成都軟件定制公司深入研究對(duì)抗性人工智能并了解其在現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)中的含義。探索應(yīng)對(duì)它的挑戰(zhàn)和策略。
人工智能是一股爆炸性力量。但每一種新算法和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的出現(xiàn)，都會(huì)帶來(lái)一系列安全挑戰(zhàn)。
隨著人工智能開(kāi)發(fā)公司日益壯大，攻擊者意識(shí)到這些模型的脆弱性，并找到了惡意操縱它們的方法。這些攻擊的演變?cè)陂_(kāi)發(fā)人員和網(wǎng)絡(luò)犯罪分子之間引發(fā)了一場(chǎng)令人擔(dān)憂的貓捉老鼠游戲，現(xiàn)在被稱(chēng)為對(duì)抗性人工智能。
對(duì)于每天使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的人來(lái)說(shuō)，了解對(duì)抗性人工智能對(duì)于確?？煽啃院涂尚哦戎陵P(guān)重要。
在對(duì)抗性人工智能中，微小的惡意更改會(huì)造成巨大的問(wèn)題。網(wǎng)絡(luò)犯罪分子可能會(huì)巧妙地改變?nèi)斯ぶ悄苣Ｐ偷妮斎?，以誘使模型產(chǎn)生不準(zhǔn)確的結(jié)果。從輕微的擾動(dòng)到白盒和黑盒攻擊，從投毒攻擊到逃避攻擊，這些違規(guī)行為可能非常危險(xiǎn)。這就是為什么任何處理人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)的人都需要了解這些攻擊的細(xì)微差別以及如何預(yù)防它們。
在人工智能革命之初，模型出現(xiàn)一些錯(cuò)誤的響應(yīng)或輸出是常態(tài)。然而，隨著技術(shù)發(fā)展到今天的水平，用戶(hù)開(kāi)始期待近乎完美的結(jié)果。對(duì)抗性攻擊針對(duì)這些模型的漏洞造成嚴(yán)重破壞，其結(jié)果包括小差異（稱(chēng)為擾動(dòng)）到嚴(yán)重錯(cuò)誤的預(yù)測(cè)或響應(yīng)。
目前，人工智能開(kāi)發(fā)者社區(qū)認(rèn)識(shí)到三種突出的對(duì)抗性攻擊類(lèi)型：
當(dāng)攻擊者對(duì)人工智能模型一無(wú)所知并依靠反復(fù)試驗(yàn)來(lái)操縱系統(tǒng)時(shí)，就會(huì)發(fā)生黑盒攻擊。
白盒攻擊涉及網(wǎng)絡(luò)犯罪分子，他們對(duì)人工智能模型或機(jī)器學(xué)習(xí)算法從其權(quán)重到其架構(gòu)有完整的了解。
當(dāng)攻擊至少擁有有關(guān)模型內(nèi)部運(yùn)作的部分信息和知識(shí)時(shí)，它就是灰盒攻擊。
對(duì)抗性AI攻擊者瞄準(zhǔn)各種AI應(yīng)用和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。例如，圖像分類(lèi)器很容易被稍微改變的像素值欺騙，即使它們被認(rèn)為是強(qiáng)大的技術(shù)。在對(duì)抗性機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)實(shí)例中，攻擊者通過(guò)更改或插入單詞來(lái)操縱基于文本的自然語(yǔ)言處理模型，以創(chuàng)建錯(cuò)誤的解釋。
一個(gè)特別可怕的對(duì)抗性例子是，人工智能驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)駕駛汽車(chē)也無(wú)法免受此類(lèi)攻擊，因?yàn)楣粽呖赡軙?huì)創(chuàng)建欺騙性路標(biāo)來(lái)錯(cuò)誤地引導(dǎo)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，從而可能導(dǎo)致導(dǎo)航錯(cuò)誤或事故。隨著人工智能在更敏感的業(yè)務(wù)類(lèi)型中繼續(xù)受到關(guān)注，了解這些攻擊和目標(biāo)只會(huì)變得越來(lái)越重要，以確保技術(shù)及其用戶(hù)的安全。
對(duì)抗性AI攻擊在現(xiàn)實(shí)世界中已經(jīng)非常普遍。例如，2021年，研究人員利用化妝擊敗了先進(jìn)的面部識(shí)別軟件。2023年，研究人員還發(fā)現(xiàn)了一種讓一些最著名的AI聊天機(jī)器人（如ChatGPT和Bard）“行為不當(dāng)”的簡(jiǎn)單方法，即在提示中添加一些簡(jiǎn)單的附加內(nèi)容，以突破所有系統(tǒng)的防御，導(dǎo)致機(jī)器人對(duì)有害提示做出不允許的響應(yīng)。
