Безопасность и робастность глубоких нейронных сетей
Введение в проблему безопасности нейросетей
Глубокие нейронные сети добились впечатляющих успехов в таких областях, как распознавание образов, обработка естественного языка и др. Однако вместе с прогрессом возникли и проблемы, связанные с безопасностью и надежностью нейросетевых моделей.
Уязвимости нейросетей
Существует несколько типов атак на нейросети:
- Отравление данных (data poisoning) — в обучающий набор данных внедряются специально подобранные примеры, которые заставляют сеть давать неверные предсказания.
- Извлечение данных (data extraction) — используя обученную модель, злоумышленник может извлечь часть данных, на которых она обучалась.
- Атаки на адверсариальные примеры — специальным образом подобранный вход заставляет сеть ошибаться.
Методы повышения робастности
Чтобы сделать нейросети более устойчивыми к атакам, применяют следующие методы:
- Регуляризация — добавление штрафных членов к функции потерь для снижения чувствительности сети к малым искажениям данных.
- Прореживание (sparsification) — уменьшение числа связей в сети путем обнуления незначимых весов.
- Рандомизация — добавление случайных элементов в архитектуру сети.
- Адверсариальное обучение — добавление специально сгенерированных примеров в обучающую выборку.
Математическая формулировка
Робастность $R$ нейронной сети по отношению к некоторому искажению $d$ определяется следующей формулой:
$R(d) = 1 — frac{1}{N}sum_{i=1}^N L(f(x_i), f(x_i + d))$
где $f$ — функция, реализуемая сетью, $L$ — функция потерь, $N$ — число примеров в тестовой выборке.
Открытые вопросы
Несмотря на активные исследования, остается ряд нерешенных проблем в этой области:
- Как добиться хорошего баланса между точностью и робастностью сети?
- Как оценить устойчивость сети к неизвестным типам атак?
- Какие архитектурные особенности делают сети более робастными?
Вопросы и ответы
Вопрос: Какие данные лучше всего использовать для тестирования робастности нейросетей?
Ответ: Для тестирования робастности оптимально использовать адверсариальные примеры — специальным образом подобранные или сгенерированные данные, которые максимально затрудняют работу сети. Их преимущество в том, что они позволяют найти слабые места в сети.
Вопрос: Можно ли достичь 100% робастности нейросети или есть теоретические ограничения?
Ответ: Скорее всего, существуют принципиальные ограничения для достижения абсолютной робастности из-за самой природы глубокого обучения. Но на практике можно значительно повысить устойчивость при помощи перечисленных методов.
Вопрос: Какие компании лидируют в исследованиях по безопасности ИИ?
Ответ: В числе лидеров можно назвать DeepMind, OpenAI, Мicrosoft, IBM и ряд других крупных IT-компаний. Они вкладывают значительные ресурсы в изучение этой проблемы. Также активны исследовательские группы в университетах Стэнфорда, МТИ, Оксфорда.