“`html
Применение искусственного интеллекта (ИИ) для обеспечения надежности и безопасности моделей
Быстрое развитие и широкое применение систем искусственного интеллекта (ИИ) принесло множество преимуществ, но также повлекло за собой значительные риски. ИИ-системы могут быть уязвимыми для атак, что может привести к негативным последствиям. Построение надежных моделей ИИ затруднено из-за их часто непрозрачного внутреннего устройства и уязвимости к атакам, таким как уклонение, отравление и оракульные атаки. Эти атаки могут манипулировать данными для ухудшения производительности модели или извлечения чувствительной информации, что требует надежных методов оценки и смягчения таких угроз.
Оценка надежности и безопасности ИИ с помощью Dioptra
Существующие методы оценки безопасности и надежности ИИ сосредоточены на конкретных атаках или защитах, не учитывая более широкий спектр возможных угроз. Эти методы могут лишаться воспроизводимости, прослеживаемости и совместимости, что затрудняет сравнение результатов между различными исследованиями и применениями. Национальный институт стандартов и технологий (NIST) разработал Dioptra для решения проблемы обеспечения надежности и безопасности моделей искусственного интеллекта (ИИ).
Dioptra – это комплексная программная платформа, которая оценивает надежные характеристики ИИ. Dioptra помогает функции измерения Рамочного управления рисками ИИ NIST, предоставляя инструменты для оценки, анализа и отслеживания рисков ИИ. Это способствует созданию действительных, надежных, безопасных, защищенных и открытых систем ИИ. Он направлен на решение ограничений существующих моделей, предоставляя стандартизированную платформу для оценки надежности систем ИИ.
Dioptra построен на микросервисной архитектуре, которая позволяет его развертывать на различных масштабах, от локальных ноутбуков до распределенных систем с высокими вычислительными ресурсами. Основным компонентом является API тестовой площадки, который управляет запросами и взаимодействиями пользователей. Платформа использует очередь Redis и контейнеры Docker для обработки экспериментальных задач, обеспечивая модульность и масштабируемость. Система плагинов Dioptra позволяет интегрировать существующие пакеты Python и разрабатывать новые функциональные возможности, способствуя расширяемости. Модульная конструкция платформы поддерживает комбинирование различных наборов данных, моделей, атак и защит, обеспечивая комплексные оценки. Новыми особенностями являются воспроизводимость и прослеживаемость, обеспечиваемые созданием снимков ресурсов и отслеживанием полной истории экспериментов и входных данных. Интерактивный веб-интерфейс Dioptra и возможности многопользовательского развертывания дополнительно улучшают его удобство использования, позволяя пользователям делиться и повторно использовать компоненты.
В заключение, NIST решает ограничения существующих методов, обеспечивая комплексные оценки в различных условиях, способствуя воспроизводимости и прослеживаемости, а также поддерживая совместимость между различными компонентами. Облегчая детальные оценки защит ИИ от широкого спектра атак, Dioptra помогает исследователям и разработчикам лучше понимать и смягчать риски, связанные с системами искусственного интеллекта. Это делает Dioptra ценным инструментом для обеспечения надежности и безопасности ИИ в различных применениях.
Подробности и блог можно найти здесь. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему Telegram-каналу и группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наш бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему 47k+ ML SubReddit.
Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь.
Статья NIST Releases a Machine Learning Tool for Testing AI Model Risks была опубликована на MarkTechPost.
Применение ИИ в вашем бизнесе
Если вы хотите использовать ИИ для развития своей компании и оставаться в числе лидеров, обратите внимание на инструмент NIST Releases a Machine Learning Tool for Testing AI Model Risks.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из ИИ.
Определитесь с ключевыми показателями эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение – сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ-решения постепенно: начните с малого проекта, проанализируйте результаты и KPI.
На основе полученных данных и опыта расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI-ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru – будущее уже здесь!
“`
