التاليالدليل التالي
التقطير الانتشاري العدائي ونماذج توربو
التقنية
الدليل الفني
أمثلة الخصم هي مدخلات مُصمَّمة لتسبب في إنتاج النموذج نتيجة غير صحيحة أو غير مرغوبة وفق نموذج تهديد محدد.
استمع إلى هذا الدليلرواه الذكاء الاصطناعي · ~1 min
تبحث أبحاث الخصم-ML في الهجمات على أنظمة التعلم الآلي والتخفيفات الممكنة. تعتمد النتائج على نموذج التهديد، معرفة المهاجم، قيود التعديل، البيانات، وبروتوكول التقييم. المثال الخصمي ليس مجرد مدخل غير عادي؛ إنه مُصمم لإحداث فشل محدد تحت القيود المذكورة. تعديلات الصور وهجمات حقن المطالبات هي مخاوف أمنية ذات صلة لكنها ليست نفس الآلية. لا تعرض ملصقات افتراضية أو رقع وجه أو أمثلة بريد عشوائي كحوادث ملحوظة ما لم يوثق مصدر ذلك.
اختبار تعديل صورة افتراضي يختبر المصنف تحت معيار وميزانية محددين.
تقييم المتانة يقارن بين الدقة النظيفة ودقة الخصم.
فريق الأحمر يختبر ما إذا كان نموذج النص يتبع تعليمات خبيثة.
يفرق التقرير بين الإخفاقات المثبتة والأمثلة التوضيحية.
تستمر اختبارات الخصم والتخفيفات في التطور. حدد ما تم اختباره وتجنب الادعاء بالحصول على شهادة أو متانة شاملة من تقييم محدود.
رسالة إخبارية مجانية
ثلاث قصص تم التحقق منها بواسطة الذكاء الاصطناعي كل صباح من أيام الأسبوع، مكتوبة باللغة الإنجليزية البسيطة. مجاني للأبد، بدون إعلانات.
بريد إلكتروني واحد كل يوم من أيام الأسبوع. إلغاء الاشتراك بنقرة واحدة. نحن لا نبيع أو نشارك عنوانك أبدًا.
اختبر نفسك
تعليقات فورية على كل إجابة، وشهادة قابلة للمشاركة مع معرف يمكن التحقق منه بمجرد اجتياز الدورة التدريبية.
دعم تعليم الذكاء الاصطناعي المجاني. AI Understanding هي منظمة 501(c)(3) غير ربحية - لا إعلانات ولا نظام حظر الاشتراك غير المدفوع على الإطلاق. قم بالتبرع
أمثلة الخصم هي مدخلات مُصمَّمة لتسبب في إنتاج النموذج نتيجة غير صحيحة أو غير مرغوبة وفق نموذج تهديد محدد.
الدليل يعرّف الأمثلة الخصمية بالنسبة لهجوم ونموذج تهديد؛ بعض الإعدادات تستخدم تعديلات محدودة، لكن التغييرات لا تحتاج دائمًا أن تكون صغيرة أو غير ملحوظة.
يعرف مهاجمو الصندوق الأبيض النموذج ويمكنهم استخدام تدرجاته؛ يرى مهاجمو الصندوق الأسود المدخلات والمخرجات فقط.
يمكن للتدريب الخصمي تحسين المقاومة ضد الهجمات المُقَيَّمة، لكن المتانة تعتمد على نموذج التهديد ولا تغطي كل هجوم محتمل.
ونظرًا لأن الأمثلة المتعارضة تنتقل عبر النماذج، يمكن للمهاجم صياغتها على نموذج بديل ومهاجمة هدف لا يمكنه فحصه بنجاح.
حقن المطالبات يغيّر التعليمات أو المحتوى غير الموثوق به في أنظمة نماذج اللغة؛ هو مصدر قلق أمني بآلية مختلفة عن تعديل البكسلات الصغيرة.
استمر في التعلم
تم اختيار المزيد من الأدلة لهذا الموضوع
التاليالدليل التالي
التقطير الانتشاري العدائي ونماذج توربو
التقنية