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微云全息(NASDAQ: HOLO)發(fā)布對(duì)抗性攻擊防御新框架:機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的安全關(guān)鍵分析
在人工智能(AI)技術(shù)飛速發(fā)展的今天,機(jī)器學(xué)習(xí)模型的安全問(wèn)題日益受到關(guān)注。微云全息(NASDAQ: HOLO)研究顯示,對(duì)抗性攻擊對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的威脅不容忽視。這些攻擊能夠使模型“中毒”,逃避分類(lèi),甚至泄露關(guān)于模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)的敏感信息。微云全息通過(guò)深入分析,提出了一種新的框架,稱(chēng)為SARS 框架(Secure AI Robustness System),旨在從安全關(guān)鍵的角度出發(fā),評(píng)估和增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的安全性。
對(duì)抗性攻擊是指通過(guò)精心設(shè)計(jì)的輸入,誤導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)模型做出錯(cuò)誤判斷的攻擊方式。這些攻擊不僅威脅到模型的準(zhǔn)確性,更可能對(duì)依賴(lài)這些模型的實(shí)時(shí)和安全關(guān)鍵系統(tǒng)造成嚴(yán)重后果。微云全息的研究指出,盡管已經(jīng)提出了多種防御措施,但它們往往在計(jì)算上成本高昂,且可能降低模型的性能。為了解決這一問(wèn)題,微云全息提出了一種SARS 框架。該框架使用對(duì)抗性噪聲來(lái)評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的安全性,從而找到系統(tǒng)可能失敗的上限。這種方法不僅簡(jiǎn)單實(shí)用,而且能夠有效地平衡魯棒性和準(zhǔn)確性之間的反比關(guān)系。
在對(duì)ResNet架構(gòu)進(jìn)行的測(cè)試中,微云全息發(fā)現(xiàn),即使是在小規(guī)模的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)上,所有的測(cè)試配置也無(wú)法滿(mǎn)足“安全關(guān)鍵”的任何合理定義。這一發(fā)現(xiàn)表明,現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在安全性方面還有很大的提升空間。且,安全關(guān)鍵系統(tǒng)受到法律約束,要求軟件更改必須是可解釋的,并且每一個(gè)更改都必須經(jīng)過(guò)徹底的測(cè)試。這為機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)和維護(hù)帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。
SARS 框架旨在幫助開(kāi)發(fā)者更好地理解和控制這些更改,以確保系統(tǒng)的安全性和合規(guī)性:
安全性評(píng)估(Security Assessment)
對(duì)抗性噪聲生成:利用先進(jìn)的算法生成對(duì)抗性噪聲,模擬潛在的攻擊場(chǎng)景。
系統(tǒng)響應(yīng)分析:評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在對(duì)抗性噪聲輸入下的反應(yīng),確定系統(tǒng)的脆弱性。
魯棒性增強(qiáng)(Robustness Enhancement)
模型加固:通過(guò)對(duì)抗性訓(xùn)練,增強(qiáng)模型對(duì)噪聲的抵抗力,減少誤判率。
數(shù)據(jù)清洗:開(kāi)發(fā)算法清洗訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的潛在噪聲,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。
準(zhǔn)確性保障(Accuracy Assurance)
性能基準(zhǔn)測(cè)試:建立性能基準(zhǔn),確保在增強(qiáng)魯棒性的同時(shí),模型的準(zhǔn)確性不會(huì)受到太大影響。
實(shí)時(shí)監(jiān)控:部署實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng),持續(xù)跟蹤模型的表現(xiàn),及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決性能下降問(wèn)題。
法律合規(guī)性(Legal Compliance)
可解釋性設(shè)計(jì):確保所有模型更改都是可解釋的,以滿(mǎn)足法律對(duì)透明度的要求。
合規(guī)性測(cè)試:對(duì)模型更改進(jìn)行嚴(yán)格的合規(guī)性測(cè)試,確保符合所有相關(guān)法律法規(guī)。
系統(tǒng)整合(System Integration)
框架集成:將SARS框架集成到現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中,提供全面的安全和性能保障。
用戶(hù)培訓(xùn):對(duì)用戶(hù)進(jìn)行培訓(xùn),使其了解如何使用SARS框架,以及如何解讀和應(yīng)用安全分析結(jié)果。
持續(xù)改進(jìn)(Continuous Improvement)
反饋循環(huán):建立反饋機(jī)制,收集用戶(hù)和系統(tǒng)的反饋,不斷優(yōu)化SARS框架。
研究合作:研究新的安全威脅和防御策略,保持SARS框架的前沿性。
透明度和信任(Transparency and Trust)
透明度報(bào)告:定期發(fā)布透明度報(bào)告,公開(kāi)SARS框架的安全性評(píng)估結(jié)果和改進(jìn)措施。
社區(qū)參與:通過(guò)開(kāi)放源代碼和協(xié)作開(kāi)發(fā),增強(qiáng)框架的可靠性和信任度。
微云全息(NASDAQ: HOLO)的SARS框架旨在為機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)提供一個(gè)全面的安全解決方案,確保在提高魯棒性的同時(shí),不會(huì)犧牲模型的準(zhǔn)確性,并且滿(mǎn)足法律合規(guī)性的要求。通過(guò)不斷的技術(shù)迭代和社區(qū)合作,SARS框架將能夠適應(yīng)不斷變化的安全威脅,為生產(chǎn)級(jí)人工智能系統(tǒng)的安全提供堅(jiān)實(shí)的保障。
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