Analizzare la conoscenza avversaria negli attacchi di apprendimento automatico

Esempi avversariali sono input progettati per ingannare i modelli di apprendimento automatico a fare previsioni sbagliate. Questo fenomeno è stato studiato per quasi dieci anni, ma non c'è ancora abbastanza chiarezza su cosa sappiano gli attaccanti quando creano questi esempi. Questa lacuna contribuisce a un'area di ricerca complicata con modelli difficili da confrontare.

Il nostro lavoro si concentra sul riconoscimento delle immagini e introduce un framework per analizzare cosa sanno gli attaccanti quando cercano di ingannare i modelli. Presentiamo anche un'impostazione simile a un gioco per standardizzare come vengono condotti questi attacchi. Esaminando attacchi recenti nello spazio della classificazione delle immagini, categorizziamo la Conoscenza che gli attaccanti possiedono nel nostro framework. Questa categorizzazione conferma alcune idee esistenti, come quanto sia cruciale la conoscenza sul modello bersaglio nella creazione di attacchi di successo. Scopriamo anche che gli attacchi che possono trasferirsi da un modello all'altro potrebbero non essere così difficili come si pensava in precedenza.

Man mano che i modelli di apprendimento automatico diventano più comuni in campi importanti come la sanità e le auto a guida autonoma, le conseguenze dei fallimenti dei modelli possono essere gravi. Anche se c'è una solida ricerca sul modo di implementare questi modelli in sicurezza, le soluzioni spesso rimangono teoriche e difficili da mettere in pratica. Nonostante ciò, l'uso dell'apprendimento automatico continua a crescere, il che solleva preoccupazioni significative sulle vulnerabilità di questi modelli agli attacchi, sia noti che sconosciuti.

Gli attacchi avversariali hanno avuto inizio nel 2014 quando i ricercatori hanno dimostrato per la prima volta che lievi modifiche alle immagini potevano portare un modello a fare previsioni sbagliate senza che un umano notasse alcuna variazione. Questi attacchi sono preoccupanti perché richiedono poca abilità per essere eseguiti, rendendo i modelli facili bersagli.

Ricerche passate mostrano che gli attaccanti spesso hanno vantaggi, poiché molti attacchi possono danneggiare significativamente le prestazioni del modello. Anche se esistono alcuni metodi di difesa, come addestrare modelli con esempi avversariali o utilizzare un mix di vari modelli, queste difese faticano ancora a offrire una protezione solida. Un percorso di ricerca diverso è volto a costruire difese che possano essere dimostrate robuste, ma queste possono risultare poco pratiche poiché potrebbero richiedere molta più potenza di calcolo di quanto sia ragionevole.

Attualmente, non esiste un modo standardizzato per valutare l'efficacia delle difese contro attacchi avversariali. Questa assenza porta a una battaglia continua in cui gli attaccanti e i difensori competono usando risultati sperimentali. Per cambiare questo ciclo, abbiamo bisogno di un solido framework teorico che fornisca uno standard per misurare le prestazioni e l'efficacia in quest'area di ricerca.

Il nostro studio sottolinea la necessità di un'analisi sistematica su cosa sanno gli attaccanti riguardo ai modelli di minaccia. Questa conoscenza è essenziale per definire quanto possa essere seria un attacco e non ha ricevuto attenzione adeguata nelle ricerche precedenti. Avere una chiara comprensione delle capacità di un Attaccante è cruciale. Senza questo, difendersi contro attacchi sofisticati diventa ancora più difficile.

Forniamo una struttura chiara per categorizzare e comprendere vari attacchi e i loro modelli di minaccia. Esaminando anche la conoscenza che gli attaccanti hanno sui modelli, contribuiamo con nuove intuizioni su come questa conoscenza influisce sulle prestazioni degli attacchi. Le nostre scoperte confermano idee ampiamente accettate su quanto siano critiche certe tipologie di informazione nell'aumentare il tasso di successo di un attacco.

#Ricerche Passate

Notiamo anche che i lavori precedenti sugli attacchi avversariali non hanno affrontato adeguatamente la conoscenza e le capacità degli attaccanti. La maggior parte della ricerca si è concentrata su situazioni in cui gli attaccanti avevano molte informazioni sui modelli che stavano prendendo di mira. Questo focus era ragionevole all'epoca, ma man mano che il campo si è evoluto, si è spostato verso scenari di attacco più realistici.

Le ricerche più vecchie hanno esaminato vari aspetti del problema, ma spesso non hanno tenuto conto di cosa sappiano effettivamente gli attaccanti o di cosa possano accedere quando cercano di portare a termine i loro piani. Questa svista limita la rilevanza pratica di molti studi passati. Il nostro framework mira a colmare questa lacuna fornendo una nuova prospettiva sugli attacchi avversariali e sul ruolo della conoscenza dell'avversario.

Nel nostro lavoro, ci immergiamo più a fondo nella comprensione degli attaccanti quando lanciano un attacco su un modello. Questo include l'accesso ai dati e alle risorse di calcolo, così come la conoscenza del codice e dei metodi di addestramento utilizzati. Creando una migliore comprensione delle informazioni che un attaccante può utilizzare, possiamo mappare come queste informazioni influenzano il successo dell'attacco.

