Исследование из Тель-Авивского университета: GASLITE — метод выявления уязвимостей в системах текстового поиска на основе плотных встраиваний.

Легче сразу спросить

AI снижает операционные расходы на 20–40% за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач

за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?

Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30%

. Как это работает?

AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50%

. Расскажите подробнее!

«`html

Введение в GASLITE: решение для защиты систем поиска

Dense embedding-based text retrieval стал основой для ранжирования текстов по запросам. Системы используют глубокое обучение для встраивания текста в векторные пространства, что позволяет измерять семантическое сходство. Это важно для поисковых систем и генерации информации, где точность и контекст имеют значение.

Проблемы с манипуляциями

Главная проблема таких систем — уязвимость к манипуляциям. Злоумышленники могут внедрять поддельные тексты, что искажает результаты поиска и угрожает надежности систем.

Методы защиты

Ранее использовались простые методы защиты, но они неэффективны против сложных моделей. Исследователи из Тель-Авивского университета разработали метод GASLITE, который более эффективен, так как фокусируется на пространстве встраивания, а не на изменении текста.

Как работает GASLITE

GASLITE создает поддельные тексты, используя оптимизированные триггеры для максимального сходства с целевыми запросами. Этот метод позволяет злоумышленникам внедрять тексты, которые сложно обнаружить стандартными методами защиты.

Результаты тестирования

Метод GASLITE продемонстрировал высокую эффективность, достигая 61-100% успеха в ранжировании поддельных текстов в топ-10 результатов. Это было достигнуто с минимальным вмешательством в корпус данных.