AI防御の新時代到来！ロスアラモスの最新手法が adversarial アタックからモデルを守る
- ロスアラモス国立研究所の研究者が、敵対的攻撃から神経ネットワークを保護する新たな浄化戦略を開発。
- 新手法LoRIDが、AIシステムの堅牢性を向上させる。
- 実験でLoRIDが驚異的な精度を実現。
ロスアラモス国立研究所の研究者たちは、神経ネットワークの脆弱性対策として、新しい浄化手法LoRIDを開発した。この手法は、敵対的攻撃によって引き起こされる誤った予測を防ぐことを目的としている。
神経ネットワークは、人間の脳の接続性をモデルにした人工知能の一種で、多くの科学分野で重要な進展を促している。しかし、敵対的攻撃により、AIシステムが誤情報を生成する危険がある。ロスアラモスのコンピュータ科学者、Manish Bhattarai氏は、「攻撃者が意図的に設定した出力へ導くための微細な操作が行われる」と警鐘を鳴らす。
LoRIDの方法は、生成的デノイジング拡散プロセスと先進的なテンソル分解技術を融合し、入力データから敵対的な介入を除去する。この手法は、テスト結果において、敵対的ノイズの中和において前例のない精度を達成した。
加えて、LoRIDは低ランクの署名を特定するためにテンソル因子分解技術を用い、大規模な敵対的攻撃に対するモデルの防御を強化する。CIFAR-10、Celeb-HQ、ImageNetなどのベンチマークデータセットを使用した実験では、LoRIDは他の手法を常に上回った。
さらに、Venadoスパコンを利用することで、モデルの開発にかかる期間を月単位に短縮した。この新技術により、AIモデルの訓練においても、データの安全と整合性が保たれる。ロスアラモスのAI研究者、Minh Vu氏は「我々の手法は最先端の性能基準を設定した」と述べる。
この画期的な成果は、人工知能の進展に貢献するものであり、AAAI-2025での発表に向けた準備が進められている。
えっと、神経ネットワークって何でそんなに弱いの?
それに、LoRIDってどんなメリットがあるのか全然わかんないんだけど!
神経ネットワークは、攻撃者が微細な操作で誤った出力を導くことができるから弱いんです。LoRIDのメリットは、敵対的攻撃から防御し、高い精度でデータを守ることです。
最近のニュースでは、ロスアラモス国立研究所が開発した新手法、LoRIDに注目が集まっています。
これは、神経ネットワークを敵対的攻撃から守るための画期的な浄化戦略です。
神経ネットワークは、人間の脳の仕組みに似ている一方で、攻撃によって誤情報を生成することがあります。
LoRIDは、生成的デノイジング拡散プロセスとテンソル分解技術を用いて、敵対的な介入を除去する手法です。
実験結果も素晴らしく、他の手法を常に上回る精度を誇ります。
この成果は、AIの進展に貢献し、AAAI-2025での発表も控えています。
要するに、LoRIDはAIモデルの安全性と整合性を保ちながら、より信頼性の高い予測を可能にするのです。
