させます。

(2) データポイズニング攻撃:

データポイズニング攻撃とは、訓練データに誤ったデータや不穏なデータを追加することにより、モデルの使用を破壊または破壊することです。

注: 敵対的サンプル攻撃とデータポイズニング攻撃は似ていますが、焦点が異なります。

(3) モデル盗用攻撃:

これは、ブラック ボックス検出を使用してモデルを再構築したり、トレーニング データを回復したりするモデル反転および盗用攻撃です。

(4) プライバシー漏洩攻撃:

データはモデルのトレーニングに使用されるコア資産であり、攻撃者は正規の接続またはマルウェアからこのデータを違法に取得し、その結果ユーザーのプライバシーが剥奪される可能性があります。そして、それを使用して独自の機械学習モデルをトレーニングし、データセットの個人情報を漏洩させます。

もちろん、多くのセキュリティ保護方法があり、以下はそのほんの一部です:

(1) データ強化

データ強化は一般的なデータ前処理です。この方法では、データセット内のサンプルの数と多様性を増やすことができます。この手法は、モデルの堅牢性を向上させ、敵対的なサンプル攻撃の影響を受けにくくするのに役立ちます。

(2) 敵対的トレーニング

敵対的トレーニングは、敵対的サンプル攻撃を防御するために一般的に使用される方法でもあり、モデルが敵対的サンプルに対抗する方法を学習できるようにすることで、攻撃に対するモデルの耐性を向上させます。堅牢性により、モデルは敵対的な例によりよく適応できます。

(3) モデル蒸留

モデル蒸留技術は、複雑なモデルを小さなモデルに変換できます。小型モデルは騒音や外乱に対してより耐性があるためです。

(4) モデル統合

モデル統合では、複数の異なるモデルを使用して予測を行うため、敵対的なサンプル攻撃のリスクが軽減されます。

(5) データのクリーニング、フィルタリング、暗号化

データのクリーニング、フィルタリング、暗号化も一般的な保護方法です。

(6) モデルの監視と監査

モデルの監視と監査は、トレーニング プロセスおよび予測タスクにおける異常な動作を特定できる方法であり、それによってモデルの脆弱性を早期に検出して修復するのに役立ちます。

現在、テクノロジーの急速な発展により、攻撃者はさまざまな技術的手段を使用して攻撃を実行するようになり、防御者はセキュリティ保護を強化するためにより多くのテクノロジーを必要としているため、データのセキュリティを確保しながら、継続的に学習して適応する必要があります。新しい技術や手法。

以上が大規模な AI モデルに対するいくつかの攻撃方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。