人工智能 (AI ）提供了跨行业的变革潜力，但其易受对抗性攻击的脆弱性带来了重大风险。对抗性攻击（其中精心设计的输入欺骗人工智能模型）可能会破坏系统的可靠性、安全性和安全性< /a>.本文探讨了减轻对抗性操纵并确保实际应用中稳健运行的关键策略。
了解威胁
对抗性攻击针对机器学习中固有的敏感性楷模。通过以人类无法察觉的方式巧妙地更改输入数据，攻击者可以：
- 引发错误分类：可以操纵图像、音频文件或文本，导致 AI 模型做出错误分类（例如错误识别交通标志）[1]。
- 触发错误行为：攻击者可能会设计一个输入来引发系统特定的有害响应[2]。
- 损害模型完整性：攻击可以泄露有关模型训练数据或架构的敏感细节，为进一步利用开辟途径[2]。
- 逃避攻击：攻击者可以在测试时修改样本以逃避检测，尤其是基于人工智能的安全系统[2]。
- 数据中毒：攻击者可能会破坏训练数据本身，从而导致广泛的模型失败，凸显了数据来源的必要性 [2]。
主要缓解策略
- 对抗性训练：在训练过程中让 AI 模型接触对抗性示例，可以增强其识别和抵御此类攻击的能力。此过程强化了模型的决策边界[3]。
- 输入预处理：应用图像大小调整、压缩或引入计算噪声等变换可能会破坏对抗性扰动的稳定性，从而降低其有效性[2]。
- 架构上稳健的模型：研究表明，某些神经网络架构本质上更能抵抗对抗性操纵。仔细的模型选择提供了一层防御，尽管可能会牺牲基线性能[3]。
- 量化不确定性：将不确定性估计纳入 AI 模型至关重要。如果模型表明对特定输入的置信度较低，它可能会触发人为干预或回退到更传统、不易受到攻击的系统。
- 集成方法：汇总多个不同模型的预测可以淡化对抗性输入误导任何单个模型的潜在影响。
挑战和正在进行的研究
防御对抗性攻击需要不断发展。主要挑战包括：
- 攻击的可转移性：为一种模型设计的对抗性示例通常可以成功欺骗其他模型，即使是那些具有不同架构或训练数据集的模型[2]。
- 物理世界鲁棒性：攻击向量超出了数字操作范围，涵盖了现实世界的对抗示例（例如物理改变的路标）[1]。
- 不断变化的威胁形势：对手不断适应，因此研究需要保持领先。研究的本质还应该更加侧重于识别威胁及其结果。
解决这些威胁的潜在方法是有限的，目前有一些有希望的方法是：
- 经过认证的稳健性：开发方法，为模型针对规定范围的扰动的恢复能力提供数学保证。
- 检测对抗性示例：构建专门设计的系统，以便在潜在的对抗性输入损害下游人工智能模型之前识别它们。
- 对抗性可解释性：开发工具以更好地理解模型为何容易受到攻击，从而指导更好的防御。
结论
减轻对抗性攻击对于确保人工智能系统的安全、可靠和合乎道德的使用至关重要。通过采用多方位的防御策略，及时了解最新的研究进展，并对不断变化的威胁保持警惕，开发人员可以培育抵御恶意操纵的人工智能系统。
参考文献
- Goodfellow, I. J.、Shlens, J. 和 Szegedy, C. (2014)。解释和利用对抗性例子。 arXiv 预印本 arXiv:1412.6572。
- Kurakin, A.、Goodfellow, I. 和 Bengio, S. (2016)。大规模对抗性机器学习。 arXiv 预印本 arXiv:1611.01236。
- Madry, A.、Makelov, A.、Schmidt, L.、Tsipras, D. 和 Vladu, A. (2017)。建立抵抗对抗性攻击的深度学习模型。 arXiv 预印本 arXiv:1706.06083。