대규모 AI 모델에 대한 여러 공격 방법

인공지능, 빅데이터 등 신기술의 적용과 확산으로 대형 모델도 대중화되는 기술이 되었습니다. 물론 조직과 개인은 이를 공격하기 위해 다양한 기술을 사용하기 시작할 것입니다.

모델에 대한 공격 유형에는 여러 가지가 있으며 그 중 몇 가지가 자주 언급됩니다.

(1) 적대적 샘플 공격:

적대적 샘플 공격은 현재 가장 널리 사용되는 기계 학습 공격 방법 중 하나입니다. 공격 중에 공격자는 원본 데이터 샘플에 작은 교란(예: 모델을 속일 수 있는 오분류 또는 예측)을 추가하여 적대적인 샘플을 생성하고 모델 기능을 변경하지 않은 채 기계 학습 모델의 분류기 출력을 오도합니다.

(2) 데이터 포이즈닝 공격:

데이터 포이즈닝 공격은 학습 데이터에 잘못되거나 방해가 되는 데이터를 추가하여 모델의 사용을 파괴하거나 파괴하는 것입니다.

참고: 적대적 샘플 공격과 데이터 중독 공격 사이에는 몇 가지 유사점이 있지만 초점이 다릅니다.

(3) 모델 도용 공격:

블랙박스 탐지를 사용하여 모델을 재구성하거나 훈련 데이터를 복구하는 모델 역전 및 도용 공격입니다.

(4) 개인 정보 유출 공격:

데이터는 모델을 훈련하는 데 사용되는 핵심 자산입니다. 공격자는 합법적인 연결이나 악성 코드에서 이 데이터를 불법적으로 획득하여 사용자 개인 정보를 박탈할 수 있습니다. 그리고 이를 사용하여 데이터 세트의 개인 정보를 유출하도록 자체 기계 학습 모델을 훈련합니다.

물론 보안 보호 방법은 다양하며 다음은 그 중 일부입니다.

(1) 데이터 향상

데이터 향상은 일반적인 데이터 전처리 방법으로, 샘플의 수와 다양성을 늘릴 수 있습니다. 데이터 세트 . 이 기술은 모델의 견고성을 향상시켜 적대적인 샘플 공격에 덜 취약하게 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

(2) 적대적 훈련

적대적 훈련은 적대적 샘플 공격을 방어하기 위해 일반적으로 사용되는 방법이기도 합니다. 이는 모델이 적대적 샘플의 공격에 저항하는 방법을 학습하여 모델이 공격에 더 잘 적응하도록 함으로써 공격에 대한 모델의 견고성을 향상시킵니다. 적대적인 예.

(3) 모형 증류

모형 증류 기술은 복잡한 모형을 작은 모형으로 변환할 수 있습니다. 소형 모델은 소음과 교란에 더 잘 견디기 때문입니다.

(4) 모델 통합

모델 통합은 여러 다른 모델을 사용하여 예측을 수행함으로써 적대적인 샘플 공격의 위험을 줄이는 것입니다.

(5) 데이터 정리, 필터링 및 암호화

데이터 정리, 필터링 및 암호화도 일반적인 보호 방법입니다.

(6) 모델 모니터링 및 감사

모델 모니터링 및 감사는 학습 프로세스 및 예측 작업에서 비정상적인 동작을 식별할 수 있는 방법으로, 모델 취약점을 조기에 감지하고 복구하는 데 도움이 됩니다.

오늘날 기술의 급속한 발전으로 인해 공격자는 공격을 수행하기 위해 다양한 기술적 수단을 사용하게 되며, 방어자는 보안 보호를 강화하기 위해 더 많은 기술이 필요합니다. 따라서 데이터 보안을 보장하는 동시에 새로운 기술을 계속 학습하고 적응해야 합니다. 행동 양식.

위 내용은 대규모 AI 모델에 대한 여러 공격 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!