Die Einführung von AIJack wird in diesem Artikel beschrieben. AIJack ist eine Open-Source-Bibliothek, die entwickelt wurde, um Sicherheits- und Datenschutzrisiken im Zusammenhang mit dem Training und der Bereitstellung von Maschinenlernmodellen zu bewerten.
Der Artikel erläutert zunächst die zunehmende Bedeutung von Maschinenlernmodellen in verschiedenen Anwendungen und die damit verbundenen Sicherheitsrisiken. Dazu gehören Angriffe wie Evasionsangriffe, Vergiftungsangriffe, Modellinversionsangriffe und Mitgliedschaftsrückschlussangriffe.
Anschließend werden verschiedene Strategien zur Bekämpfung dieser Angriffe vorgestellt, wie zertifizierte Robustheit, Debugging-Methoden, Differenzielle Datenschutzverfahren und k-Anonymität.
AIJack wurde entwickelt, um diese Angriffs- und Verteidigungsmethoden in einer einheitlichen API bereitzustellen, um Sicherheits- und Datenschutzrisiken einfach simulieren und bewerten zu können. Der Artikel erläutert die Architektur und Funktionsweise von AIJack und zeigt Codebeispiele für die Implementierung verschiedener Angriffs- und Verteidigungstechniken.
Abschließend wird AIJack mit anderen Bibliotheken verglichen und der Beitrag des Projekts zur Förderung der Sicherheit und des Datenschutzes von Maschinenlernmodellen hervorgehoben.
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by Hideaki Taka... at arxiv.org 04-09-2024
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