S'attaquer à la menace des attaques par empoisonnement dans les modèles d'apprentissage profond

L'industrie financière utilise de plus en plus des modèles d'apprentissage profond pour prendre des décisions importantes. Bien que ces modèles puissent fournir des informations précieuses, ils peuvent aussi être ciblés par des attaquants. Une des manières dont cela peut arriver c'est à travers ce qu'on appelle des "Attaques par empoisonnement". Ces attaques consistent à introduire des données malveillantes dans le processus d'entraînement pour faire en sorte que les modèles se comportent de manière inattendue. Cet article se concentre sur comment ces attaques peuvent être dissimulées dans des données de séquence d'événements, en particulier les transactions financières.

#Les Risques des Modèles d'Apprentissage Profond

Les modèles d'apprentissage profond sont des systèmes complexes qui apprennent à partir de grandes quantités de données. Ils peuvent aider dans diverses applications, depuis la recommandation de produits jusqu'à la détection de fraude. Cependant, comme ces modèles s'appuient sur des patterns appris à partir des données, si quelqu'un manipule ces données d'entraînement, il peut contrôler ce que le modèle fait. Cela pose un risque de sécurité sérieux, surtout dans des secteurs à enjeux élevés comme la finance.

#Comment Fonctionnent les Attaques par Empoisonnement

Une attaque par empoisonnement vise à introduire de mauvaises données dans le modèle pendant son entraînement. Par exemple, si un attaquant introduit une séquence spécifique de transactions que le modèle a été entraîné à reconnaître, il peut manipuler les sorties du modèle lorsque des transactions similaires se produisent.

#Types d'Attaques

Il existe plusieurs niveaux d'attaques par empoisonnement en fonction de la manière dont elles manipulent les données :

1. Attaques au Niveau Caractère : Ces attaques se concentrent sur le changement de caractères individuels dans des données textuelles.

2. Attaques au Niveau Token : Ici, des mots ou tokens entiers sont échangés contre des synonymes ou des mots similaires.

3. Attaques au Niveau Phrase : Cette approche crée de nouvelles phrases qui conservent un sens similaire à l'original mais sont conçues pour tromper le modèle.

Dans les modèles financiers, il peut être plus difficile de mettre en œuvre ces types d'attaques, car les données sont souvent structurées et pas aussi simples que du texte.

#Le Défi de Dissimuler les Attaques dans les Données Financières

La complexité des transactions financières rend plus difficile l'introduction de portes dérobées, qui sont des séquences spécifiques de données pouvant susciter un comportement désiré du modèle. Contrairement à des types de données plus simples comme des images ou du texte, qui ont des caractéristiques claires, les données financières consistent en séquences de codes de transaction et de timestamps. Cela représente à la fois un défi et une opportunité pour les attaquants.

#Méthodes Proposées pour des Portes Dérobées Cachées

Dans nos recherches, nous proposons une méthode pour introduire des portes dérobées cachées dans les modèles financiers tout en conservant la performance originale du modèle sur des données saines. L'idée est de remplacer un modèle régulier par une version "empoisonnée" qui est consciente de la porte dérobée.

#Comment Fonctionne l'Attaque

Nous présentons plusieurs stratégies pour mettre en œuvre une attaque d'empoisonnement dissimulée :

1. Tokens Rares Empoisonnés : Cette méthode consiste à ajouter des codes de transaction rarement utilisés à la fin des séquences de transactions régulières. Ces codes sont liés à la classe opposée que le modèle est censé prédire.

2. Structures Composées Empoisonnées : Au lieu d'utiliser des tokens rares, cette méthode consiste à créer des paires de codes de transaction courants et à les ajouter aux séquences.

3. Empoisonnement de Poids : Cette attaque modifie les poids internes du modèle tout en gardant les données inchangées. L'objectif est de changer la façon dont le modèle interprète certains codes de transaction.

4. Modèle à Trois Têtes : Cette approche utilise un modèle avec trois voies séparées, ou têtes. Une tête se concentre sur la réalisation de prédictions précises pour des données saines, une autre pour les données empoisonnées, et une troisième est utilisée pour identifier si les données entrantes sont saines ou empoisonnées.

