Home-theater-designers
కృత్రిమ మేధస్సులో పురోగతి వివిధ రంగాలపై గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపింది. ఇది చాలా మంది టెక్ ఔత్సాహికులను ఆందోళనకు గురి చేసింది. ఈ సాంకేతికతలు వేర్వేరు అనువర్తనాల్లోకి విస్తరించడంతో, అవి విరోధి దాడుల పెరుగుదలకు దారితీస్తాయి.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌లో వ్యతిరేక దాడులు అంటే ఏమిటి?
విరోధి దాడులు AI మోడల్స్‌లోని స్పెసిఫికేషన్‌లు మరియు దుర్బలత్వాలను ఉపయోగించుకుంటాయి. అవి AI మోడల్స్ నుండి నేర్చుకున్న డేటాను పాడు చేస్తాయి మరియు ఈ మోడల్‌లు సరికాని అవుట్‌పుట్‌లను రూపొందించేలా చేస్తాయి.
రోజు యొక్క వీడియోను తయారు చేయండి కంటెంట్‌తో కొనసాగడానికి స్క్రోల్ చేయండి
ఒక చిలిపివాడు పైనాపిల్‌గా అమర్చిన స్క్రాబుల్ టైల్స్‌ను 'యాపిల్‌పైన్'గా మార్చాడని ఊహించండి. ఇది ప్రత్యర్థి దాడుల్లో జరిగేదే.
కొన్ని సంవత్సరాల క్రితం, AI మోడల్ నుండి కొన్ని తప్పు ప్రతిస్పందనలు లేదా అవుట్‌పుట్‌లను పొందడం ఆనవాయితీ. AI వినియోగదారులు దాదాపు ఖచ్చితమైన ఫలితాలను ఆశించడంతో, దోషాలు మినహాయింపుగా మారినందున, ఇప్పుడు రివర్స్ పరిస్థితి ఉంది.
ఈ AI నమూనాలు వాస్తవ-ప్రపంచ దృశ్యాలకు వర్తింపజేసినప్పుడు, తప్పులు ప్రాణాంతకం కావచ్చు, విరోధి దాడులను చాలా ప్రమాదకరంగా మారుస్తాయి. ఉదాహరణకు, ట్రాఫిక్ చిహ్నాలపై ఉన్న స్టిక్కర్లు స్వయంప్రతిపత్త స్వీయ-డ్రైవింగ్ కారును గందరగోళానికి గురి చేస్తాయి మరియు అది ట్రాఫిక్‌లోకి లేదా నేరుగా అడ్డంకిగా మారేలా చేస్తుంది.
విరోధి దాడుల రకాలు
వివిధ రకాల విరోధి దాడులు ఉన్నాయి. తో రోజువారీ అనువర్తనాల్లో AI యొక్క ఏకీకరణను పెంచడం , ఈ దాడులు అధ్వాన్నంగా మరియు మరింత క్లిష్టంగా మారవచ్చు.
అయినప్పటికీ, AI మోడల్ గురించి ముప్పు నటుడికి ఎంత తెలుసు అనే దాని ఆధారంగా మేము విరోధి దాడులను రెండు రకాలుగా వర్గీకరించవచ్చు.
1. వైట్ బాక్స్ దాడులు
లో వైట్ బాక్స్ దాడులు , ముప్పు నటులు AI మోడల్ యొక్క అంతర్గత పనితీరు గురించి పూర్తి అవగాహన కలిగి ఉంటారు. వారికి దాని స్పెసిఫికేషన్‌లు, శిక్షణ డేటా, ప్రాసెసింగ్ పద్ధతులు మరియు పారామీటర్‌లు తెలుసు. ఈ జ్ఞానం మోడల్ కోసం ప్రత్యేకంగా విరోధి దాడిని నిర్మించడానికి వారిని అనుమతిస్తుంది.
వైట్ బాక్స్ దాడిలో మొదటి దశ అసలైన శిక్షణ డేటాను మార్చడం, సాధ్యమైనంత తక్కువ మార్గంలో దానిని పాడు చేయడం. సవరించిన డేటా ఇప్పటికీ అసలైన దానితో సమానంగా ఉంటుంది కానీ AI మోడల్ సరికాని ఫలితాలను అందించడానికి తగినంత ముఖ్యమైనది.
అంతే కాదు. దాడి తరువాత, బెదిరింపు నటుడు మోడల్ ప్రభావాన్ని విరోధి ఉదాహరణలను అందించడం ద్వారా అంచనా వేస్తాడు- మోడల్ పొరపాట్లు చేసేలా రూపొందించిన వక్రీకరించిన ఇన్‌పుట్‌లు - మరియు అవుట్‌పుట్‌ను విశ్లేషిస్తుంది. మరింత సరికాని ఫలితం, మరింత విజయవంతమైన దాడి.
