Новый фреймворк Adversarial ML Threat Matrix поможет отражать атаки на ИИ
23 октября 2020 года
Компания Microsoft и MITRE Corporation совместно с 11 организациями, в том числе IBM, Nvidia, Airbus и Bosch, выпустили Adversarial ML Threat Matrix – открытый фреймворк для промышленных предприятий. Фреймворк призван помочь аналитикам безопасности выявлять, устранять и реагировать на угрозы безопасности систем машинного обучения.
По словам Microsoft, вместе с MITRE она разработала схему систематизации подходов, используемых злоумышленниками для саботажа моделей машинного обучения, предназначенную для укрепления стратегии мониторинга критически важных корпоративных систем.
Согласно отчету (Архивная копия от 24 октября 2020 на Wayback Machine) Gartner, к 2022 году в 30% от всех кибератак на системы искусственного интеллекта будут использоваться техники отравления данных, используемых для обучения ИИ, похищения моделей ИИ, или использования состязательных образцов.
Несмотря на это, как показывают внутренние исследования Microsoft, большинству отраслевых практиков еще предстоит смириться с состязательным машинным обучением. Так, 25 из 28 компаний, принявших участие в недавнем опросе, сообщили об отсутствии у них необходимых инструментов для защиты своих моделей машинного обучения.
Решение Adversarial ML Threat Matrix создано по образцу фреймворка MITRE ATT&CK и направлено на решение этой проблемы. При участии исследователей из Университета Торонто, Университета Кардиффа и Института программной инженерии Университета Карнеги-Меллона Microsoft и MITRE создали список тактик, соответствующих широким категориям действий киберпреступников. Приемы в схеме относятся к одной тактике и проиллюстрированы серией тематических исследований, в которых рассказывается, как с помощью Adversarial ML Threat Matrix можно анализировать хорошо известные атаки.
Источники править
Эта статья содержит материалы из статьи «Новый фреймворк Adversarial ML Threat Matrix поможет отражать атаки на ИИ», опубликованной на сайте SecurityLab.ru и распространяющейся на условиях лицензии Creative Commons Attribution 3.0 Unported (CC-BY 3.0 Unported). |
Любой участник может оформить статью: добавить иллюстрации, викифицировать, заполнить шаблоны и добавить категории.
Любой редактор может снять этот шаблон после оформления и проверки.
Комментарии
Если вы хотите сообщить о проблеме в статье (например, фактическая ошибка и т. д.), пожалуйста, используйте обычную страницу обсуждения.
Комментарии на этой странице могут не соответствовать политике нейтральной точки зрения, однако, пожалуйста, придерживайтесь темы и попытайтесь избежать брани, оскорбительных или подстрекательных комментариев. Попробуйте написать такие комментарии, которые заставят задуматься, будут проницательными или спорными. Цивилизованная дискуссия и вежливый спор делают страницу комментариев дружелюбным местом. Пожалуйста, подумайте об этом.
Несколько советов по оформлению реплик:
- Новые темы начинайте, пожалуйста, снизу.
- Используйте символ звёздочки «*» в начале строки для начала новой темы. Далее пишите свой текст.
- Для ответа в начале строки укажите на одну звёздочку больше, чем в предыдущей реплике.
- Пожалуйста, подписывайте все свои сообщения, используя четыре тильды (~~~~). При предварительном просмотре и сохранении они будут автоматически заменены на ваше имя и дату.
Обращаем ваше внимание, что комментарии не предназначены для размещения ссылок на внешние ресурсы не по теме статьи, которые могут быть удалены или скрыты любым участником. Тем не менее, на странице комментариев вы можете сообщить о статьях в СМИ, которые ссылаются на эту заметку, а также о её обсуждении на сторонних ресурсах.