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

«Регион получает специалиста, выпускник — современную программу обучения» «Регион получает специалиста, выпускник — современную программу обучения»

Чему учат на Дальнем Востоке и как работают в макрорегионе федеральные программы

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

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

РБК
«Двойка» за хорошее поведение «Двойка» за хорошее поведение

BMW M2 Gran Coupe: баварское купе, которое на самом деле седан

Автопилот
Екатерина Великая в Москве Екатерина Великая в Москве

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

Знание – сила
Нет пределов совершенству Нет пределов совершенству

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

Y Magazine
Ледовая жизнь Арктики Ледовая жизнь Арктики

Мало кто знает, какая разнообразная жизнь скрывается во льдах Арктики

Наука и жизнь
По следам Америго Веспуччи По следам Америго Веспуччи

Как менялись роли Америго Веспуччи в мировой науке?

Знание – сила
Гран-туризмо Гран-туризмо

Квадратиш, практиш, вояж

Автопилот
Наука в фантастике: эпизоды истории Наука в фантастике: эпизоды истории

Очень долго фантасты не отваживались представить себе путешествие к звёздам

Наука и жизнь
Первый элемент Первый элемент

Академик Михаил Федонкин — о сформировавшихся под влиянием жизни минералах

Наука
Цейлон Форт Галле Цейлон Форт Галле

Форт Галле: одна из крупнейших крепостей в Азии, созданная колонизаторами

Знание – сила
Непослушные (?) слова Непослушные (?) слова

В чём хитрость исключений, в чём особенность непослушных слов?

Наука и жизнь
Время Евы Время Евы

История о том, как ученые всех запутали библейской метафорой об Адаме и Еве

Вокруг света
Зелёная команда Зелёная команда

Как растительные сообщества конкурируют между собой

Наука и жизнь
Связывая микромир с громадной Вселенной Связывая микромир с громадной Вселенной

Физик-математик Дмитрий Горбунов – о космологии как науки об эволюции Вселенной

Знание – сила
Покидая Генотопию Покидая Генотопию

С тех пор каждый человек фактически живет в двух параллельных мирах...

Вокруг света
История одной звездной системы История одной звездной системы

В 366 световых годах от нас находится гигантская звезда Дзета Змееносца

Наука и техника
На память о встрече На память о встрече

Аварии из эпохи СССР, запечатленные на фото

Автопилот
Заряженная пыль на Луне Заряженная пыль на Луне

Откуда взялась пыль на Луне?

Знание – сила
Самый энергичный свет Самый энергичный свет

История открытия и некоторые факты о гамма-лучах

Наука и жизнь
Семья и школа Семья и школа

Демисезонное авто с актуальными принтами

Автопилот
Полет Гагарина Полет Гагарина

Как на самом деле проходил первый полет Гагарина в космос?

Знание – сила
Параллельные люди Параллельные люди

С какими альтернативными человечествами мы могли бы делить Землю?

Вокруг света
Семейный бюджет: с чего начать, чтобы всегда на все хватало Семейный бюджет: с чего начать, чтобы всегда на все хватало

Основные принципы построения семейного бюджета

Наука и техника
Как икс стал неизвестным и к чему это привело Как икс стал неизвестным и к чему это привело

Почему неизвестную величину принято обозначать именно буквой x?

Наука и жизнь
Чудесные миры Чудесные миры

Фрагменты из романа немецкого писателя-фантаста Фридриха Мадера

Наука и жизнь
Это надо не видеть Это надо не видеть

Насколько идея создания человека-невидимки фантастична?

Вокруг света
Пароход «Челюскин» и великолепная семерка. К 90-й годовщине уникальной спасательной операции Пароход «Челюскин» и великолепная семерка. К 90-й годовщине уникальной спасательной операции

Как эвакуировали пассажиров раздавленного льдами парохода «Челюскин»

Наука и техника
Покровское-Глебово Покровское-Глебово

Памяти Генриха Зиновьевича Иоффе

Наука и жизнь
Урал Бажова Урал Бажова

Как Павел Бажов собрал и сформулировал образ Урала

Знание – сила
Открыть в приложении