对抗性攻击（adversarial attacks）是一种针对机器学习模型的攻击手段，其核心目的在于通过微小但有针对性的修改输入数据，从而欺骗模型，导致其产生误分类或错误的输出结果. 这种攻击手段多种多样，其中包括添加对人类难以察觉的噪声、修改输入数据的特征，甚至是利用模型存在的漏洞来干扰其输出. 不仅如此，对抗性攻击并不...
这些简单的方法实际上可以欺骗深度神经网络,这一事实进一步证明了由于神经网络的线性,存在对抗性示例。 PyTorch中的FGSM 要在PyTorch中进行FGSM攻击,我们可以使用Ian Goodfellow和Nicolas Papernot提供并精心维护的CleverHans库。该库提供多种攻击和防御,并且今天已广泛用于基准测试。尽管大多数攻击是在Tensorflow中实施的,但他...
这些现实世界的攻击案例警示我们，对抗性攻击已不再是学术界的理论问题，而是可能影响道路安全的实际威胁。从实验室到路边，从明显的扰动到隐蔽的伪装，攻击方法的不断演进对自动驾驶系统的安全构成了严峻挑战。安全之盾探索 面对日益复杂的对抗性攻击，防御研究却相对滞后。与攻击方法相比，专门针对交通标识识别的防御策略...
此外,在人工智能领域,对抗性攻击还表现为对机器学习模型的攻击,通过制造对抗样本使模型做出错误判断。 二、技术挑战 攻击手段多样化:随着技术的发展,攻击者的手段越来越复杂和多样化,传统的防御机制难以应对。 隐蔽性高:对抗性攻击往往能够绕过传统的安全检测手段,难以被发现和追踪。 影响广泛:一旦成功,对抗性攻击可能导...
先前的工作表明,即使是与安全相关的LLM(通过人类反馈的强化学习进行指令调优)也容易受到对抗性攻击,这种攻击利用弱点并误导人工智能系统,chatGPT和Bard等模型上的“越狱”攻击盛行就是明证。 该综述首先概述了大语言模型,描述了其安全对齐,并根据各种学习结构对现有研究进行了分类:纯文本攻击、多模态攻击和专门针对复杂...
由于机器学习算法的输入形式是一种数值型向量(numeric vectors),所以攻击者就会通过设计一种有针对性的数值型向量从而让机器学习模型做出误判,这便被称为对抗性攻击。和其他攻击不同,对抗性攻击主要发生在构造对抗性数据的时候,该对抗性数据就如正常数据一样输入机器学习模型并得到欺骗的识别结果。
对抗性攻击的类型 有多种方法可以找到对抗性输入来触发LLM输出不需要的内容。我们在这里提出五种方法。 Token操纵 给定一段包含一系列标记的文本输入,我们可以应用简单的标记操作(例如用同义词替换)来触发模型做出错误的预测。基于令牌操纵的攻击在黑匣子设置中起作用。Python 框架TextAttack(Morris et al. 2020)实现了...
随着AI在各行业的影响力不断增强，恶意攻击者继续精炼他们的技术，利用机器学习模型日益增多的漏洞，因为威胁面的种类和数量都在增加。对机器学习模型的对抗性攻击试图通过故意使用输入、受损数据、越狱提示以及在图像中隐藏恶意命令来利用模型中的漏洞，并将这些图像加载回模型进行分析。攻击者调整对抗性攻击，使模型产生...
黑盒攻击是一种攻击者只能访问模型的输入和输出,不能访问所攻击的DL模型的结构的对抗性攻击。 白盒攻击是一种攻击者知道所攻击DL模型的所有架构和参数详细信息的对抗性攻击。 目标攻击通过操纵输入点云,导致模型遇到修改后的点云会输出特定的目标标签。
下面是我们将要重点分析的主要攻击类型:1.无目标的对抗性攻击： 这是最普遍的攻击类型，其目标是使分类器输出错误的结果2.有目标的对抗性攻击： 这种攻击稍微困难一些，其目标是使分类器针对你的输入输出一个特定的类。Inception v3 分类器 我们来看看针对Google Inception V3 ImageNet分类器的非目标性对抗攻击是如何...