Новое исследование раскрывает скрытые уязвимости искусственного интеллекта

Новое исследование скрытые уязвимости искусственного интеллекта на виду

В быстро развивающемся мире искусственного интеллекта обещание трансформационных изменений простирается на многочисленные области, от революционных перспектив автономных транспортных средств, перестраивающих транспортную систему, до изысканного использования искусственного интеллекта при интерпретации сложных медицинских изображений. Продвижение технологий ИИ не оставляет сомнения в цифровом Возрождении, предвещающем будущее, полное возможностей и прогресса.

Однако недавнее исследование бросает свет на обеспокоительный аспект, который часто упускается из виду: увеличенную уязвимость систем ИИ к целенаправленным атакам. Это открытие вызывает сомнения в надежности приложений ИИ в критических областях и подчеркивает необходимость более глубокого понимания этих уязвимостей.

Концепция атак противника

Атаки противника в сфере ИИ — это тип киберугрозы, при котором атакующие сознательно манипулируют входными данными системы ИИ, чтобы обмануть ее и принудить делать неправильные решения или классификации. Эти атаки эксплуатируют наследственные уязвимости в способе обработки и интерпретации данных алгоритмами ИИ.

Например, представьте автономное транспортное средство, полагающееся на ИИ для распознавания дорожных знаков. Атака противника может быть настолько простой, как нанесение особо разработанного наклейки на стоп-знак, приводящего к неправильной интерпретации ИИ и потенциально катастрофическим последствиям. Аналогично в медицинской сфере хакер может незаметно изменить данные, поступающие в систему ИИ для анализа рентгеновских снимков, что может привести к неправильным диагнозам. Эти примеры подчеркивают критическую природу этих уязвимостей, особенно в приложениях, где на кону безопасность и жизни людей.

• Шесть фреймворков и инструментов генеративного искусственного интеллекта, которыми должен обладать каждый разработчик
• Никто не защищен от внедрения быстрой инъекции LLM
• Искусственный интеллект стимулирование роста рабочих мест в цифровую эпоху

Обнаружения тревожного исследования

Исследование, совместно проведенное Тяньфу Ву, доцентом электротехники и компьютерной инженерии Университета Северной Каролины, погрузилось в распространенность этих уязвимостей противника, раскрыв, что они гораздо более распространены, чем прежде считалось. Это открытие вызывает особую озабоченность, учитывая все большую интеграцию ИИ в критические и повседневные технологии.

Ву подчеркивает серьезность ситуации, заявляя: “Атакующие могут воспользоваться этими уязвимостями, чтобы принудить ИИ интерпретировать данные любым желаемым образом. Это чрезвычайно важно, потому что если система ИИ не обладает надежностью против таких атак, ее не следует использовать на практике — особенно для приложений, которые могут повлиять на жизни людей”.

QuadAttacK: Инструмент для выявления уязвимостей

В ответ на эти результаты, Ву и его команда разработали QuadAttacK, ведущий программный продукт, разработанный для систематического тестирования глубоких нейронных сетей на предмет уязвимостей противника. QuadAttacK наблюдает реакцию ИИ на чистые данные и изучает его принятие решений. Затем он манипулирует данными, чтобы проверить уязвимость ИИ.

Ву поясняет: “QuadAttacK наблюдает за этими операциями и учится, как ИИ принимает решения, связанные с данными. Это позволяет QuadAttacK определить, как данные можно подделать, чтобы обмануть ИИ”.

При проверке концепции QuadAttacK использовался для оценки четырех широко распространенных нейронных сетей. Результаты были поразительными.

“Мы были удивлены узнать, что все четыре сети оказались очень уязвимыми к атакам противника”, — говорит Ву, подчеркивая критическую проблему в области ИИ.

Эти результаты служат тревожным сигналом для научного сообщества по искусственному интеллекту и отраслей, полагающихся на ИИ-технологии. Обнаруженные уязвимости не только представляют риски для существующих приложений, но также ставят под сомнение будущее развертывания систем ИИ в чувствительных областях.

Призыв действия для сообщества ИИ

Общедоступность QuadAttacK является значительным шагом к более широким исследованиям и разработкам в области обеспечения безопасности систем ИИ. Предоставив доступ к этому инструменту, Ву и его команда предоставили ценный ресурс исследователям и разработчикам для выявления и устранения уязвимостей в их системах ИИ.

Опубликованные работы и инструмент QuadAttacK представляются на конференции по обработке нейронной информации (NeurIPS 2023). Главным автором статьи является Томас Паниагуа, аспирант Норт-Кэролайнского университета, в соавторстве с Райаном Грейнджером, также аспирант университета. Этот доклад — не только академическая работа, но и призыв к мировому сообществу ИИ сделать безопасность в разработке ИИ приоритетной.

Стоя на распутье инноваций в области ИИ и безопасности, работы Ву и его коллег предлагают и предостережение, и дорожную карту для будущего, где ИИ может быть мощным и безопасным. Перед нами сложный, но необходимый путь к устойчивой интеграции ИИ в структуру нашего цифрового общества.

Команда сделала QuadAttacK общедоступным. Вы можете найти его здесь: https://thomaspaniagua.github.io/quadattack_web/