了解各種對(duì)抗性攻擊方法對(duì)于人工智能開(kāi)發(fā)人員和那些使用該技術(shù)的人來(lái)說(shuō)絕對(duì)至關(guān)重要。
除了幫助開(kāi)發(fā)人員設(shè)計(jì)更能抵抗操縱和攻擊的模型外，了解這些方法還能讓他們獲得制定對(duì)策所需的洞察力。這是保護(hù)未來(lái)和現(xiàn)在人工智能應(yīng)用的一個(gè)重要方面，尤其是隨著這些系統(tǒng)在重要性、用例和更敏感的數(shù)據(jù)領(lǐng)域（如醫(yī)療保健和金融）的增長(zhǎng)。確保針對(duì)這些攻擊的保護(hù)措施的穩(wěn)健性是不可協(xié)商的，這意味著了解和理解攻擊方法是最好的進(jìn)攻和防守。
專(zhuān)家根據(jù)目標(biāo)和知識(shí)對(duì)對(duì)抗性攻擊進(jìn)行分類(lèi)。以目標(biāo)為導(dǎo)向的類(lèi)別涉及特定目標(biāo)誤分類(lèi)、一般誤分類(lèi)和置信度降低的最終目標(biāo)。那些被認(rèn)為基于知識(shí)的類(lèi)別包括白盒攻擊、黑盒攻擊和灰盒攻擊。
專(zhuān)家根據(jù)各種“盒子”分類(lèi)中的知識(shí)分類(lèi)法對(duì)對(duì)抗性攻擊進(jìn)行分類(lèi)。當(dāng)攻擊者可以訪問(wèn)有關(guān)AI模型的所有詳細(xì)信息（包括模型架構(gòu)和權(quán)重）時(shí)，就會(huì)發(fā)生白盒攻擊。這顯然為攻擊者在制作完美的攻擊擾動(dòng)方面提供了許多優(yōu)勢(shì)。
黑盒攻擊方法代表攻擊者對(duì)AI模型的內(nèi)部工作原理一無(wú)所知的情況。他們通常采用反復(fù)試驗(yàn)的方法來(lái)利用漏洞。灰盒攻擊是指攻擊者對(duì)AI模型或架構(gòu)有部分了解，但沒(méi)有對(duì)其參數(shù)進(jìn)行任何訓(xùn)練。
根據(jù)攻擊目標(biāo)，對(duì)抗性攻擊千差萬(wàn)別。誤分類(lèi)攻擊側(cè)重于使模型偏離其預(yù)期目標(biāo)，從而產(chǎn)生錯(cuò)誤的預(yù)測(cè)。此類(lèi)別的特點(diǎn)是，一般誤分類(lèi)（旨在產(chǎn)生任何錯(cuò)誤預(yù)測(cè)）與源或目標(biāo)誤分類(lèi)（力求產(chǎn)生特定的錯(cuò)誤輸出）之間存在區(qū)別。置信度降低攻擊是一種更微妙的方法，攻擊者不會(huì)直接改變預(yù)測(cè)的輸出或類(lèi)別，而是試圖削弱模型對(duì)自身預(yù)測(cè)的置信度。
由于攻擊者不斷創(chuàng)新其策略和擾動(dòng)的微妙性質(zhì)，檢測(cè)和防止對(duì)抗性攻擊繼續(xù)成為技術(shù)界面臨的重大挑戰(zhàn)。
盡管現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種高度復(fù)雜的技術(shù)，但它也存在固有的漏洞，這使得它們成為此類(lèi)攻擊的理想目標(biāo)。它們?cè)诟呔S空間中的線性行為是造成漏洞的重要因素，因?yàn)樗试S微小的輸入變化產(chǎn)生徹底改變的輸出。
一般對(duì)抗攻擊的可遷移性也加劇了防御漏洞的挑戰(zhàn)。盡管攻擊者針對(duì)一個(gè)模型發(fā)起攻擊，但即使訓(xùn)練數(shù)據(jù)和架構(gòu)不同，攻擊結(jié)果也可能誤導(dǎo)另一個(gè)模型，這意味著一次攻擊可能間接攻擊多個(gè)模型。
在“人工智能軍備競(jìng)賽”中，攻擊者不斷重新定義和完善其策略，以實(shí)現(xiàn)最大影響。隨著人工智能開(kāi)發(fā)人員加強(qiáng)防御，對(duì)手不斷創(chuàng)新，利用新算法、將人工智能融入攻擊中以及利用遺漏的系統(tǒng)漏洞。技術(shù)的不斷發(fā)展與這些攻擊策略的演變同步。
許多人工智能用戶(hù)和開(kāi)發(fā)者對(duì)日益突出的對(duì)抗性人工智能一無(wú)所知或知之甚少。這種認(rèn)識(shí)的缺乏會(huì)導(dǎo)致部署模型的漏洞和其他問(wèn)題。傳播信息和彌合知識(shí)差距是確保人工智能系統(tǒng)更具彈性的唯一方法。
在人工智能中，防御機(jī)制旨在提高模型抵御對(duì)抗性攻擊的能力，包括訓(xùn)練、輸入處理和增強(qiáng)對(duì)抗性攻擊的檢測(cè)。
