Neue Bedrohungen im Machine Learning: Angriffe durch Modellentführung

Maschinenlernen hat in vielen Bereichen grosse Fortschritte gemacht, wie z.B. bei der Gesichts­erkennung und der Textgenerierung. Allerdings haben diese Entwicklungen auch zu neuen Angriffsarten geführt. Ein neuerer Angriff nennt sich Model Hijacking Attack, der Bedenken hinsichtlich Verantwortung und Missbrauch von Ressourcen aufwirft. Zunächst war dieser Angriffstyp hauptsächlich auf die Bildklassifikation ausgerichtet, hat aber das Potenzial für breitere Anwendungen, einschliesslich Textgenerierung und -klassifikation.

#Überblick über Model Hijacking Angriffe

Ein Model Hijacking Angriff ist darauf ausgelegt, die Kontrolle über ein Zielmodell zu übernehmen. Das Ziel ist es, das Modell eine andere Aufgabe ausführen zu lassen, als es ursprünglich vorgesehen war. Zum Beispiel könnte ein Modell, das darauf trainiert wurde, Text zu klassifizieren, dazu gebracht werden, stattdessen Text zu generieren. Dazu müssen die Trainingsdaten, mit denen das Modell trainiert wurde, verändert werden. Ein einzigartiger Aspekt dieses Angriffs ist, dass die veränderten Daten den ursprünglichen Trainingsdaten des Modells ähnlich aussehen müssen. Das macht es schwieriger für den Besitzer des Modells, irgendwelche Veränderungen zu bemerken.

#Erweiterung auf Textgenerierung und -klassifikation

In dieser Studie erweitern wir die Idee der Model Hijacking Angriffe auf die Textgenerierung. Wir präsentieren eine Methode, die es ermöglicht, dass ein Hijacking-Angriff mit verschiedenen Aufgaben wie Sprachübersetzung, Zusammenfassung und anderen Texterstellungsaktivitäten funktioniert. Um zu testen, wie gut dieser Angriff funktioniert, verwenden wir mehrere Benchmark-Datensätze, die verschiedene Arten von Text enthalten. Unsere Ergebnisse zeigen, dass es möglich ist, Textgenerierungsmodelle zu hijacken, ohne ihre allgemeine Nützlichkeit zu beeinträchtigen.

#Aktuelle Herausforderungen im Maschinenlernen

Maschinenlernen hat aufgrund seines Erfolgs in verschiedenen Bereichen, insbesondere in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), immense Popularität gewonnen. Deep-Learning-Techniken haben die Leistung von NLP-Modellen erheblich verbessert, sodass sie fast menschenähnliche Fähigkeiten zeigen. Dieser Erfolg ging jedoch mit einem erheblichen Anstieg der Ressourcenanforderungen einher, einschliesslich Rechenleistung und Daten.

Dies hat zur Einführung verschiedener Trainingsmethoden geführt, um diese Bedürfnisse zu reduzieren, wie z.B. federated learning, bei dem Modelle gemeinsam auf mehreren Geräten trainiert werden können. Zusätzlich werden oft Daten aus dem Internet gesammelt, um das Training von Modellen zu unterstützen, wie das Sammeln von Artikeln für Zusammenfassungsaufgaben. Diese Zusammenstellung neuer Datenquellen hat neue Sicherheitsrisiken geschaffen, da böswillige Akteure schädliche Daten online veröffentlichen können, die während des Trainings gesammelt werden.

#Arten von Angriffen

Angriffe zur Trainingszeit stören den Trainingsprozess von Maschinenlernmodellen. Zwei häufige Arten dieser Angriffe sind Backdoor-Angriffe und Datenvergiftungsangriffe. Bei Backdoor-Angriffen wird das Zielmodell so verändert, dass es schädliche Ergebnisse produziert, wenn es auf bestimmte Trigger stösst, während es mit sauberen Daten weiterhin normal funktioniert. Bei Datenvergiftungsangriffen ist das Ziel, die Effektivität des Modells bei seinen normalen Daten zu verringern.

Kürzlich wurde eine neue Art von Angriff namens Model Hijacking Angriff vorgeschlagen. Diese Art von Angriff zielt darauf ab, die Kontrolle über ein Zielmodell zu erlangen, um ganz andere Aufgaben auszuführen. Es erfordert, dass der Manipulator die Trainingsdaten subtil verändert, sodass sie ähnlich wie die ursprünglichen Trainingsdaten aussehen, um eine Entdeckung zu vermeiden.

