Die Studie untersucht erstmals den CO2-Fußabdruck von Adversarial Machine Learning-Systemen und zeigt einen direkten Zusammenhang zwischen der Robustheit eines Modells und seinen Treibhausgasemissionen auf.
Zunächst wird ein Basismodell ohne Adversarial Training trainiert. Anschließend werden Adversarial Robust-Modelle mit unterschiedlichen Anteilen an Adversarial Samples trainiert, um die Robustheit gegen Evasions-Angriffe zu erhöhen. Die Experimente zeigen, dass die Adversarial Robust-Modelle deutlich mehr Energie verbrauchen und damit höhere Emissionen verursachen als das Basismodell.
Um den Zielkonflikt zwischen Modellrobustheit und Umweltverträglichkeit zu quantifizieren, wird der neuartige "Robustness-Carbon Trade-off Index" (RCTI) eingeführt. Dieser Index, inspiriert vom ökonomischen Konzept der Preiselastizität, misst die Sensitivität der Emissionen gegenüber Änderungen in der Modellrobustheit.
Die Analyse der RCTI-Werte zeigt, dass die Robustheit zunächst mit einer hohen Umweltbelastung einhergeht (Eco-Costly), sich dann aber zu einem umweltfreundlicheren Verhältnis entwickelt (Eco-Efficient), bevor ab einem bestimmten Punkt die Robustheit wieder zu einer kritischen Umweltbelastung führt (Eco-Critical). Diese Erkenntnisse liefern wichtige Anhaltspunkte, um bei der Entwicklung sicherer und robuster Adversarial Machine Learning-Systeme auch Nachhaltigkeitsaspekte zu berücksichtigen.
toiselle kielelle
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Tärkeimmät oivallukset
by Syed Mhamudu... klo arxiv.org 03-29-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.19009.pdfSyvällisempiä Kysymyksiä