Каким цифровым «зельем» можно отравить нейросеть и к чему это приведет

РБКHi-Tech

Ложь, шум и капелька яда

Каким цифровым «зельем» можно отравить нейросеть и к чему это приведет

Автор: София Труцуненко, методический лид направления Data Science школы IT-профессий Skillfactory

Фото: Михаил Гребенщиков / РБК

Любой, кто работал с большими моделями ИИ (ChatGPT, Midjourney), знает, что сгенерированные тексты и изображения часто требуют коррекции или дополнительных уточнений. Нейросеть может придумывать цифры, создавать фальшивые объекты или признаки, которых на самом деле не было в исходных данных. Это довольно частое явление для больших генеративных моделей, которое еще называют галлюцинациями. Но за неправильными результатами могут скрываться не только ошибки модели, но и злонамеренные действия — отравление данных.

Что такое отравление данных

Отравление данных (data poisoning) — это атака на машинное обучение, во время которой злоумышленник вводит вредоносные данные в обучающий набор для нарушения работы алгоритма обучения и снижения его эффективности.

Чтобы понять, как работает отравление данных, нужно разобраться, как в общем работают алгоритмы машинного обучения. Изначально собирается большой набор данных, и от того, какие именно данные взяли, зависит результат. Следующий шаг — привести данные к одному формату, а для некоторых задач дополнительно снабдить их подсказками для алгоритма (разметкой). Далее алгоритм находит в них признаки и закономерности.

И когда обученный алгоритм сталкивается с данными, которые он еще не видел, он может решить эту задачу, опираясь на те правила, которые он для себя создал ранее. Отравление данных нарушает этот процесс, подмешивая в обучающий набор вредоносные сведения, которые искажают или запутывают обученный алгоритм.

Рассмотрим некоторые примеры таких атак.

  • Внесение шума (Noise Injection): добавление случайных или искаженных данных в обучающий набор.
  • Удаление данных (Data Removal): исключение части данных из обучающего набора.
  • Вставка ложных объектов (Object Insertion): добавление несуществующих или ложных объектов в обучающий набор. Сюда же входят скрытые надписи, вотермарки, изображения.
  • Изменение меток классов (Label Flipping): изменение или искажение разметки классов в обучающем наборе. То есть данные не добавляются, но происходит подмена: например, картинки с кошками подписываются как картинки с собаками, и наоборот.

Но гораздо интереснее те методы, которые нельзя заметить, ведь современные отравленные данные могут выглядеть нормально для человеческого глаза, но при этом они тоже будут ломать алгоритм.

Одним из самых громких примеров отравления данных является программа Nightshade, созданная исследователями Чикагского университета. Это ответ на достаточно больную этическую тему для больших генеративных ИИ-моделей — проблему авторского права.

Чтобы обучить качественную модель на уровне DALL-E и Midjourney, нужно не просто много данных, нужно очень много данных. И многие большие модели не обладают правами на работы, которые использовались в обучении. А результат работы — сгенерированная картинка, которая не имеет признаков интеллектуальной собственности. Nightshade незаметно вставляет признаки одного объекта на картинки с другим. Там, где человеческий глаз увидит собаку, нейронная сеть может воспринимать признаки и контуры другого объекта, например кота. Это позволяет создавать искажения в изображениях, которые остаются незамеченными человеком, но влияют на работу модели искусственного интеллекта, обученной на этих данных. Изображения меняются таким образом, что видимая разница минимальна.

Зоны риска

Отравление данных — это очень серьезный метод воздействия на системы искусственного интеллекта, он может привести к различным по степени негативным последствиям в зависимости от контекста и особенностей атаки. На эффективность отравления данных влияют степень его скрытности и сложность обнаружения изменений.

Цели атаки и контекст также влияют на последствия — от обмана локальных систем безопасности до воздействия на масштабные финансовые или медицинские системы.

Сейчас отравление данных существует и на уровне прикладных инструментов для незащищенных некрупных систем, и как глобальная угроза безопасности, которая изучается ведущими учеными и отраслевыми специалистами.

Искусственный интеллект внедряется во все чувствительные сферы нашей жизни: финансы, медицину, пропускные системы и даже поиск преступников. Последствия отравления данных могут быть катастрофическими. Вот несколько примеров.

Распознавание лиц: злоумышленник может добавить в обучающий набор чужие изображения лиц, взятые из открытых источников. Это может привести к тому, что невиновного человека задержат правоохранительные органы.

Медицинские данные: подмена истории болезни пациента или результатов анализов в медицинских приложениях. Такая атака может привести к ложному диагнозу.

Финансовые данные: из-за добавления фальшивых транзакций или ухищрений в финансовые данные человеку могут предъявить необоснованные обвинения в финансовых махинациях. А атака большего масштаба может спровоцировать дестабилизацию рынка.

Дорожная ситуация (беспилотные автомобили): злоумышленник может добавить деформированные дорожные знаки или маркировку на дорогах в систему распознавания. Это может привести к авариям и несчастным случаям.

Способы защиты

Чтобы минимизировать риски отравления данных, необходим системный подход к кибербезопасности. С одной стороны, он должен включать традиционные методы: мониторинг сетей и использование брандмауэров, антивирусов и обновление программного обеспечения. Кроме того, для обнаружения вредоносных воздействий алгоритмами машинного обучения могут решаться такие задачи, как мониторинг аномалий, фильтрация и валидация данных после обучения.