2. బ్లాక్ బాక్స్ దాడులు
వైట్ బాక్స్ దాడుల మాదిరిగా కాకుండా, బెదిరింపు నటుడికి AI మోడల్ యొక్క అంతర్గత పనితీరు గురించి తెలుసు, నేరస్థులు బ్లాక్ బాక్స్ దాడులు మోడల్ ఎలా పనిచేస్తుందో తెలియదు. వారు కేవలం బ్లైండ్ స్పాట్ నుండి మోడల్‌ను గమనిస్తారు, దాని ఇన్‌పుట్ మరియు అవుట్‌పుట్ విలువలను పర్యవేక్షిస్తారు.
విండోస్ 10 హోమ్ వర్సెస్ ప్రో వర్సెస్ ఎంటర్‌ప్రైజ్
బ్లాక్ బాక్స్ దాడిలో మొదటి దశ AI మోడల్ వర్గీకరించాలనుకుంటున్న ఇన్‌పుట్ లక్ష్యాన్ని ఎంచుకోవడం. బెదిరింపు నటుడు మానవ కంటికి కనిపించని డేటాకు జాగ్రత్తగా రూపొందించిన శబ్దం, కలతలను జోడించడం ద్వారా ఇన్‌పుట్ యొక్క హానికరమైన సంస్కరణను సృష్టిస్తాడు, అయితే AI మోడల్ పనిచేయకుండా చేయగలడు.
హానికరమైన సంస్కరణ మోడల్‌కు అందించబడుతుంది మరియు అవుట్‌పుట్ గమనించబడుతుంది. మోడల్ అందించిన ఫలితాలు బెదిరింపు నటులు వెర్షన్‌లో అందించబడిన ఏదైనా డేటాను తప్పుగా వర్గీకరిస్తాయనే నమ్మకం ఉన్నంత వరకు సంస్కరణను సవరించడానికి సహాయపడతాయి.
విరోధి దాడులలో ఉపయోగించే సాంకేతికతలు
హానికరమైన ఎంటిటీలు వ్యతిరేక దాడులను నిర్వహించడానికి వివిధ పద్ధతులను ఉపయోగించవచ్చు. ఈ టెక్నిక్‌లలో కొన్ని ఇక్కడ ఉన్నాయి.
1. విషప్రయోగం
దాడి చేసేవారు AI మోడల్ ఇన్‌పుట్ డేటాలో కొంత భాగాన్ని దాని శిక్షణ డేటాసెట్‌లు మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని రాజీ చేయడానికి (విషం) మార్చవచ్చు.
విషం యొక్క అనేక రూపాలు ఉన్నాయి. సాధారణమైన వాటిలో ఒకటి బ్యాక్‌డోర్ పాయిజనింగ్ అని పిలువబడుతుంది, ఇక్కడ చాలా తక్కువ శిక్షణ డేటా ప్రభావితమవుతుంది. AI మోడల్ నిర్దిష్ట ట్రిగ్గర్‌లతో పరిచయంపై పనిచేయకుండా 'యాక్టివేట్' అయ్యే వరకు అత్యంత ఖచ్చితమైన ఫలితాలను అందిస్తూనే ఉంటుంది.
2. ఎగవేత
ఈ సాంకేతికత ప్రాణాంతకం, ఎందుకంటే ఇది AI యొక్క భద్రతా వ్యవస్థను అనుసరించడం ద్వారా గుర్తించడాన్ని నివారిస్తుంది.
చాలా AI మోడల్‌లు అనామలీ డిటెక్షన్ సిస్టమ్‌లను కలిగి ఉంటాయి. ఎగవేత పద్ధతులు ఈ వ్యవస్థలను నేరుగా అనుసరించే వ్యతిరేక ఉదాహరణలను ఉపయోగించుకుంటాయి.
అటానమస్ కార్లు లేదా మెడికల్ డయాగ్నస్టిక్స్ మోడల్స్ వంటి క్లినికల్ సిస్టమ్‌లకు వ్యతిరేకంగా ఈ సాంకేతికత ముఖ్యంగా ప్రమాదకరం. ఇవి తప్పులు తీవ్రమైన పరిణామాలకు దారితీసే ఫీల్డ్‌లు.
3. బదిలీ
ఈ టెక్నిక్‌ని ఉపయోగించే థ్రెట్ యాక్టర్‌లకు AI మోడల్ పారామితుల గురించి మునుపటి జ్ఞానం అవసరం లేదు. వారు మోడల్ యొక్క ఇతర సంస్కరణలకు వ్యతిరేకంగా గతంలో విజయవంతమైన విరోధి దాడులను ఉపయోగిస్తారు.
ఉదాహరణకు, ఒక విరోధి దాడి తాబేలును రైఫిల్‌గా పొరపాటుగా చిత్ర వర్గీకరణ మోడల్‌కు కారణమైతే, ఖచ్చితమైన దాడి ఇతర ఇమేజ్ వర్గీకరణ నమూనాలు అదే లోపాన్ని చేయడానికి కారణం కావచ్చు. ఇతర మోడల్‌లు వేరొక డేటాసెట్‌లో శిక్షణ పొంది ఉండవచ్చు మరియు విభిన్న నిర్మాణాన్ని కలిగి ఉండవచ్చు, కానీ ఇప్పటికీ దాడికి గురవుతాయి.
