Beberapa kaedah serangan terhadap model AI yang besar

Dengan aplikasi dan promosi teknologi baharu seperti kecerdasan buatan dan data besar, model besar juga telah menjadi teknologi yang popular. Sudah tentu, organisasi dan individu akan mula menggunakan pelbagai teknologi untuk menyerang mereka.

Terdapat banyak jenis serangan terhadap model, antaranya beberapa yang sering disebut:

(1) Konfrontasi Contoh serangan :

Serangan sampel adversarial ialah salah satu kaedah serangan pembelajaran mesin yang paling banyak digunakan. Semasa serangan, penyerang menjana sampel lawan dengan menambahkan gangguan kecil pada sampel data asal (seperti salah klasifikasi atau ramalan yang boleh memperdayakan model), dan mengelirukan output pengelas model pembelajaran mesin sambil mengekalkan fungsi model tidak berubah. .

(2) Serangan keracunan data:

Serangan keracunan data adalah untuk memusnahkan atau memusnahkan model dengan menambahkan data yang salah atau mengganggu penggunaan data.

Nota: Serangan sampel lawan dan serangan keracunan data agak serupa, tetapi fokusnya berbeza.

(3) Serangan mencuri model:

Ini ialah serangan pembalikan dan mencuri model yang menggunakan pengesanan kotak hitam untuk membina semula model atau memulihkan data latihan.

(4) Serangan kebocoran privasi:

Data ialah aset teras yang digunakan untuk melatih model dan penyerang boleh mendapatkan data ini secara haram daripada sambungan yang sah atau perisian hasad privasi pengguna. Dan gunakannya untuk melatih model pembelajaran mesin anda sendiri untuk membocorkan maklumat peribadi set data.

Sudah tentu, terdapat banyak kaedah perlindungan keselamatan Yang berikut hanyalah beberapa daripadanya:

(1) Peningkatan data

Peningkatan data. ialah Kaedah prapemprosesan data biasa yang meningkatkan bilangan dan kepelbagaian sampel dalam set data. Teknologi ini boleh membantu meningkatkan keteguhan model, menjadikannya kurang terdedah kepada serangan sampel musuh.

(2) Latihan lawan

Latihan lawan juga merupakan kaedah yang biasa digunakan untuk bertahan daripada serangan sampel lawan. Ia meningkatkan prestasi dengan membiarkan model belajar cara menentang serangan sampel lawan . Kekukuhan model terhadap serangan membolehkan model menyesuaikan diri dengan lebih baik kepada sampel lawan.

(3) Penyulingan model

Teknologi penyulingan model boleh mengubah model kompleks menjadi model kecil. Kerana model kecil lebih tahan terhadap bunyi dan gangguan.

(4) Penyepaduan model

Penyepaduan model menggunakan berbilang model berbeza untuk membuat ramalan, dengan itu mengurangkan risiko serangan sampel lawan.

(5) Pembersihan, penapisan dan penyulitan data

Pembersihan, penapisan dan penyulitan data juga merupakan kaedah perlindungan biasa.

(6) Pemantauan dan pengauditan model

Pemantauan dan pengauditan model ialah kaedah yang boleh mengenal pasti tingkah laku luar biasa dalam proses latihan dan tugas ramalan, dengan itu membantu mengesan dan membaiki model kelemahan awal.

Hari ini, dengan perkembangan pesat teknologi, penyerang akan menggunakan pelbagai cara teknikal untuk melakukan serangan, dan pembela memerlukan lebih banyak teknologi untuk meningkatkan perlindungan keselamatan Oleh itu, sambil memastikan keselamatan data, Kita perlu sentiasa belajar dan menyesuaikan diri dengan teknologi dan kaedah baharu.

Atas ialah kandungan terperinci Beberapa kaedah serangan terhadap model AI yang besar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!