“`html
Встречайте Crossfire: Эластичная система защиты для графовых нейронных сетей
Графовые нейронные сети (GNN) находят применение в различных областях, таких как обработка естественного языка, анализ социальных сетей и системы рекомендаций. Однако, с увеличением их использования, защита GNN становится важной задачей. Исследователи выявили уязвимости, связанные с атаками битового переворота (BFA), которые могут значительно ослабить производительность моделей.
Проблемы существующих методов защиты
Существующие методы защиты GNN имеют серьезные ограничения: они не могут полностью восстановить сеть после атаки или требуют дорогих оценок после атаки. Поэтому исследователи Венского университета разработали новое решение — Crossfire.
Что такое атаки битового переворота?
Атаки битового переворота манипулируют отдельными битами в бинарном коде модели глубокого обучения, что создает серьезные риски безопасности. Текущие методы защиты, такие как ловушки и хэширование, не могут полностью устранить ущерб.
Решение Crossfire
Crossfire — это адаптивная гибридная модель, которая использует существующие механизмы защиты и восстанавливает модель после атаки с помощью коррекции весов на уровне битов. Основные механизмы Crossfire:
- Кодирование битовой избыточности: Установка некоторых весов в ноль снижает количество активных весов, отвлекая атакующих от критически важных весов.
- Эластичная коррекция весов: Первичные хэши определяют, где произошли изменения после атаки, а затем указывают точное местоположение. Коррекции выполняются на уровне битов.
Результаты
В ходе 2160 экспериментов Crossfire показал на 21.8% более высокую вероятность восстановления GNN до состояния до атаки по сравнению с конкурентами. Качество предсказаний после ремонта улучшилось в среднем на 10.85%.
Заключение
Crossfire значительно улучшает защиту GNN от атак битового переворота, предлагая новый эффективный метод. Его адаптивная природа позволяет динамически распределять ресурсы в зависимости от серьезности атаки, что делает его эффективным и масштабируемым решением.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), используйте Crossfire как пример. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить.
Подберите подходящее решение ИИ и внедряйте его постепенно. Начните с малого проекта, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab на itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