#Herausforderungen bei Textmodifikationen

Obwohl der Model Hijacking Angriff erfolgreich bei der Bildklassifikation angewendet wurde, stellt er im Textbereich einzigartige Herausforderungen dar. Zum Beispiel kann das Ändern eines Satzes durch das Hinzufügen von Wörtern seine Bedeutung verändern, anders als bei Bildern, wo das Hinzufügen von Rauschen weniger auffällig sein kann. Ausserdem ist die Modifikation von Text aufgrund seiner diskreten Natur komplizierter im Vergleich zur kontinuierlichen Natur von Bildern.

Um einen Model Hijacking Angriff auf Text erfolgreich durchzuführen, müssen bestimmte Anforderungen erfüllt sein. Dazu gehört die Beibehaltung der ursprünglichen Modellleistung, die Sicherstellung, dass die vergifteten Daten eine ähnliche Struktur wie der ursprüngliche Datensatz aufweisen, und die Garantie, dass das gehackte Modell die neue Aufgabe effektiv ausführen kann.

#Vorgeschlagene Methode für Model Hijacking

Wir führen einen neuen Ansatz für Model Hijacking ein, der das Hijacking von NLP-Modellen ermöglicht. Unsere Methode nutzt einen Prozess, der einen heimlichen Angriff ermöglicht, ohne die Eingabe für das Modell zu verändern. Das bedeutet, dass der Angreifer scheinbar harmlose Daten eingeben kann, während er die Absicht dahinter verschleiert.

Unsere Methode erstellt eine Reihe spezieller Tokens (Indikatoren), die mit bestimmten Labels im Hijacking-Datensatz verknüpft sind, die dann in modifizierte Sätze eingebettet werden. Indem wir diese Tokens ersetzen oder einfügen, können wir das Modell effektiv signalisieren, Ausgaben zu erzeugen, die mit der Hijacking-Aufgabe übereinstimmen, während die Eingabedaten normal aussehen.

#Experimente und Ergebnisse

Wir haben Experimente durchgeführt, um die Effektivität unseres Model Hijacking Angriffs bei verschiedenen Aufgaben zu bewerten. Wir haben die Hijacking-Leistung auf mehreren Datensätzen getestet, einschliesslich Sentiment-Analyse-Aufgaben (SST-2), Twitter-Sentiment-Bewertungen (TweetEval) und Nachrichtenklassifikationsaufgaben (AGnews). Die Ergebnisse zeigten, dass unsere Angriffe Textgenerierungsmodelle effektiv hijacken konnten, während ihre ursprünglichen Fähigkeiten erhalten blieben.

Zum Beispiel, als wir ein Übersetzungsmodell gehijackt haben, erreichten wir eine Erfolgsquote von über 84%, ohne die Fähigkeit des Modells, seine ursprüngliche Aufgabe auszuführen, erheblich zu verringern. Ähnliche Erfolgsraten wurden beobachtet, als wir Zusammenfassungsmodelle und andere Modelle im NLP gehijackt haben. Durch die Beibehaltung der Nützlichkeit und die Gewährleistung der Heimlichkeit zeigt unser Ansatz sein Potenzial als neue Art von Angriff im NLP-Bereich.

#Vorbereitungsphase des Angriffs

Der Angriff ist in zwei Phasen unterteilt: die Vorbereitungsphase und die Implementierungsphase. In der Vorbereitungsphase erstellt der Angreifer die Daten, die nötig sind, um das Zielmodell zu kompromittieren. Dies umfasst die Erstellung modifizierter Versionen des ursprünglichen Datensatzes, die die Merkmale der Hijacking-Aufgabe tragen und dabei schwer zu erkennen bleiben.

Der erste Schritt in der Vorbereitungsphase besteht darin, Pseudo-Sätze zu generieren, die den Originaldaten ähneln. Dies wird durch die Verwendung eines öffentlich verfügbaren Modells erreicht, das eine ähnliche Aufgabe wie das Zielmodell ausführt. Sobald diese Pseudo-Sätze generiert sind, erstellt der Angreifer die Hijacking-Token-Sets, die mit verschiedenen Labels verknüpft sind.

Indem diese Tokens in die generierten Sätze eingebettet werden, kann der Angreifer die Daten so manipulieren, dass das gehackte Modell signalisiert wird, ohne Verdacht zu erregen.