#Métriques pour Évaluer la Dissimilation

Pour mesurer à quel point une attaque peut passer inaperçue, nous utilisons deux métriques clés :

• Intersect : Cela mesure à quel point les prédictions du modèle empoisonné sont similaires à celles du modèle original sain.

• Corrélation de Spearman : Cela examine à quel point les probabilités prédites sont liées entre les deux modèles.

Si le modèle empoisonné produit des résultats similaires à ceux du modèle sain, cela suggère que l'attaque est bien dissimulée.

#Aperçu des Données

Dans nos expériences, nous avons utilisé trois ensembles de données accessibles au public comprenant les historiques de transactions de clients bancaires. Chaque transaction est caractérisée par un Code de Catégorie de Marchand (MCC) et un timestamp. L'objectif est de prédire divers résultats binaires basés sur ces séquences.

1. Prédiction de Churn : Déterminer si un client va arrêter d'utiliser un service.

2. Prédiction d'Âge : Estimer la tranche d'âge d'un client en fonction de son historique de transactions.

3. Prédiction de Statut : Identifier le statut marital d'une personne en fonction des comportements de transaction.

#Prétraitement des Données

Avant de lancer nos expériences, nous avons dû nettoyer et organiser nos données. Nous avons fixé une longueur maximale pour les séquences, en supprimant les clients avec trop peu de transactions. Cela permet de s'assurer que nos ensembles de données sont équilibrés et exploitables pour les tests.

#Architectures de Modèle Utilisées

Nous avons exploré plusieurs architectures de modèles différents pour voir comment elles réagissent aux attaques par empoisonnement, y compris :

• LSTM (Long Short-Term Memory) : Un type de réseau de neurones récurrents efficace pour la prédiction de séquences.

• CNN (Convolutional Neural Network) : Bien que généralement utilisé pour des données d'image, les CNN peuvent aussi fonctionner pour des séries chronologiques.

• Modèles Transformer : Ce sont des modèles de pointe dans de nombreux domaines, connus pour leur capacité à traiter des séquences efficacement.

#Résultats des Stratégies d'Empoisonnement

Nous avons mené diverses expériences avec les différentes stratégies d'empoisonnement que nous avons décrites plus tôt. L'efficacité de chaque attaque variait selon l'ensemble de données et le modèle utilisé.

#Tokens Rares Empoisonnés et Structures Composées

Les deux méthodes se sont avérées efficaces mais ont montré différents niveaux de succès selon l'ensemble de données. Dans certains cas, en particulier avec le modèle Transformer, les résultats ont révélé que les attaques pouvaient réussir ou échouer sans beaucoup d'impact visible sur la performance globale du modèle sur des données saines.

#Évaluation de l'Attaque par Empoisonnement de Poids

L'approche d'empoisonnement de poids s'est révélée être la méthode la plus efficace, rendant difficile de détecter toute manipulation du modèle. Cette stratégie a permis au modèle de conserver une haute précision sur des données saines tout en fonctionnant mal sur des données empoisonnées.

#Performance du Modèle à Trois Têtes

Le modèle à trois têtes était aussi prometteur, car il montrait une capacité naturelle à cacher l'impact de l'attaque. Chaque tête du modèle travaillait ensemble, permettant des prédictions dissimulées tout en augmentant les chances d'identifier si les données entrantes étaient empoisonnées.

#Conclusion

Avec la dépendance croissante aux modèles d'apprentissage profond dans la finance, assurer leur sécurité est essentiel. Nous avons démontré que les attaques par empoisonnement peuvent être efficacement dissimulées au sein de ces modèles, ce qui représente un risque significatif. Les méthodes discutées offrent des perspectives précieuses non seulement sur la manière d'exécuter de telles attaques mais aussi sur les vulnérabilités des modèles actuels.

Le travail futur devrait se concentrer sur le développement de modèles plus robustes et la mise en œuvre de meilleures mécanismes de détection pour protéger contre ces attaques subtiles mais nuisibles. Les études sur ce sujet n'ont que frôlé la surface, et une exploration plus approfondie est essentielle pour comprendre l'ampleur des vulnérabilités dans les systèmes d'apprentissage profond, surtout dans le secteur financier.