Специалисту, работающему с большими моделями и сложными признаками, важно регулярно мониторить и изучать данные, которые он использовал для обучения моделей искусственного интеллекта. Это позволит своевременно выявлять подозрительные или аномальные паттерны, которые могут свидетельствовать о внедрении отравленных данных.

O'qishni davom ettirish uchun tizimga kiring. Bu tez va bepul.

Roʻyxatdan oʻtish orqali men foydalanish shartlari 

Tavsiya etilgan maqolalar

Резерв на будущее Резерв на будущее

Как развиваются технологии хранения энергии

РБК
Ледовая жизнь Арктики Ледовая жизнь Арктики

Мало кто знает, какая разнообразная жизнь скрывается во льдах Арктики

Наука и жизнь
Слово редактора Слово редактора

На самом деле, нет более открытых миру людей, чем яхтсмены

Y Magazine
Лодка для моряков Лодка для моряков

Откуда такой большой интерес к траулерной яхте Grand Banks 54?

Y Magazine
Оцифрованный фитнес Оцифрованный фитнес

Виртуальная реальность и искусственный интеллект добрались и до тренажеров

ТехИнсайдер
Любовные страсти Древнем Новгороде Любовные страсти Древнем Новгороде

О чем писали в берестяных грамотах древние новгородцы?

Знание – сила
Просто огонь: Как устроен боевой робот «Папочка» Просто огонь: Как устроен боевой робот «Папочка»

Как надо строить роботов-гладиаторов

ТехИнсайдер
Ольга Пескова: «Человечеству не нужно бояться альтернативной реальности» Ольга Пескова: «Человечеству не нужно бояться альтернативной реальности»

Как не раствориться в цифровом мире и сохранить свою человеческую идентичность?

РБК
Выиграть жену Выиграть жену

Интеллектуальные игры сопровождали калмыков с детства

Вокруг света
Фундамент для PropTech Фундамент для PropTech

Как боты, ИИ и другие технологии меняют рынок недвижимости

РБК
Нет пределов совершенству Нет пределов совершенству

Kalisa — стильная яхта, на которой можно ходить даже в шторм

Y Magazine
Агрессоры в саду Агрессоры в саду

В статье речь пойдёт не о диких сорняках, а об обитателях сада, посаженных нами

Наука и жизнь
Туда, где есть всё Туда, где есть всё

Греция и Хорватия — преимущества и особенности этих направлений для плаваний

Y Magazine
«Будущий интернет будущего» «Будущий интернет будущего»

Что такое Web 3.0 и когда наступит эпоха Web 4.0

РБК
Жизнь продолжается Жизнь продолжается

Azimut Fly 72 — авангардная моторная яхта от итальянского бренда

Y Magazine
Золотая комната Золотая комната

К дикому племени спускается сияющий человек в скафандре и протягивает к ним руку

Знание – сила
Братья «Не-Пушкины» Братья «Не-Пушкины»

Почему Александр Пушкин не писал о своих троюродных дедах — Сергее и Михаиле?

Знание – сила
Чистая работа Чистая работа

Как избавляться от цифрового мусора и кому можно поручить эту работу?

РБК
Евгеника: хотели как лучше... Евгеника: хотели как лучше...

Как евгеника стала синтезом теории вырождения, теории Дарвина и научного расизма

Знание – сила
Миллион цветных деталей Миллион цветных деталей

Весь мир играет в конструкторы «Лего» семьдесят лет и не наигрался до сих пор

Вокруг света
Бескишечные морские черви, нефть, газ и жизнь на других планетах Бескишечные морские черви, нефть, газ и жизнь на других планетах

О положении вестиментифер и погонофор в системе животного царства

Наука и жизнь
ТВС-2ДТС. Композитный кукурузник, который не смог ТВС-2ДТС. Композитный кукурузник, который не смог

О несостоявшейся рабочей лошадке малой авиации в России – ТВС-2ДТС

Наука и техника
Екатерина Великая в Москве Екатерина Великая в Москве

Екатерина Великая не любила Москву, но так ли всё однозначно?

Знание – сила
Восход и закат Великой Восход и закат Великой

«Золотой век» дворянства, крепостной гнет и реформы царствования Екатерины II

Знание – сила
На склонах Окского каньона На склонах Окского каньона

Ока здесь течёт в узкой долине, за что она и получила название Окского каньона

Наука и жизнь
Незабытое поколение Незабытое поколение

В чем смысл и выгода в поддержке старого софта и устройств

РБК
«Компании снижают градус серьезности» «Компании снижают градус серьезности»

Как перекус новостями и жажда новых зрелищ меняют тренды в индустрии контента

РБК
Остаться в живых Остаться в живых

10 навыков, необходимых путешественнику. Советы Миклухо-Маклая

Вокруг света
Царь Ирод Царь Ирод

Царь Ирод: злой гений или величайший строитель?

Знание – сила
Волка бьют не за то, что он сер Волка бьют не за то, что он сер

Почему в России с главным хищником не получится обойтись так, как в Европе

Наука
Открыть в приложении