Erkennen von feindlichen Eingaben in Deep Learning-Modellen

Das Erkennen von Eingaben, die nicht in die normalen Datenmuster passen, ist super wichtig, wenn man Deep-Learning-Modelle einsetzt. Das gilt besonders, wenn diese Modelle in realen Situationen angewendet werden. In den letzten Jahren wurden viele Methoden entwickelt, um diese ungewöhnlichen Eingaben zu identifizieren. Ein solcher Standard heisst OpenOOD, der hilft zu messen, wie gut diese Methoden funktionieren.

Je mehr Post-Hoc-Detektoren entwickelt werden, desto mehr Möglichkeiten bieten sie, vortrainierte Modelle vor Veränderungen in der Datenverteilung zu schützen. Diese Detektoren sind darauf ausgelegt, mit neuen Situationen besser umzugehen, und behaupten, sie können unter realen Bedingungen effektiv arbeiten. Allerdings haben sich viele Studien nicht damit beschäftigt, wie diese Methoden auf herausforderndere Situationen reagieren, die als adversarielle Beispiele bezeichnet werden.

#Was sind adversarielle Beispiele?

Adversarielle Beispiele sind Eingaben, die auf eine Weise leicht verändert wurden, die das Modell dazu bringen kann, falsche Vorhersagen zu machen. Diese kniffligen Eingaben zu erkennen, ist schwierig, denn obwohl sie aus einer anderen Verteilung stammen, sehen sie oft den Trainingsdaten sehr ähnlich. Damit ein Modell in der realen Welt gut funktioniert, muss es in der Lage sein, nicht nur natürliche Veränderungen in den Daten zu erkennen, sondern auch diese adversarielle Beispiele, ohne seine Gesamtfähigkeit zur richtigen Klassifikation zu verlieren.

Aktuelle Benchmarks, einschliesslich OpenOOD, betrachten hauptsächlich normale Verteilungsänderungen und nicht, wie die Methoden gegenüber adversariellen Beispielen abschneiden. OpenOOD bewertet verschiedene Methoden bei verschiedenen Arten von Datensprüngen, hat aber übersehen, wie gut diese Methoden adversarielle Beispiele identifizieren können.

#Vergleich von Post-Hoc OOD Detektoren

Post-Hoc OOD Detektoren unterscheiden sich darin, wie sie die Daten analysieren. Sie können sich auf Folgendes konzentrieren:

1. Merkmale: Das schaut sich die Ausgaben der inneren Schichten des Modells an, vor der letzten Schicht.
2. Logits: Das untersucht die Roh-Ausgaben aus der letzten Schicht des Modells.
3. Wahrscheinlichkeiten: Das konzentriert sich auf die normierten Ausgaben aus der letzten Schicht.

Ausserdem zeigen einige Detektoren eine gewisse Robustheit gegenüber heimlichen Angriffen. Allerdings variiert die Effektivität dieser Detektoren erheblich, und es sind mehrere Methoden aufgetaucht, die bei der Erkennung natürlicher Datenverteilungen hervorragend abschneiden, aber Schwierigkeiten mit adversariellen Beispielen haben.

Einfache Methoden wie K-Nearest Neighbors (KNN) haben sich als effektiv bei einfacheren Datensätzen wie MNIST und CIFAR-10 erwiesen. Doch deren Leistung bei komplexeren Datensätzen wie ImageNet wirft Fragen auf, wie gut sie mit realen Herausforderungen umgehen können.

#Der Bedarf an robusten Erkennungsmethoden

Damit OOD-Detektoren effektiv sind, müssen sie Eingaben, die von den Trainingsdaten abweichen, auch bei subtilen Veränderungen genau erkennen können. Das wird besonders herausfordernd bei adversariellen Beispielen, die oft sehr ähnlich zu den Trainingsdaten erscheinen, aber darauf ausgelegt sind, das Modell zu täuschen.

Bei der Untersuchung von 16 verschiedenen Post-Hoc OOD Detektoren zielt diese Arbeit darauf ab, Klarheit darüber zu schaffen, wie diese Modelle gegenüber adversariellen Beispielen abschneiden. Die Hauptziele sind:

• Die Definition von adversarialen OOD-Methoden zu überarbeiten, um ein gemeinsames Verständnis zu schaffen.
• Die Fähigkeit von 16 Post-Hoc OOD Detektoren zu bewerten, adversarielle Beispiele zu erkennen, was in früheren Forschungen oft vernachlässigt wurde.