#Comprendere la Conoscenza dell'Avversario

Introduciamo un nuovo modo di rappresentare le informazioni disponibili agli attaccanti usando "Oracoli di Estrazione di Informazioni" (IEOs). Questi oracoli fungono da strumenti per aiutare a definire che tipo di informazioni ha un attaccante e come può usarle. Gli IEOs aiutano a convertire concetti vaghi in definizioni precise che possono essere utilizzate nei modelli di minaccia.

Invece di usare termini poco chiari per descrivere cosa possono fare gli attaccanti, ora possiamo usare questi oracoli per catturare chiaramente la conoscenza e le abilità dell'attaccante. Questo approccio consente di avere una struttura più organizzata per esaminare diversi modelli di minaccia, facilitando la comprensione delle loro relazioni reciproche.

Gli IEO possono essere categorizzati in diverse classi in base alla conoscenza che includono. Questo aiuta a costruire un framework che può analizzare e confrontare diversi attacchi in modo più efficace.

#Tipi di Informazione

Possiamo classificare la conoscenza coinvolta nella creazione di esempi avversariali in tre categorie principali:

1. Informazioni del Difensore: Questo include dettagli che i difensori hanno riguardo ai modelli, come i parametri del modello.
2. Informazioni Generate: Questa è la conoscenza prodotta durante le fasi di addestramento e valutazione del modello.
3. Informazioni Pubbliche: Questo include tutto ciò che è disponibile al pubblico, come dataset o modelli pre-addestrati.

Categorizzando queste informazioni in modo chiaro, miglioriamo le nostre possibilità di ricostruire un modello di minaccia completo che può essere utilizzato sia per strategie di attacco che di difesa.

#Rappresentazioni Visive della Conoscenza

Utilizziamo "diagrams di Hasse" per mostrare come i diversi tipi di informazioni siano connessi. Questi diagrammi aiutano a illustrare visivamente le relazioni tra vari aspetti di un attacco e evidenziano fattori significativi che possono influenzare la sua efficacia. I nostri diagrammi estendono gli usi tipici in matematica per applicarli al dominio degli attacchi avversariali.

#Nuovo Framework di Gioco

Traiamo ispirazione dalla teoria dei giochi inquadrando il problema degli attacchi avversariali come una specie di gioco tra un attaccante e un difensore. All'interno di questo framework, definiamo ruoli e azioni specifici per entrambe le parti, il che aiuta a chiarire come si svolgono gli attacchi.

Nel nostro gioco di sicurezza, l'attaccante cerca di creare esempi avversariali mentre il difensore tenta di identificarli e proteggersi contro questi attacchi. Questa impostazione non solo aiuta a spiegare la dinamica tra le due parti, ma aiuta anche a misurare il successo degli attacchi.

#Misurare il Successo degli Attacchi

Definiamo il successo nel nostro gioco come la capacità dell'attaccante di rimanere non rilevato mentre raggiunge i suoi obiettivi, come causare delle classificazioni errate. Per misurare questo successo, introduciamo un nuovo sistema di punteggio che esamina le prestazioni degli attacchi rispetto ai campioni benigni.

Questo sistema di punteggio fornisce una visione più chiara di quanto sia efficace un attacco, anche quando confrontato con modelli che già performano male.

#Applicazione agli Attacchi Esistenti

Per applicare praticamente il nostro framework, analizziamo un metodo di attacco ben noto chiamato Proiezione del Gradiente Discendente (PGD). Rompendo questo attacco nei suoi componenti e analizzando come funziona, possiamo raccogliere intuizioni sulla sua efficacia e sulla base di conoscenza dell'attaccante.

Le nostre scoperte suggeriscono che gli attaccanti non hanno bisogno di avere una conoscenza approfondita sui loro modelli bersaglio per creare attacchi di successo. Invece, avere accesso ad altre forme di informazione, come campioni di dati, può anche portare a strategie avversariali efficaci.

#Il Panorama della Ricerca Avversariale

Riepiloghiamo le nostre scoperte sulla base di una revisione estesa di studi recenti sugli attacchi avversariali nella classificazione delle immagini. La nostra ricerca indica diverse tendenze importanti:

• Gli attacchi che utilizzano più tipi di conoscenza sono spesso più efficaci.
• I modelli difesi possono talvolta resistere meglio agli attacchi rispetto a quelli non difesi, ma non sono ancora completamente sicuri.
• Gli attacchi trasferibili, che possono essere applicati a diversi modelli, potrebbero non essere così complessi come si pensava in precedenza.

Queste intuizioni evidenziano la necessità di approfondire la conoscenza nell'ambito degli esempi avversariali per migliorare le misure di sicurezza complessive.

#Conclusione

In questo lavoro, formalizziamo lo studio della conoscenza degli avversari riguardo agli attacchi sui modelli di classificazione delle immagini. Categorizziamo la ricerca esistente in un framework più chiaro, che può assistere studi futuri nell'area. Il nostro lavoro mira a migliorare il modo in cui i ricercatori descrivono i loro modelli di minaccia e valutano l'efficacia di vari metodi.

Cambiando focus verso la comprensione di cosa sanno gli attaccanti, speriamo di migliorare la capacità dei difensori di creare strategie efficaci contro attacchi avversariali. Le nostre scoperte indicano che senza una chiara comprensione del panorama avversario e delle informazioni disponibili, sia gli attaccanti che i difensori sono in svantaggio.

Andando avanti, la ricerca continua deve enfatizzare migliori framework per valutare gli attacchi, specialmente contro modelli difesi. Questo focus aiuterà a costruire una base più affidabile per i progressi attuali e futuri nella sicurezza dell'apprendimento automatico.