主動(dòng)預(yù)防技術(shù)是增強(qiáng)AI系統(tǒng)抵御惡意威脅的最佳方法之一。對(duì)抗性訓(xùn)練是一種關(guān)鍵工具，它涉及使用這些攻擊的示例來(lái)訓(xùn)練模型，以提高其對(duì)未來(lái)類(lèi)似攻擊的抵御能力。數(shù)據(jù)增強(qiáng)還可以通過(guò)向模型展示具有擾動(dòng)版本的各種數(shù)據(jù)來(lái)擴(kuò)展和多樣化訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，從而增強(qiáng)泛化能力。
作為對(duì)抗性攻擊的哨兵，各種檢測(cè)方法有助于提醒開(kāi)發(fā)人員注意入侵。例如，基于梯度的檢測(cè)會(huì)分析AI模型梯度是否存在漏洞，因?yàn)檫@些攻擊通常會(huì)引入異常梯度。統(tǒng)計(jì)分析深入研究模型的預(yù)測(cè)模式，以檢查異常是否存在對(duì)抗性干預(yù)的跡象。
對(duì)抗性攻擊發(fā)生后立即采取對(duì)策仍然至關(guān)重要。這包括改進(jìn)模型、調(diào)整架構(gòu)，甚至使用增強(qiáng)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行重新訓(xùn)練，以防止類(lèi)似攻擊再次發(fā)生。反饋回路和自適應(yīng)機(jī)制有助于實(shí)時(shí)調(diào)整，讓您領(lǐng)先一步應(yīng)對(duì)未來(lái)的威脅。這是一個(gè)從過(guò)去的弱點(diǎn)中吸取教訓(xùn)，為未來(lái)建立更強(qiáng)大的防御的過(guò)程。
人工智能社區(qū)內(nèi)的協(xié)作是提高對(duì)抗防御能力的最重要方式。通過(guò)分享防御方法、見(jiàn)解和研究成果，人工智能開(kāi)發(fā)人員可以加強(qiáng)他們的集體防御能力。聯(lián)合努力（如協(xié)作研究和開(kāi)源項(xiàng)目）有助于匯集資源和專(zhuān)業(yè)知識(shí)，以創(chuàng)建統(tǒng)一戰(zhàn)線，從而加速開(kāi)發(fā)強(qiáng)大的防御解決方案。
隨著人工智能不斷發(fā)展和成熟，對(duì)抗性攻擊策略也繼續(xù)沿著同樣的路徑發(fā)展。該技術(shù)的引入和融入其他形式的技術(shù)也帶來(lái)了更多新型攻擊媒介的威脅。
量子計(jì)算有望帶來(lái)巨大的計(jì)算能力，它有可能通過(guò)快速生成示例和更快地探索攻擊向量來(lái)徹底改變對(duì)抗性人工智能。人工智能模型可以利用量子算法更有效地檢測(cè)和防御這些攻擊。然而，量子系統(tǒng)也可能引入新的漏洞，在使用前需要進(jìn)行深入研究。
未來(lái)預(yù)防此類(lèi)攻擊的防御策略可能包括各種進(jìn)步。例如，考慮利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的自我修復(fù)功能，實(shí)時(shí)適應(yīng)對(duì)抗性輸入。人工智能與人類(lèi)之間加強(qiáng)協(xié)作也可能有助于利用人類(lèi)直覺(jué)作為機(jī)器分析的補(bǔ)充?？鐚W(xué)科方法，如將密碼學(xué)和物理學(xué)與人工智能相結(jié)合，也可以創(chuàng)造新的防御措施。
政府和行業(yè)層面的網(wǎng)絡(luò)安全法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)尚未趕上人工智能的發(fā)展，但將在確保對(duì)抗性威脅防護(hù)標(biāo)準(zhǔn)化方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。通過(guò)實(shí)施嚴(yán)格的模型透明度標(biāo)準(zhǔn)和基準(zhǔn)、行業(yè)特定要求、協(xié)作機(jī)構(gòu)等，這些法規(guī)指導(dǎo)人工智能部署，以創(chuàng)造更強(qiáng)大的技術(shù)。
由于多種因素，對(duì)抗性人工智能是現(xiàn)代科技領(lǐng)域最復(fù)雜、最微妙的挑戰(zhàn)之一。在攻擊的復(fù)雜性、人工智能系統(tǒng)固有的脆弱性以及防御策略所需的演變之間，人工智能社區(qū)必須繼續(xù)倡導(dǎo)持續(xù)學(xué)習(xí)、協(xié)作和共同加強(qiáng)防御。這種明智的集體方法是塑造由人工智能驅(qū)動(dòng)的更安全未來(lái)的最佳方式。
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