A ascensão do aprendizado de máquina (ML) em diversos setores transformou os negócios ao processar dados vastos e tomar decisões baseadas em dados. Enquanto os aplicativos de ML aprimoram as experiências do cliente e agilizam as operações, a segurança cibernética se torna essencial para proteger dados confidenciais e sistemas críticos contra possíveis ameaças.
À medida que o ML se torna profundamente incorporado aos processos diários, medidas de segurança robustas são cruciais para manter a confiança, a integridade e o sucesso a longo prazo. Setores vitais como saúde, finanças e infraestrutura dependem de algoritmos de ML, tornando-os suscetíveis a graves consequências de ataques bem-sucedidos baseados em ML.
Reconhecer vulnerabilidades em modelos de ML permite o desenvolvimento proativo de fortes mecanismos de defesa para proteger organizações e indivíduos.
O que é Aprendizado de Máquina Adversário?
O aprendizado de máquina adversário é um campo emergente de aprendizado de máquina que lida com a compreensão e prevenção de ataques a modelos de ML. O termo “adversário” vem de atacantes tentando encontrar pontos fracos no modelo. Seu objetivo é manipular o modelo para produzir resultados errados. Eles conseguem isso fazendo alterações sorrateiras nos dados de entrada que podem levar a mudanças significativas na saída do modelo.
À medida que os aplicativos do mundo real e o uso industrial de ML continuam a crescer, o ML contraditório torna-se cada vez mais crucial. Ele revela a vulnerabilidade dos modelos de ML, especialmente em ambientes críticos ou sensíveis à segurança. Compreender essas fraquezas permite que pesquisadores e engenheiros criem modelos de ML mais fortes e seguros, protegendo-os efetivamente contra ataques adversários.
Tipos de Ataques Adversários
Existem vários tipos de ataques adversários. Alguns deles estão listados abaixo.
Os ataques de evasão manipulam pontos fracos em modelos de ML, como spammers que alteram o conteúdo para evitar filtros, como spam baseado em imagem. Pesquisadores da Universidade de Washington manipulou um carro autônomo com adesivos em sinais de trânsitolevando a erros de classificação.
Em outro caso, os sistemas de reconhecimento facial foram enganados usando óculos impressos personalizados com padrões imperceptíveis. Os ataques de evasão são classificados como caixas brancas ou caixas pretas com base no conhecimento do modelo pelo invasor.
Nesse ataque, os dados de treinamento de ML são manipulados pela introdução de amostras maliciosas para influenciar o resultado do modelo. Por exemplo, rotular incorretamente e-mails regulares como spam confunde o classificador de spam, levando à classificação incorreta de e-mails legítimos.
Os ataques de envenenamento de dados em sistemas de recomendação são um problema crescente, em que atores mal-intencionados manipulam classificações e análises de produtos para favorecer seus produtos ou prejudicar os concorrentes. Essa manipulação pode afetar significativamente a confiança e a tomada de decisões do usuário.
Esses ataques visam obter informações confidenciais de um modelo de ML observando suas saídas e fazendo perguntas. “Extração de modelo” é um tipo em que os invasores tentam acessar dados de treinamento confidenciais usados para treinar o modelo, possivelmente levando ao roubo completo do modelo.
À medida que mais empresas usam modelos disponíveis publicamente, o problema piora, pois os invasores podem acessar informações sobre a estrutura do modelo com facilidade, tornando-o mais preocupante.
À medida que o ML cresce, ele geralmente usa várias máquinas para treinamento. No aprendizado federado, vários dispositivos de borda trabalham com um servidor central para treinar um modelo. Nessa situação, alguns dispositivos podem se comportar de maneira estranha, causando problemas como algoritmos tendenciosos ou danos ao modelo do servidor central.
Usar uma única máquina para treinamento pode ser arriscado, pois ela se torna um ponto único de falha e pode ter backdoors ocultos.
Técnicas Adversarial Machine Learning
O aprendizado de máquina adversário visa fortalecer a resiliência dos modelos de aprendizado de máquina contra ataques adversários. Embora possa não eliminar a possibilidade de ataques, ajuda a reduzir significativamente seu impacto e melhorar a segurança geral dos sistemas de aprendizado de máquina em aplicativos do mundo real.
A seguir estão as maneiras pelas quais o ML adversário pode lidar com ataques adversários:
O treinamento adversário é uma técnica usada para aumentar a resiliência de modelos de aprendizado de máquina contra ataques adversários, especialmente ataques de evasão. Nesta técnica, o modelo de ML é treinado deliberadamente em exemplos adversários, permitindo que o modelo seja mais generalizado e adaptável contra manipulações adversárias.
Embora a técnica se mostre altamente eficaz no combate a ataques de evasão, seu sucesso depende da construção cuidadosa de exemplos adversários.
