Предложение AI Paper: Approximation Decision Boundary ADBA: An AI Approach for Black-Box Adversarial Attacks
Методы машинного обучения, особенно глубокие нейронные сети (DNN), широко считаются уязвимыми для атак. В задачах классификации изображений уже небольшие аддитивные возмущения вводимых изображений могут радикально влиять на точность классификации предварительно обученной модели. Это вызывает значительные опасения в области безопасности для критических приложений DNN. Необходимо понять и уменьшить воздействие адверсивных атак.
Классификация адверсивных атак
Атаки классифицируются на белые и черные. Белые атаки требуют полного знания целевой модели машинного обучения, что делает их непрактичными во многих реальных ситуациях. Черные атаки более реалистичны, так как не требуют подробного знания целевой модели. Они могут быть разделены на атаки на основе переноса, атаки на основе оценки вероятности (или мягкие метки) и атаки на основе принятия решений (жесткие метки).
Эффективность и эффективность атак
Ученые подчеркивают атаки на основе принятия решений из-за их общей применимости и эффективности в реальных адверсивных ситуациях. Эти атаки стремятся обмануть целевую модель, соблюдая ограничения, такие как создание адверсивных примеров с наименьшим количеством запросов и сохранение силы возмущения в предопределенном диапазоне.
Улучшение эффективности атак
Существующие атаки на основе принятия решений могут быть разделены на атаки случайного поиска, оценки градиента и геометрического моделирования. В данном исследовании команда ученых фокусируется на атаках случайного поиска, которые стремятся найти оптимальное направление возмущения с наименьшим решением границы.
Улучшение еффективности атак
Основная проблема атак случайного поиска заключается в большом количестве запросов, необходимых для определения границы решения и оптимизации направления возмущения. Это увеличивает вероятность обнаружения и снижает успех атаки. Улучшение эффективности атак и минимизация количества запросов являются важными аспектами для улучшения атак на основе принятия решений.
Заключение
Улучшение эффективности атак на основе принятия решений предполагает тонкий баланс между минимизацией количества запросов и поддержанием эффективных стратегий возмущения. Ученые предлагают исследовать инновационные методы, чтобы обеспечить надежное тестирование DNN и защитить их от потенциальных адверсивных угроз.
Ресурсы
Подробности исследования доступны в этой статье. Вся кредит за это исследование принадлежит авторам.
Следите за нами в Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn. Подписывайтесь на нашу рассылку.
Не забудьте присоединиться к нашему SubReddit по машинному обучению.
Используйте AI для развития вашего бизнеса
Если вы хотите использовать искусственный интеллект для развития вашего бизнеса и оставаться в числе лидеров, обратитесь к нам.
Как ИИ может изменить вашу работу
Оцените, как искусственный интеллект может изменить вашу работу, определите области применения автоматизации, где ваши клиенты могут извлечь выгоду из ИИ.
Определение KPI
Определите ключевые показатели эффективности, которые вы хотите улучшить с помощью искусственного интеллекта.
Подбор решения
Подберите подходящее решение среди различных вариантов искусственного интеллекта. Внедряйте его постепенно, начиная с небольшого проекта, анализируйте результаты и KPI, и расширяйте автоматизацию на основе данных и опыта.
Получить советы
Если вам нужны советы по внедрению искусственного интеллекта, обратитесь к нам на Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Дополнительное использование ИИ
Попробуйте нашего AI Sales Bot здесь, он помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как решения от AI Lab itinai.ru могут изменить ваши процессы. Будущее уже здесь!
