想像一下您在餐廳，剛剛品嚐了您吃過的最好的蛋糕。回到家中，您決心重現這道烹飪傑作。您無需詢問食譜，而是依靠您的味蕾和知識來解構甜點並製作自己的甜點。
現在，如果有人可以使用您的個人資訊來做到這一點怎麼辦？有人品嚐您留下的數位足跡並重建您的私人詳細資訊。
這就是神經網路模型反轉攻擊的本質，這種技術可以將人工智慧聊天機器人變成網路偵查工具。
神經網路是現代人工智慧 (AI) 背後的「大腦」。他們負責語音辨識、人性化聊天機器人和生成人工智慧背後令人印象深刻的功能。
神經網路本質上是一系列旨在識別模式、思考甚至像人腦一樣學習的演算法。他們這樣做的規模和速度遠遠超過了我們的有機能力。
就像我們人類的大腦一樣，神經網路可以隱藏秘密。這些秘密是用戶提供給他們的數據。在模型反轉攻擊中，駭客使用神經網路的輸出（如聊天機器人的回應）對輸入（您提供的資訊）進行逆向工程。
為了執行攻擊，駭客使用他們自己的機器學習模型，稱為「反轉模型」。該模型被設計成某種鏡像，不是根據原始資料而是根據目標產生的輸出進行訓練。
此反演模型的目的是預測輸入 - 您輸入聊天機器人的原始數據，通常是敏感數據。
建立反轉可以被認為是重建一個粉碎的文件。但它不是將紙條拼湊在一起，而是將向目標模型的反應講述的故事拼湊在一起。
反演模型學習神經網路輸出的語言。它會尋找明顯的跡象，隨著時間的推移，這些跡象會揭示輸入的本質。透過分析每個新數據和每個回應，它可以更好地預測您提供的資訊。
這個過程是假設和檢驗的不斷循環。有了足夠的輸出，反演模型就可以準確地推斷出您的詳細資料，即使是從看似最無害的數據也是如此。
反演模型的過程是一個連結點的遊戲。透過交互外洩的每一條資料都讓模型能夠形成一個檔案，只要有足夠的時間，它形成的檔案就會出乎意料地詳細。
最終，對使用者活動、偏好和身分的洞察會被揭露。不應披露或公開的見解。
在神經網路中，每個查詢和回應都是一個資料點。熟練的攻擊者部署先進的統計方法來分析這些數據點，並尋找人類理解無法察覺的相關性和模式。
迴歸分析（檢查兩個變數之間的關係）等技術可根據您收到的輸出來預測輸入值。
駭客在自己的反演模型中使用機器學習演算法來完善他們的預測。他們從聊天機器人獲取輸出並將其輸入到演算法中，以訓練它們逼近目標神經網路的反函數。
簡單來說，「逆函數」是指駭客如何反轉從輸出到輸入的資料流。攻擊者的目標是訓練他們的反演模型來執行與原始神經網路相反的任務。
本質上，這就是他們創建模型的方式，在單獨給出輸出的情況下，嘗試計算輸入必須是什麼。
假設您正在使用流行的線上健康評估工具。您輸入您的症狀、既往狀況、飲食習慣，甚至藥物使用情況，以深入了解您的健康狀況。
這是敏感的個人資訊。
透過針對您正在使用的人工智慧系統的反向攻擊，駭客可能能夠接受聊天機器人為您提供的一般建議，並用它來推斷您的私人病史。例如，聊天機器人的回應可能如下所示：
抗核抗體 (ANA) 可用於指示是否存在自體免疫疾病，例如紅斑性狼瘡。
反轉模型可以預測目標使用者正在詢問與自體免疫疾病相關的問題。透過更多資訊和更多回應，駭客可以推斷出目標的健康狀況很嚴重。突然間，有用的線上工具成為了解您個人健康狀況的數位窺視孔。
我們可以圍繞我們的個人資料建立一個堡壘嗎？嗯，這很複雜。神經網路的開發人員可以透過添加安全層並模糊其運作方式來加大逆模型攻擊的難度。以下是用於保護使用者的一些技術範例：
差異隱私：這可確保人工智慧輸出足夠「嘈雜」以掩蓋各個資料點。這有點像在人群中竊竊私語——你的話會淹沒在周圍人的集體喋喋不休中。多方運算：這種技術就像一個致力於機密專案的團隊，只分享各自任務的結果，而不共享敏感細節。它使多個系統能夠一起處理數據，而無需將單一用戶數據暴露給網路或彼此。聯合學習：涉及跨多個裝置訓練人工智慧，同時將單一使用者的資料保留在本地。這有點像合唱團一起唱歌；你可以聽到每一個聲音，但沒有一個聲音可以被孤立或辨識。雖然這些解決方案在很大程度上是有效的，但防止反轉攻擊是一場貓捉老鼠的遊戲。隨著防禦措施的改進，繞過它們的技術也在不斷改進。那麼，責任就落在收集和儲存我們資料的公司和開發人員身上，但您可以透過一些方法來保護自己。
相對而言，神經網路和人工智慧技術仍處於起步階段。在系統萬無一失之前，使用者有責任成為保護資料的第一道防線。
以下是有關如何降低成為反轉攻擊受害者的風險的一些提示：
成為選擇性共享者：像對待秘密家庭食譜一樣對待您的個人資訊。選擇與誰分享訊息，尤其是在線上填寫表格和與聊天機器人互動時。質疑要求您提供的每一項數據的必要性。如果您不願意與陌生人分享訊息，也不要與聊天機器人分享。保持軟體更新：前端軟體、瀏覽器甚至作業系統的更新旨在確保您的安全。當開發人員忙於保護神經網路時，您還可以透過定期套用修補程式和更新來降低資料攔截的風險。保持個人資訊的隱私：每當應用程式或聊天機器人請求個人詳細資訊時，請暫停並考慮其意圖。如果所要求的資訊看起來與所提供的服務無關，那麼它很可能是相關的。您不會僅僅因為新認識的人說需要這些信息，就向他們提供健康、財務或身份等敏感信息。同樣，衡量應用程式運行真正需要哪些資訊並選擇不共享更多資訊。
我們的個人資訊是我們最寶貴的資產。保護它需要保持警惕，無論是在我們如何選擇共享資訊方面，還是在為我們使用的服務制定安全措施方面。
了解這些威脅並採取本文中概述的步驟有助於更強有力地防禦這些看似看不見的攻擊媒介。
讓我們致力於未來我們的私人資訊仍然是：私人的。
以上是您的聊天機器人是否透露太多資訊？神經網路模型反轉攻擊解釋的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