A técnica se inspira na abordagem de destilação de conhecimento em IA. A ideia-chave envolve o emprego de um modelo de ML, conhecido como modelo “professor”, treinado em um conjunto de dados padrão sem exemplos adversários, para instruir outro modelo, conhecido como modelo “estudante”, usando um conjunto de dados ligeiramente alterado. O objetivo final do professor é aumentar a robustez do aluno contra entradas desafiadoras.
Ao aprender com a orientação fornecida pelo modelo do professor, o modelo do aluno torna-se menos suscetível a manipulações por invasores.
- Detecção de exemplo adversária
Ele se concentra no desenvolvimento de métodos robustos para identificar exemplos adversários – entradas maliciosas criadas para enganar modelos de IA. Ao detectar efetivamente essas entradas enganosas, os sistemas de IA podem tomar ações apropriadas, como rejeitar ou reprocessar a entrada, minimizando assim o risco de previsões incorretas com base em dados adversários.
A compressão de recursos é uma técnica que reduz o espaço de busca para possíveis perturbações adversárias, alterando os dados de entrada. Envolve a aplicação de várias transformações, como reduzir a profundidade de bits de cor ou adicionar ruído à entrada, o que torna mais difícil para um invasor criar exemplos adversários eficazes.
Isso aproveita os métodos de conjunto, em que vários modelos são usados para fazer previsões de forma colaborativa. Ao combinar as saídas de diferentes modelos, fica mais difícil para um invasor criar exemplos adversários consistentes que enganam todos os modelos, aumentando assim a robustez do sistema.
O aprendizado federado é uma abordagem de aprendizado de máquina distribuído que prioriza a privacidade e a segurança em ambientes colaborativos, especialmente na defesa contra ataques bizantinos. Esse método protege a privacidade individual treinando modelos em dispositivos de ponta sem a necessidade de compartilhar dados brutos. Técnicas robustas de preservação da privacidade e protocolos criptográficos são empregados para aumentar ainda mais a segurança.
Além disso, o sistema lida com eficiência com participantes adversários para manter a integridade do modelo durante o treinamento colaborativo.
Desafios do aprendizado de máquina adversário
- Evolução dos exemplos adversários: Os ataques adversários estão em constante evolução, tornando desafiador antecipar e se defender contra ataques novos e sofisticados.
- Robustez limitada: Embora o treinamento adversário melhore a resiliência, ele pode não cobrir todos os cenários de ataque possíveis, deixando o modelo vulnerável a certos tipos de entradas adversárias.
- Restrições de dados e recursos: Adquirir exemplos adversários diversificados e representativos suficientes para treinamento robusto pode ser um desafio, especialmente para domínios especializados ou ao lidar com dados confidenciais de privacidade.
- Generalização entre modelos: As técnicas que funcionam bem para um modelo podem não ser tão eficazes para outro, necessitando de defesas específicas do modelo, que podem ser intensivas em recursos e demoradas.
- Complexidade da avaliação: Avaliar adequadamente a eficácia das defesas adversárias requer métricas de avaliação robustas e padronizadas, que ainda estão sendo desenvolvidas.
Direções futuras
- Transferibilidade das defesas: A pesquisa sobre o desenvolvimento de defesas que podem ser transferidas entre diferentes modelos e arquiteturas economizaria tempo e esforço na implementação de defesas individualizadas.
- Defesas adversárias explicáveis: Compreender os mecanismos e decisões por trás das defesas adversárias é crucial para construir confiança e garantir a interpretabilidade dos sistemas de ML.
- Robustez para ataques do mundo real: Concentrar-se no desenvolvimento de defesas que levem em consideração a complexidade e a variabilidade dos ataques do mundo real é fundamental para a implantação do aprendizado de máquina contraditório em aplicativos práticos de segurança cibernética.
- Detecção e monitoramento adversários: O desenvolvimento de métodos robustos para detectar e monitorar continuamente o comportamento adversário ajudará na resposta oportuna e na adaptação aos ataques em evolução.
- Pesquisa colaborativa e compartilhamento de conhecimento: Incentivar a colaboração entre especialistas acadêmicos, da indústria e de segurança cibernética pode acelerar o desenvolvimento de defesas eficazes e promover o compartilhamento das melhores práticas.
Conclusão
O rápido aumento do aprendizado de máquina em vários setores destaca a necessidade de medidas robustas de segurança cibernética. O aprendizado de máquina adversário é crucial para prevenir ataques a modelos de ML, incluindo evasão, envenenamento, inversão de modelo e ataques bizantinos. Técnicas como treinamento adversário, destilação defensiva e métodos de conjunto aumentam a resiliência do modelo.
O aprendizado federado garante privacidade e segurança em ambientes colaborativos, especialmente contra ataques bizantinos. Para garantir o sucesso de longo prazo dos aplicativos de ML, é fundamental lidar com as vulnerabilidades e implementar mecanismos avançados de defesa.