全新算法助机器学习抵抗干扰

机器学习模型受到攻击将产生严重的后果,但如果对这一情形提前预防呢?就像人类针对即将到来的病毒去接种疫苗一样。

据澳大利亚联邦科学与工业研究组织(CSIRO)官方网站消息,该机构的一个研究团队,日前开发了一套人工智能(AI)最新算法,可帮助机器学习抵御可能遇到的干扰。

机器学习是人工智能的核心,也是使计算机具有智能的根本途径。机器学习主旨是让计算机去模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构,使之不断改善自身的性能。

机器学习虽然可以在大数据训练中学到正确的工作方法,但它也很容易受到恶意干扰。通常攻击者是通过输入恶意数据来“欺骗”机器学习模型,导致其出现严重故障。

此次,开发出新算法的研究团队——“Data61”机器学习小组领导者理查德·诺克表示,攻击者会在进行图像识别时,在图像上添加一层干扰波,达到“欺骗”的目的,从而让机器学习模型产生错误的图像分类。

诺克及其团队成员研发的新算法,通过一种类似疫苗接种的思路,可以帮助机器学习“修炼”出抗干扰能力。这是针对机器学习模型打造的防干扰训练,譬如,在图片识别领域,该算法能够对图片集合进行微小的修改或使其失真,激发出机器学习模型“领会”到越来越强的抗干扰能力,并形成相关的自我抗干扰训练模型。

经过此类小规模的失真训练后,最终的抗干扰训练模型将更加强大,当真正的攻击到来之时,机器学习模型将具备“免疫”功能。

(据《科技日报》)