Améliorer la sécurité de l'apprentissage automatique : stratégies et approches

La technologie d'apprentissage automatique a été largement utilisée dans des domaines tels que la détection du spam, la reconnaissance vocale, la traduction et les chatbots. Pour obtenir de meilleures performances et précision, les algorithmes d’apprentissage automatique sont formés en apprenant à partir des données sur ces tâches. Cependant, pour garantir l’efficacité du machine learning, les données doivent être représentatives. De plus, comme l’apprentissage automatique est un domaine en évolution, les questions de sécurité sont également devenues une priorité. Avant la formation du modèle, la gestion des données et le prétraitement de l'ensemble de données sont des étapes nécessaires.

En matière de sécurité de l'utilisation des données, il y a deux problèmes principaux à considérer. Le premier est le problème du manque de données. Si les données que nous utilisons ne sont pas représentatives, le modèle d'apprentissage automatique formé peut être biaisé et conduire à des erreurs de prédiction. Il est donc important de s’assurer que les échantillons de données utilisés reflètent fidèlement la situation réelle. Un autre problème concerne la sécurité des données liées aux outils, à la technologie et aux processus. Tout au long du cycle de vie des données, nous devons résoudre ces problèmes grâce à la conception. Cela signifie que pendant le processus de collecte, de stockage, de transmission et de traitement des données, nous devons prendre les mesures de sécurité correspondantes pour protéger la sécurité et la confidentialité des données. Cela peut inclure l’utilisation de mécanismes de cryptage, de contrôle d’accès et d’authentification, ainsi que la surveillance et l’audit de l’utilisation des données. En résumé, pour assurer la sécurité de l'utilisation des données, nous devons résoudre la pénurie de données et travailler avec des outils

Entraînement contradictoire

Le but d'attaquer un modèle d'apprentissage automatique est d'essayer de tromper le modèle afin pour contourner l'application, l'API ou l'objectif principal des systèmes intelligents. Le modèle de tromperie fonctionne grâce à des perturbations d’entrée minuscules et imperceptibles. Les mesures de protection comprennent la formation de modèles sur un ensemble de données d'exemples contradictoires ou l'utilisation de défenses techniques telles que la désinfection des entrées.

En s'entraînant sur des exemples contradictoires, le modèle apprend à reconnaître et à se défendre contre les attaques. Cela peut nécessiter la collecte de davantage de données ou l'utilisation de techniques telles que le suréchantillonnage ou le sous-échantillonnage pour équilibrer les données.

Par exemple

Représentativité : dans quelle mesure le modèle gère-t-il les nouvelles données après cette formation ?

Précision : le modèle est-il formé avec les dernières données ?

Exhaustivité : les données sont-elles complètes et ne contiennent aucune valeur manquante ?

Pertinence : les données sont-elles pertinentes pour le problème à résoudre ?

Analyse et transformation des entrées

La transformation des entrées implique d'appliquer des transformations aux données d'entrée avant de les introduire dans le modèle, ce qui rend plus difficile pour un attaquant de créer des exemples contradictoires efficaces puisque les transformations peuvent modifier l'entrée, donc Rend les attaquants plus imprévisibles. La détection des anomalies consiste à identifier les écarts par rapport au comportement normal des données. Cela peut être utilisé pour identifier les entrées potentiellement malveillantes. La détection des valeurs aberrantes consiste à identifier les points de données qui sont significativement différents du reste des données. Cela peut être utilisé pour signaler des données potentiellement malveillantes.

Dans l'ensemble, en tant que domaine en évolution rapide, la sécurité est particulièrement importante lors de l'utilisation de modèles pour prendre des décisions importantes. Les modèles d'apprentissage automatique sont plus sensibles à l'ingénierie inverse, où un attaquant tente de procéder à l'ingénierie inverse d'un modèle pour comprendre son fonctionnement ou découvrir des vulnérabilités. Étant donné que le nouveau système implique de combiner les prédictions de plusieurs modèles pour effectuer une prédiction finale, il pourrait être plus difficile pour les attaquants de tromper les modèles.

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