Adversarial Machine Learning

Що таке змагальне машинне навчання?

Змагальне машинне навчання - це використання методів машинного навчання для створення або виявлення змагальних прикладів, які є вхідними даними для моделі машинного навчання, спеціально розробленими для того, щоб змусити модель робити помилки. Ці помилки можуть варіюватися від невеликих помилок у вихідних даних моделі до повної відмови моделі функціонувати правильно.

Атаки зловмисників у машинному навчанні

Зловмисні атаки в машинному навчанні - це тип вразливості, яка може виникнути, коли моделі машинного навчання використовуються в реальних додатках. Зловмисна атака на модель машинного навчання, яка використовується для класифікації зображень, може полягати у внесенні невеликих, непомітних змін до зображення, які призводять до того, що модель неправильно класифікує зображення. Такі атаки буває важко виявити, і вони мають серйозні наслідки, наприклад, дозволяють зловмисникам обходити системи безпеки або змушують безпілотні автомобілі робити небезпечні помилки.

Існує багато типів ворожих атак у машинному навчанні, і дослідники активно працюють над розробкою методів захисту від них та підвищенням стійкості моделей машинного навчання. Серед поширених методів захисту від атак зловмисників - навчання зловмисників, яке передбачає тренування моделей машинного навчання на прикладах зловмисників для підвищення їхньої стійкості, і трансформації вхідних даних, які передбачають застосування перетворень до вхідних даних, щоб ускладнити зловмисникам створення прикладів зловмисників.

Існує кілька популярних методів генерації ворожих атак:

• Додаткове збурення.: Тут до вхідних даних додається невелике, ретельно підібране збурення, щоб ввести модель в оману. Збурення часто генерується за допомогою процесу оптимізації, який максимізує помилку передбачення моделі.
• Атаки ухилення. Ці атаки модифікують вхідні дані таким чином, що змушують модель неправильно їх класифікувати, при цьому для людини-спостерігача вони не відрізняються від легітимних даних.
• Атаки отруєння. Ця атака додає зловмисно створені дані до навчального набору, щоб ввести модель в оману. Мета - змусити модель погано працювати на майбутніх вхідних даних.
• Трансферні атаки. Атаки переносу генерують приклади для однієї моделі, а потім використовують ці приклади для атаки на іншу модель. Ці атаки можуть бути особливо ефективними, оскільки приклади противника не обов'язково створені спеціально для цільової моделі.
• Атаки на фізичний світ. Ці атаки генерують приклади противника, які розроблені так, щоб бути ефективними у фізичному світі, а не лише в цифровій формі. Наприклад, ворожа атака на систему розпізнавання зображень може включати в себе роздруківку зображення і подальшу його модифікацію, яка призводить до того, що система неправильно класифікує його при скануванні.

• .

Проекти протиборчого машинного навчання

Є багато цікавих проектів, пов'язаних з змагальним машинним навчанням, над якими ви могли б попрацювати. Ось кілька ідей:

• Захист від ворожих атак. Це може включати в себе розробку методів, щоб зробити моделі машинного навчання більш стійкими до атак зловмисників, або розробку методів виявлення, коли моделі представляється приклад зловмисника.
• Застосування атак зловмисників до реальних проблем. Використання змагальних атак для оцінки стійкості моделей машинного навчання в конкретному застосуванні, наприклад, розпізнавання зображень або мови.
• Дослідження фундаментальних обмежень змагального машинного навчання. Вивчення теоретичних основ ворожих атак і захистів, а також спроба зрозуміти фундаментальні межі можливого в цій галузі.
• Дослідження етичних наслідків змагального машинного навчання. Атаки противника можуть мати серйозні наслідки в деяких додатках, тому важливо враховувати етичні наслідки. Це може включати вивчення потенційних ризиків і переваг змагальних програм машинного навчання, а також розробку керівних принципів для відповідального використання цих методів.

Незалежно від того, який напрямок ви оберете, важливо пам'ятати, що змагальне машинне навчання - це сфера, що швидко розвивається, і в ній є багато цікавих можливостей для досліджень і розробок.