#Vorhandene Studien zu adversarialen Angriffen

Dieser Abschnitt wird verschiedene Arten von adversarialen Angriffen untersuchen. Evasion-Angriffe zielen darauf ab, das Modell dazu zu bringen, falsche Vorhersagen zu machen. Wir können diese Angriffe in zwei Gruppen kategorisieren:

1. Black-Box-Angriffe: Der Angreifer kennt die inneren Abläufe des Modells nicht und verlässt sich darauf, das Modell abzufragen, um Schwächen zu finden.
2. White-Box-Angriffe: Der Angreifer hat vollständige Kenntnis über die Struktur des Modells und kann seine Angriffe effektiver anpassen.

Ein White-Box-Modell ist im Allgemeinen stärker, da es Angreifern ermöglicht, Eingaben sorgfältig zu erstellen, die die Schwächen des Modells ausnutzen.

Eine bekannte Angriffsmethode heisst Fast Gradient Sign Method (FGSM), die im Wesentlichen Eingabebilder verändert, indem sie eine kleine Menge Rauschen hinzufügt, um das Modell zu täuschen. Ein weiterer gängiger Ansatz ist die Projected Gradient Descent (PGD)-Methode, die diesen Prozess verfeinert, indem sie nach der geringsten Veränderung sucht, die benötigt wird, damit das Modell ein falsches Ergebnis ausgibt.

#Vorteile von Post-Hoc OOD Detektoren

Post-Hoc OOD Detektoren können bestehende vortrainierte Modelle effektiv nutzen und haben sich im Vergleich zu vollständigen Retraining-Methoden besser geschlagen. Ihre Fähigkeit, sich nahtlos in vorhandene Modelle zu integrieren, macht sie zu attraktiven Optionen, um die Genauigkeit in unterschiedlichen Situationen zu verbessern.

Diese Detektoren sind im Allgemeinen unkompliziert und haben gute Leistungen bei der Identifizierung ungewöhnlicher Eingaben aus Standarddatensätzen gezeigt. Der aktuellste Detektor, SCALE, hat bemerkenswerte Ergebnisse erzielt, die einfach durch die Skalierung der Ausgaben des Modells abgeleitet wurden.

Wenn man diese Detektoren mit traditionellen Anomalieerkennungsmethoden vergleicht, wird deutlich, dass OOD-Erkennung ein breiteres Spektrum an Szenarien umfasst. Während die Anomalieerkennung darauf abzielt, seltene Ereignisse innerhalb einer einzelnen Verteilung zu identifizieren, sucht die OOD-Erkennung nach jedem Testmuster, das von dem abweicht, worauf das Modell trainiert wurde.

Durch die Kombination von Post-Hoc-Methoden mit Techniken aus der Open-Set-Erkennung oder der Unsicherheitsabschätzung können wir ihre Effektivität weiter steigern. Das kann jedoch auch die Erkennungsmethoden komplexer machen, was neue Arten von Angriffen anziehen könnte, die gezielt diese anspruchsvollen Systeme angreifen.

#Herausforderungen bei der OOD adversarialen Erkennung

Das Ziel von OOD-Detektoren ist es, Deep-Learning-Modelle vor Angriffen zu schützen. Allerdings ist es eine erhebliche Herausforderung, einen starken Schutz gegen unbekannte Bedrohungen zu schaffen. Viele vorhandene Methoden können durch geringfügige Änderungen der Daten überlistet werden, was eine grosse Einschränkung für die aktuellen Lernmodelle darstellt.

Selbst Methoden, die adversariales Training verwenden, das darauf ausgelegt ist, adversarielle Beispiele während des Trainings zu handhaben, haben oft Schwierigkeiten mit unerwarteten Beispielen während des Tests. Diese Lücke verdeutlicht die Notwendigkeit eines umfassenderen Ansatzes für Abwehrmechanismen.

In den letzten Jahren sind verschiedene Techniken wie adversariales Training und Gradient Masking entstanden, aber Angreifer passen ihre Methoden stetig an, um Schwächen in diesen Abwehrmechanismen zu finden. Ein adaptiver Ansatz, der sich an neue Bedrohungen anpassen kann, wird für die Effektivität von OOD-Detektoren unerlässlich.

#Verständnis von Aufmerksamkeitsänderungen in neuronalen Netzwerken

Erklärbare KI-Methoden wie Grad-CAM spielen eine wichtige Rolle dabei, wie wir verstehen, wie neuronale Netzwerke Entscheidungen treffen. Grad-CAM produziert Heatmaps, die zeigen, welche Bereiche eines Bildes am einflussreichsten für den Entscheidungsprozess des Modells waren.

Mit Grad-CAM haben Forscher beobachtet, dass adversarielle Beispiele zu auffälligen Veränderungen in der Aufmerksamkeit der neuronalen Netzwerke führen. Wenn ein Modell ein adversariales Beispiel falsch klassifiziert, verschiebt es oft seinen Fokus von kritischen Bereichen des Eingabebildes.

