东京大学的研究人员引入了一种新技术，用于保护基于人工智能的敏感应用程序免受攻击
东京大学研究人员引入了新技术，保护基于人工智能的敏感应用程序免受攻击
近年来，人工智能（AI）的快速发展导致其在计算机视觉、音频识别等各个领域的广泛应用。这种使用的激增已经彻底改变了产业，神经网络处于前沿，展示了非凡的成功，并且通常达到了与人类能力相匹敌的水平。
然而，在这些AI能力的进步中，一个重要的问题仍然存在——神经网络对于对抗性输入的脆弱性。这种深度学习中的关键挑战源于网络对输入数据微小变化的敏感性。即使是微小的、难以察觉的变化也可能导致神经网络做出明显错误的预测，通常还带有不合理的自信。这对于关乎安全的应用，如自动驾驶车辆和医学诊断，可靠性的问题引发了令人担忧的疑虑。
为了解决这种脆弱性，研究人员开展了一场解决之路。其中一个值得注意的策略是在神经网络的初始层引入受控噪音。这种新颖的方法旨在增强网络对输入数据微小变化的韧性，阻止其过分关注细枝末节的细节。通过迫使网络学习更一般和更稳健的特征，噪音注入在减轻其对对抗性攻击和意外输入变化的敏感性方面显示出了潜力。这一进展在使神经网络在真实场景中更可靠和值得信赖方面具有巨大潜力。
然而，随着攻击者将目光转向神经网络的内部层，又出现了一个新的挑战。这些攻击不再是微小的变化，而是利用了对网络内部运作的深入了解。它们提供了与预期显著偏离的输入，但通过引入特定工件却能产生所期望的结果。
保护内部层免受这些攻击已经被证明更加复杂。关于在内部层引入随机噪音会影响网络在正常条件下的性能的普遍信念构成了一个重大障碍。然而，来自东京大学研究人员的一篇论文挑战了这个假设。
研究团队设计了一种针对内部隐藏层的对抗性攻击，导致输入图像被错误分类。这次成功的攻击为评估他们的创新技术——在网络的内部层插入随机噪音提供了一个平台。令人惊讶的是，这个看似简单的修改使得神经网络对抗攻击具备了韧性。这一突破表明，在内部层注入噪音可以增强未来神经网络的适应性和防御能力。
尽管这种方法前景看好，但必须承认它只解决了特定类型的攻击。研究人员警告称，未来的攻击者可能会设计新的方法来规避他们研究中考虑的特征空间噪音。神经网络中的攻击和防御之间的斗争是一场无休止的军备竞赛，需要不断创新和改进来保护我们日常所依赖的系统。
随着对于关键应用的人工智能依赖的增长，神经网络对于意外数据和有意攻击的健壮性变得越来越重要。随着这个领域的持续创新，我们有希望在未来的几个月和几年中看到更加强大和有韧性的神经网络。
