保護您堅固的機器學習模型免受後門攻擊
簡介
機器學習模型在當今軟體系統中扮演著重要的角色，然而這些模型也面臨著各種安全性和可靠性的挑戰。其中一個主要的攻擊向量是後門攻擊，這種攻擊方式通常是透過修改訓練資料將惡意訊息注入模型中。一旦受到後門攻擊，機器學習模型的安全性就會受到威脅。
新加坡科技與設計大學（SUTD）訊息系統技術和設計（ISTD）支柱的副教授 Sudipta Chattopadhyay 及其團隊在最近發表的研究論文《Towards backdoor attacks and defense in robust machine learning models》中探討了如何在具有堅固性的機器學習模型中注入和防禦後門攻擊。
後門攻擊的威脅
與傳統的機器學習模型不同，堅固性模型對後門攻擊的檢測方法和假設有所不同。Chattopadhyay 及其團隊發現，對於使用最先進的投射梯度下降（PGD）方法進行訓練的堅固性模型，後門攻擊的成功率高達 67.8%。
後門攻擊通常會透過修改訓練資料引入混合的輸入分佈，使得模型學習到多個特徵表示來預測某個分類。與之相反的是，對於乾淨模型，它只會學習到單一的特徵表示來預測某個分類。
AEGIS：防禦後門攻擊的新技術
Chattopadhyay 及其團隊開發了一種名為 AEGIS 的後門檢測技術，專門用於檢測堅固性模型中的後門攻擊。AEGIS 使用 t-分佈隨機鄰居嵌入（t-SNE）和平移均值漂移（Mean Shift Clustering）作為降維和聚類的方法，能夠在一個分類中檢測到多個特徵表示並識別後門感染的模型。
AEGIS 的操作步驟如下：
- 使用算法生成平移影象
- 從潔淨訓練和潔淨/後門感染的平移影象中提取特徵表示
- 透過 t-SNE 降低提取特徵的維度
- 使用平移均值漂移計算降低維度後的特徵表示的聚類
- 計算聚類數量來確保模型是否受到後門感染
如果一個模型中有兩個聚類（訓練影象和平移影象），則 AEGIS 將標記該模型為潔淨。如果超過兩個聚類（訓練影象、潔淨平移影象和毒化平移影象），則 AEGIS 將標記該模型為可疑和後門感染。AEGIS 在只有 11.1%的誤報率下，能夠有效檢測到 91.6%的後門感染堅固性模型。
對未來的展望
Chattopadhyay 表示他們希望人們意識到人工智慧（AI）所帶來的風險。雖然 LLM（大型語言模型）驅動的技術如 ChatGPT 正逐步流行，但其中存在著巨大的風險，而後門攻擊僅僅是其中之一。他們的研究旨在實現可信賴的 AI 的應用。
AEGIS 的開發對於檢測堅固性模型中的後門攻擊具有重要意義。與標準模型的後門檢測技術無法檢測堅固性模型的後門不同，AEGIS 特化於檢測堅固性模型中的後門攻擊。此外 AEGIS 的效率也非常高，相比於標準的後門防禦技術耗時數小時至數天，AEGIS 只需平均五到九分鐘完成檢測。
在未來，Chattopadhyay 還計劃進一步改進 AEGIS，以使其能夠應對更複雜的資料分佈和各種威脅模型，不僅僅局限於後門攻擊。
社論
機器學習模型的安全性對於我們當前數位化時代的軟體系統至關重要。後門攻擊作為一種威脅模型，可能導致模型的不正確預測和被惡意利用。這項研究的發現提醒我們，我們需要關注並保護我們的機器學習模型，以確保它們的安全性和可信賴性。
AEGIS 作為一種創新的後門檢測技術，填補了檢測堅固性模型後門攻擊的空白。它不僅能夠高效地檢測後門攻擊，而且對於各種複雜的資料分佈都具有良好的應用性。
然而我們應該意識到，檢測後門攻擊只是保護我們機器學習模型的第一步。在進一步開發和應用 AI 技術的過程中，我們需要以更廣泛的視野來思考安全性和可信賴性問題。包括加固資料隱私保護、建立可靠的模型取證機制等，這些都是確保我們機器學習模型安全的重要措施。
AI 技術的發展和應用是無可避免的趨勢，但我們必須保持警惕和謹慎。只有以使 AI 技術更可信賴和可持續的方式發展，我們才能充分利用其潛力，並在科技的發展中獲益良多。
建議
對於那些正在開發和使用機器學習模型的專業人士和組織，以下是一些建議：
1. 加固模型安全性意識
理解模型可能面臨的各種安全風險，特別是後門攻擊，並對潛在的威脅保持警惕。定期檢查和測試模型以確保其安全性。
2. 使用可信賴的資料來源
避免使用來源不明或未經取證的資料集和預訓練模型。定期更新和取證資料集和預訓練模型，並確保其不受後門攻擊的影響。
3. 實施多層防禦機制
單一防禦機制可能無法抵禦所有的攻擊，因此建議實施多層防禦機制，包括檢測、監控和強化模型的安全性。
4. 尋求專業支援
如果您對模型的安全性和可靠性感到擔心，建議尋求專業人士的支援。安全專家可以提供專業意見和解決方案，幫助您保護和維護模型的安全。
最後我們應該意識到保護我們的機器學習模型免受後門攻擊是一項長期而艱鉅的任務。只有透過不斷的努力和創新，我們才能確保機器學習模型的安全性和可靠性，並在科技的發展中保持領先地位。