4. సరోగసీ
ఎగవేత పద్ధతులు లేదా గతంలో విజయవంతమైన దాడులను ఉపయోగించి మోడల్ యొక్క భద్రతా వ్యవస్థలను అనుసరించే బదులు, బెదిరింపు నటుడు సర్రోగేట్ మోడల్‌ను ఉపయోగించవచ్చు.
ఈ సాంకేతికతతో, బెదిరింపు నటుడు టార్గెట్ మోడల్ యొక్క ఒకే విధమైన సంస్కరణను సృష్టిస్తాడు, ఇది సర్రోగేట్ మోడల్. సర్రోగేట్ యొక్క ఫలితాలు, పారామితులు మరియు ప్రవర్తనలు తప్పనిసరిగా కాపీ చేయబడిన అసలు మోడల్‌తో సమానంగా ఉండాలి.
సర్రోగేట్ ఇప్పుడు ఒక సరికాని ఫలితాన్ని ఉత్పత్తి చేసే వరకు లేదా తప్పుగా వర్గీకరణ చేసే వరకు వివిధ వ్యతిరేక దాడులకు గురవుతుంది. అప్పుడు, ఈ దాడి అసలు లక్ష్యం AIపై ఉపయోగించబడుతుంది.
వ్యతిరేక దాడులను ఎలా ఆపాలి
బెదిరింపు నటులు వివిధ రూపాలు మరియు సాంకేతికతలను ఉపయోగిస్తున్నందున విరోధి దాడులకు వ్యతిరేకంగా రక్షించడం సంక్లిష్టమైనది మరియు సమయం తీసుకుంటుంది. అయితే, క్రింది దశలు విరోధి దాడులను నిరోధించవచ్చు మరియు ఆపవచ్చు.
1. వ్యతిరేక శిక్షణ
వ్యతిరేక దాడులను నిరోధించే అత్యంత ప్రభావవంతమైన దశ విరోధి శిక్షణ, విరోధి ఉదాహరణలను ఉపయోగించి AI నమూనాలు మరియు యంత్రాల శిక్షణ. ఇది మోడల్ యొక్క పటిష్టతను మెరుగుపరుస్తుంది మరియు ఇది స్వల్పంగానైనా ఇన్‌పుట్ పర్‌టర్బేషన్‌లకు స్థితిస్థాపకంగా ఉండటానికి అనుమతిస్తుంది.
2. రెగ్యులర్ ఆడిటింగ్
AI మోడల్ అనోమాలి డిటెక్షన్ సిస్టమ్‌లోని బలహీనతలను క్రమం తప్పకుండా తనిఖీ చేయడం అవసరం. ఇది ఉద్దేశపూర్వకంగా మోడల్‌ను వ్యతిరేక ఉదాహరణలతో అందించడం మరియు హానికరమైన ఇన్‌పుట్‌కు మోడల్ ప్రవర్తనను పర్యవేక్షించడం.
3. డేటా శానిటైజేషన్
ఈ పద్ధతిలో మోడల్‌లో హానికరమైన ఇన్‌పుట్‌లు అందించబడుతున్నాయో లేదో తనిఖీ చేయడం ఉంటుంది. వాటిని గుర్తించిన తర్వాత, వాటిని వెంటనే తొలగించాలి.
ఈ డేటాను ఇన్‌పుట్ ధ్రువీకరణను ఉపయోగించి గుర్తించవచ్చు, ఇందులో గతంలో తెలిసిన వ్యతిరేక ఉదాహరణల నమూనాలు లేదా సంతకాల కోసం డేటాను తనిఖీ చేయడం ఉంటుంది.
4. భద్రతా నవీకరణలు
సెక్యూరిటీ అప్‌డేట్‌లు మరియు ప్యాచ్‌లతో తప్పు చేయడం కష్టం. ఫైర్‌వాల్‌లు, యాంటీ మాల్వేర్ ప్రోగ్రామ్‌లు మరియు వంటి బహుళ-లేయర్డ్ సెక్యూరిటీ చొరబాటు గుర్తింపు మరియు నివారణ వ్యవస్థలు AI మోడల్‌ను విషపూరితం చేయాలనుకునే ముప్పు నటుల నుండి బాహ్య జోక్యాన్ని నిరోధించడంలో సహాయపడుతుంది.
xbox యాప్ ఐఫోన్‌లో గేమ్‌ట్యాగ్‌ను ఎలా మార్చాలి
విరోధి దాడులు విలువైన విరోధి కావచ్చు
విరోధి దాడుల భావన అధునాతన అభ్యాసం మరియు యంత్ర అభ్యాసానికి సమస్యను అందిస్తుంది.
ఫలితంగా, AI నమూనాలు విరోధి శిక్షణ, సాధారణ ఆడిటింగ్, డేటా శానిటైజేషన్ మరియు సంబంధిత భద్రతా అప్‌డేట్‌లు వంటి రక్షణతో ఆయుధాలు కలిగి ఉంటాయి.