#Implementierungsphase

Nachdem die Vorbereitungsphase abgeschlossen ist, beginnt die Implementierungsphase. In dieser Phase kann der Angreifer Ergebnisse aus dem gehackten Modell abrufen, indem er es mit Eingaben aus dem Hijacking-Datensatz abfragt. Die Ausgaben werden dann analysiert, um festzustellen, ob der Angriff erfolgreich war.

Das gehackte Modell sollte in der Lage sein, Ausgaben zu liefern, die sowohl der ursprünglichen Aufgabe als auch der Hijacking-Aufgabe entsprechen. Der Angreifer bewertet die Leistung des Modells anhand der Effektivität, mit der es Ausgaben generiert, die mit den Hijacking-Zielen übereinstimmen, während die Integrität der ursprünglichen Aufgabe erhalten bleibt.

#Bewertungsmetriken

Um die Effektivität des Angriffs zu bewerten, werden mehrere Metriken verwendet:

• Nützlichkeit: Diese misst, wie eng die Leistung des gehackten Modells mit der des sauberen Modells übereinstimmt. Je näher die Leistung ist, desto effektiver ist der Angriff.

• Heimlichkeit: Diese bewertet, ob das gehackte Modell Ausgaben produziert, die normal erscheinen, selbst wenn es mit Hijacking-Proben getestet wird.

• Angriffserfolgsquote (ASR): Diese misst, wie genau das gehackte Modell auf dem Hijacking-Datensatz arbeitet.

Durch diese Bewertungen schaffen wir ein klares Verständnis für die Effektivität und potenziellen Auswirkungen von Model Hijacking Angriffen auf NLP-Modelle.

#Ergebnisse und Beobachtungen

Die Experimente zeigten, dass der Model Hijacking Angriff effektiv die Integrität des ursprünglichen Modells aufrechterhält, während er erfolgreich die Hijacking-Aufgabe ausführt. In vielen Fällen konnte das gehackte Modell gültige Ausgaben produzieren, ohne seine ursprünglichen Fähigkeiten zu gefährden.

Als Beispiel zeigte der Angriff beim Hijacking eines Übersetzungsmodells eine beeindruckende Erfolgsquote, während die Qualität der Ausgaben nur geringfügig beeinträchtigt wurde. Die Ergebnisse bestätigten, dass es möglich ist, Hijacking-Methoden zu verwenden, ohne die Funktionalität bestehender Modelle erheblich zu stören.

#Zukünftige Arbeiten und Einschränkungen

Trotz des Erfolgs unseres Angriffs wurden mehrere Einschränkungen identifiziert, die eine weitere Untersuchung rechtfertigen. Eine Einschränkung liegt in den potenziellen Artefakten, die in den Ausgaben von transformierten Sätzen eingeführt werden. Obwohl wir versuchen, die ursprüngliche Semantik zu bewahren, können einige Änderungen dennoch zu leichten Bedeutungsabweichungen führen.

Eine weitere Herausforderung war die Abhängigkeit von gierigen Suchmethoden. Wenn nur die am besten bewerteten Ausgaben für die nächsten Iterationen ausgewählt werden, kann es sein, dass potenziell bessere Alternativen übersehen werden. Zukünftige Forschungen könnten sich auf die Verwendung fortschrittlicherer Suchalgorithmen wie Beam-Suche konzentrieren, um die Qualität der generierten Daten zu verbessern.

#Fazit

Diese Studie zeigt den ersten Model Hijacking Angriff auf NLP-Modelle und hebt die neuen Risiken hervor, die mit der Entwicklung der Technologien des maschinellen Lernens einhergehen. Die Fähigkeit, ein Modell dazu zu bringen, verschiedene Aufgaben auszuführen, wirft Herausforderungen bezüglich der Verantwortung und des Missbrauchs von Ressourcen auf.

Die Experimente zeigen, dass diese Art von Angriff effektiv und heimlich sein kann, mit erheblichem Potenzial zur Ausnutzung in realen Situationen. Während sich das maschinelle Lernen weiterentwickelt, wird es entscheidend sein, solche Schwachstellen anzugehen, um die Sicherheit und Zuverlässigkeit von KI-Systemen zu gewährleisten.

Durch die Präsentation einer Methode zur Durchführung von Model Hijacking Angriffen tragen wir zur laufenden Diskussion über die Bedrohungen bei, die vom maschinellen Lernen ausgehen, und zur Bedeutung robuster Verteidigungen gegen sie.