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微云全息（NASDAQ: HOLO）發布對抗性攻擊防御新框架：機器學習系統的安全關鍵分析

2025/6/19 10:33:34     

在人工智能（AI）技術飛速發展的今天，機器學習模型的安全問題日益受到關注。微云全息（NASDAQ: HOLO）研究顯示，對抗性攻擊對機器學習系統的威脅不容忽視。這些攻擊能夠使模型“中毒”，逃避分類，甚至泄露關于模型和訓練數據的敏感信息。微云全息通過深入分析，提出了一種新的框架，稱為SARS 框架（Secure AI Robustness System），旨在從安全關鍵的角度出發，評估和增強機器學習系統的安全性。

對抗性攻擊是指通過精心設計的輸入，誤導機器學習模型做出錯誤判斷的攻擊方式。這些攻擊不僅威脅到模型的準確性，更可能對依賴這些模型的實時和安全關鍵系統造成嚴重后果。微云全息的研究指出，盡管已經提出了多種防御措施，但它們往往在計算上成本高昂，且可能降低模型的性能。為了解決這一問題，微云全息提出了一種SARS 框架。該框架使用對抗性噪聲來評估機器學習系統的安全性，從而找到系統可能失敗的上限。這種方法不僅簡單實用，而且能夠有效地平衡魯棒性和準確性之間的反比關系。

在對ResNet架構進行的測試中，微云全息發現，即使是在小規模的基準數據上，所有的測試配置也無法滿足“安全關鍵”的任何合理定義。這一發現表明，現有的機器學習系統在安全性方面還有很大的提升空間。且，安全關鍵系統受到法律約束，要求軟件更改必須是可解釋的，并且每一個更改都必須經過徹底的測試。這為機器學習系統的開發和維護帶來了新的挑戰。


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SARS 框架旨在幫助開發者更好地理解和控制這些更改，以確保系統的安全性和合規性：

  • 安全性評估（Security Assessment）

對抗性噪聲生成：利用先進的算法生成對抗性噪聲，模擬潛在的攻擊場景。

系統響應分析：評估機器學習系統在對抗性噪聲輸入下的反應，確定系統的脆弱性。

  • 魯棒性增強（Robustness Enhancement）

模型加固：通過對抗性訓練，增強模型對噪聲的抵抗力，減少誤判率。

數據清洗：開發算法清洗訓練數據中的潛在噪聲，提高數據質量。

  • 準確性保障（Accuracy Assurance）

性能基準測試：建立性能基準，確保在增強魯棒性的同時，模型的準確性不會受到太大影響。

實時監控：部署實時監控系統，持續跟蹤模型的表現，及時發現并解決性能下降問題。

  • 法律合規性（Legal Compliance）

可解釋性設計：確保所有模型更改都是可解釋的，以滿足法律對透明度的要求。

合規性測試：對模型更改進行嚴格的合規性測試，確保符合所有相關法律法規。

  • 系統整合（System Integration）

框架集成：將SARS框架集成到現有的機器學習系統中，提供全面的安全和性能保障。

用戶培訓：對用戶進行培訓，使其了解如何使用SARS框架，以及如何解讀和應用安全分析結果。

  • 持續改進（Continuous Improvement）

反饋循環：建立反饋機制，收集用戶和系統的反饋，不斷優化SARS框架。

研究合作：研究新的安全威脅和防御策略，保持SARS框架的前沿性。

  • 透明度和信任（Transparency and Trust）

透明度報告：定期發布透明度報告，公開SARS框架的安全性評估結果和改進措施。

社區參與：通過開放源代碼和協作開發，增強框架的可靠性和信任度。

微云全息（NASDAQ: HOLO）的SARS框架旨在為機器學習系統提供一個全面的安全解決方案，確保在提高魯棒性的同時，不會犧牲模型的準確性，并且滿足法律合規性的要求。通過不斷的技術迭代和社區合作，SARS框架將能夠適應不斷變化的安全威脅，為生產級人工智能系統的安全提供堅實的保障。

微云全息

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