Οι adversarial επιθέσεις αποτελούν ένα από τα πιο κρίσιμα και αμφιλεγόμενα ζητήματα στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης και ιδιαίτερα της μηχανικής μάθησης. Πρόκειται για σκόπιμα κατασκευασμένες παρεμβάσεις ή παραμορφώσεις σε δεδομένα εισόδου, οι οποίες έχουν στόχο να παραπλανήσουν ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης, οδηγώντας το σε λανθασμένα αποτελέσματα, παρά το γεγονός ότι αυτές οι αλλαγές είναι σχεδόν αόρατες στο ανθρώπινο μάτι.
Δείτε επίσης: Κυβερνοεπίθεση σε Gov.gr και Τράπεζα Θεμάτων – Πανικός στα Λύκεια
Οι επιθέσεις αυτού του τύπου εμφανίζονται πιο συχνά σε εφαρμογές που βασίζονται σε μοντέλα deep learning, όπως η αναγνώριση εικόνας, η φωνητική αναγνώριση ή η κατηγοριοποίηση κειμένου. Για παράδειγμα, μια εικόνα ενός σκύλου μπορεί να τροποποιηθεί ελάχιστα με συγκεκριμένο τρόπο, ώστε ένα νευρωνικό δίκτυο να την ταξινομήσει ως γάτα ή ακόμα και ως άσχετο αντικείμενο, όπως φανάρι κυκλοφορίας. Αυτή η παρέμβαση δεν είναι τυχαία, αλλά προκύπτει από ακριβείς μαθηματικούς υπολογισμούς που εκμεταλλεύονται την ευαισθησία του μοντέλου σε ορισμένα χαρακτηριστικά των δεδομένων.
Δείτε ακόμα: Cellcom: Η διακοπή υπηρεσιών οφείλεται σε κυβερνοεπίθεση
Οι επιθέσεις αυτές δεν είναι μόνο ακαδημαϊκού ενδιαφέροντος. Έχουν σοβαρές επιπτώσεις στην ασφάλεια και την αξιοπιστία συστημάτων που λειτουργούν σε πραγματικό χρόνο ή σε κρίσιμα περιβάλλοντα, όπως αυτόνομα οχήματα, συστήματα ελέγχου πρόσβασης με αναγνώριση προσώπου, ή ακόμα και διαγνωστικά συστήματα στην ιατρική. Η δυνατότητα χειραγώγησης των αποφάσεων ενός τέτοιου μοντέλου δημιουργεί σημαντικούς κινδύνους, τόσο ηθικούς όσο και πρακτικούς.
Η έρευνα για την κατανόηση και την αντιμετώπιση των adversarial επιθέσεων είναι σε πλήρη εξέλιξη. Αν και έχουν προταθεί διάφορες τεχνικές για την άμυνα, όπως η αύξηση της ανθεκτικότητας μέσω εκπαίδευσης με αντιπαραδειγματικά δεδομένα ή η χρήση ελεγκτικών μηχανισμών πριν από την τελική απόφαση του μοντέλου, δεν υπάρχει ακόμη μια καθολικά αποδεκτή λύση που να εγγυάται πλήρη προστασία.
Δείτε επίσης: Νέα επίθεση phishing καταχράται Blob URIs για παράκαμψη SEG
Η ύπαρξη των adversarial επιθέσεων φέρνει στο προσκήνιο ένα θεμελιώδες ερώτημα για τη φύση των μαθηματικών προσεγγίσεων στην τεχνητή νοημοσύνη: Πόσο καλά κατανοούμε τις εσωτερικές διεργασίες των αλγορίθμων που δημιουργούμε; Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη ενσωματώνεται όλο και περισσότερο στην καθημερινή ζωή και στις υποδομές, η ανάγκη για διαφάνεια, ασφάλεια και αξιοπιστία γίνεται πιο επιτακτική από ποτέ.