In Experimenten wird der Aufmerksamkeitsunterschied zwischen harmlosen und adversarialen Bildern mit Metriken wie mittlerem quadratischen Fehler und struktureller Ähnlichkeit analysiert. Hohe Dissimilarität in den Aufmerksamkeitskarten deutet darauf hin, dass adversarielle Angriffe erheblich verändern, wie ein Netzwerk Eingaben bewertet.

Indem wir untersuchen, wie verschiedene Angriffe die Aufmerksamkeit des Modells beeinflussen, können wir wertvolle Einblicke in die Effektivität der aktuellen Erkennungsmethoden und die Notwendigkeit von Verbesserungen gewinnen.

#Bewertung von Post-Hoc OOD Detektoren

In dieser Forschung konzentrieren wir uns darauf, die Leistung von 16 Post-Hoc OOD Detektoren gegen verschiedene evasive Angriffe zu bewerten. Wir verwenden gängige White-Box-Angriffe wie PGD und DF auf Datensätzen wie CIFAR-10 und ImageNet-1K.

Unsere Ergebnisse zeigen, dass die meisten der bewerteten Post-Hoc-Methoden unter diesen Bedingungen nicht gut abschneiden, insbesondere wenn sie mit adversarialen Beispielen konfrontiert sind. Nur ein paar Methoden, die auf Mahalanobis-Distanz basieren, haben einige Fähigkeiten gezeigt, um adversarielle Eingaben effektiv zu erkennen.

Diese Diskrepanz hebt einen entscheidenden Konflikt zwischen Techniken, die für adversariales Lernen entwickelt wurden, und denen, die darauf abzielen, Eingaben ausserhalb der Verteilung zu erkennen. Daher erreichen viele vorhandene Detektoren auf beiden Fronten keine zuverlässige Leistung.

#Ebenen der adversarialen Robustheit

Um stärkere Abwehrmechanismen zu schaffen, müssen wir über die blosse Erkennung hinausgehen und Wege finden, um adversarielle Bedrohungen entgegenzuwirken. Die Verbesserung der Robustheit von Detektoren ist ein Schritt in die richtige Richtung, um solide Abwehrmassnahmen gegen adaptive und unbekannte adversarielle Herausforderungen bereitzustellen.

Um den Bewertungsprozess zu verbessern, schlagen wir mehrere wichtige Schritte vor:

1. Tests gegen starke Angriffe, um die Robustheit sicherzustellen.
2. Erweiterung der Bandbreite an Modellen und Datensätzen, die im Test verwendet werden.
3. Entwicklung klarer Strategien, um den Methoden entgegenzuwirken, die in den Angriffen verwendet werden.

Ein gründlicher Ansatz bedeutet, dass Abwehrmassnahmen ständig überarbeitet und verbessert werden müssen, während neue Angriffe auftauchen. Unser Fahrplan kann helfen, starke Ebenen der adversarialen Robustheit innerhalb der OOD-Erkennungsmethoden zu identifizieren.

#Zukünftige Richtungen in der Forschung

Zukünftige Forschungen sollten darauf abzielen, die Übertragbarkeit zu bewerten, da adversarielle Beispiele oft ihre Wirksamkeit über verschiedene Datensätze und Modelle hinweg übertragen können. Darüber hinaus würde die Einbeziehung von Black-Box-Angriffen in die Bewertungen eine realistischere Perspektive bieten.

Während diese Arbeit von einem perfekten vortrainierten Modell ausgeht, ist es wichtig zu erkennen, dass reale Anwendungen mit fehlerhaften Klassifikatoren zu tun haben werden. Das Verständnis und die Verbesserung der Robustheit von Post-Hoc-Methoden sind entscheidend für ihre Anwendung in verschiedenen Szenarien.

#Fazit

Die fortlaufende Suche nach robusten Modellen zur Erkennung von Eingaben ausserhalb der Verteilung ist entscheidend für eine Vielzahl von Anwendungen. Die Forschung hat einen klaren Bedarf gezeigt, die Erkennung von adversarialen Beispielen neben den traditionellen Datenveränderungen zu betonen.

Durch sorgfältige Bewertung und fortlaufende Verfeinerung der Methoden kann das Feld auf die Schaffung effektiverer Abwehrmassnahmen gegen die Herausforderungen, die durch adversariale Angriffe entstehen, hinarbeiten. Diese Arbeit zielt darauf ab, den Grundstein für zukünftige Forschung zu legen, die letztendlich zu zuverlässigen Erkennungssystemen führt, die in komplexen realen Situationen arbeiten können.