Νέες μέθοδοι για ασφαλή νευρωνικά δίκτυα: Έρευνα από το Würzburg και το Μόναχο

Νέες μέθοδοι για ασφαλή νευρωνικά δίκτυα: Έρευνα από το Würzburg και το Μόναχο

Οι επιστήμονες του Πανεπιστημίου του Würzburg και του Τεχνικού Πανεπιστημίου του Μονάχου δεσμεύονται να βελτιώσουν την ευρωστία των νευρωνικών δικτύων. Αυτό γίνεται ως μέρος ενός έργου που χρηματοδοτείται από το Γερμανικό Ερευνητικό Ίδρυμα (DFG). Λαμβάνοντας υπόψη τις καθημερινές εφαρμογές της μηχανικής μάθησης σε αυτόνομα οχήματα, την ανάλυση ιατρικής εικόνας και τα διαδραστικά chatbots, η ανάγκη γίνεται όλο και πιο επείγουσα για την εξασφάλιση αυτών των συστημάτων έναντι στοχοθετημένων επιθέσεων.

Κατανοήστε τους κινδύνους των στοχοθετημένων επιθέσεων

Τα νευρωνικά δίκτυα που χρησιμοποιούνται για διαφορετικές εφαρμογές δείχνουν συχνά ένα αδύναμο σημείο: μπορούν να παρεξηγηθούν με συγκεκριμένους χειρισμούς από το εξωτερικό. Ένα παράδειγμα δείχνει σαφώς αυτό: Μια εικόνα ενός βιολιού μπορεί να αναγνωριστεί εσφαλμένα από το λογισμικό με ελάχιστες αλλαγές στην περιοχή των εικονοστοιχείων ως θαλάσσια λιοντάρια. Αυτά τα λάθη δεν είναι μόνο ενοχλητικά, αλλά μπορούν να έχουν καταστροφικές συνέπειες σε κρίσιμες καταστάσεις, όπως στην οδική κυκλοφορία ή στην ιατρική διάγνωση.

Δίκτυο έρευνας και οικονομική υποστήριξη

Το DFG εγκρίθηκε ένα νέο ερευνητικό πρόγραμμα με προϋπολογισμό 565.000 ευρώ, εκ των οποίων πάνω από 250.000 ευρώ ροή στο Πανεπιστήμιο Julius Maximilians στο Würzburg. Αυτό το έργο, το οποίο είναι γνωστό με τον τίτλο "Geomar: Γεωμετρικές μέθοδοι για την αντιπαράθεση", θα διερευνηθεί τα επόμενα τρία χρόνια. Οι δύο αφοσιωμένοι επιστήμονες, ο καθηγητής Leon Bungert και ο Dr. Leo Schwinn επιδιώκουν το στόχο να καταστήσουν τα νευρωνικά δίκτυα πιο ισχυρά ενάντια στις επιθέσεις του εχθρού.

ευρωστία ως το κλειδί για την αξιοπιστία

Σε αυτό το πλαίσιο, η ευρωστία σημαίνει ότι τα συστήματα πρέπει να αντέχουν τόσο τυχαία όσο και στοχοθετημένα λάθη. Ενώ τα σύγχρονα συστήματα έχουν ήδη μια σημαντική αντίσταση σε τυχαία σφάλματα, συχνά στερείται στοχοθετημένες επιθέσεις. Η ερευνητική προσέγγιση αποσκοπεί στην προετοιμασία νευρωνικών δικτύων, αντιμετωπίζοντας συστηματικά ελαττωματικά και χειραγωγικά δεδομένα στην εκπαίδευση. Αυτό αποσκοπεί στην πρόληψη των σφαλμάτων από την πρόκληση σοβαρών προβλημάτων.

Γεωμετρικές μέθοδοι για απόφαση -

Ένα κεντρικό στοιχείο του έργου είναι η χρήση γεωμετρικών μεθόδων. Όταν η ταξινόμηση των εικόνων, για παράδειγμα, στη διάκριση μεταξύ σκύλων και γάτων, το νευρωνικό δίκτυο πρέπει να σχεδιάσει ένα όριο απόφασης. Αυτά τα όρια δεν είναι μόνο κρίσιμα για την ακρίβεια του συστήματος, αλλά και το κύριο σημείο δραστηριότητας για χειρισμούς. Με την κατανόηση αυτών των ορίων, μπορούν να αναπτυχθούν νέα μαθηματικά μοντέλα που συμβάλλουν στην αύξηση της ευρωστίας των δικτύων.

Αναπτύξτε μια προσαρμοσμένη μέθοδο εκπαίδευσης

Προκειμένου να εκπαιδεύσουν βέλτιστα τα νευρωνικά δίκτυα, οι Bungert και Schwinn ακολουθούν μια καινοτόμο προσέγγιση: αντί να χρησιμοποιούν ένα μόνο δίκτυο, εκπαιδεύουν δύο διαφορετικά δίκτυα ταυτόχρονα. Ένα από αυτά τα δίκτυα προσομοιώνει τις πιθανές επιθέσεις από έναν "εισβολέα". Αυτή η μέθοδος ελπίζει ότι το σύστημα θα γίνει πιο ανθεκτικό και ευφάνταστο από έναν ανθρώπινο εισβολέα. Ο στόχος δεν είναι μόνο η αύξηση της ευρωστίας, αλλά και η βελτίωση της αποτελεσματικότητας της διαδικασίας κατάρτισης.

Συμπέρασμα και προοπτική

Το έργο "Geomar" θα μπορούσε να παρέχει πρωτοποριακά αποτελέσματα που όχι μόνο αυξάνουν την αξιοπιστία των συστημάτων μηχανικής μάθησης, αλλά και την προώθηση της πρακτικής τους χρήσης σε τομείς ασφαλείας. Μακροπρόθεσμα, τα αποτελέσματα της έρευνας θα μπορούσαν να οδηγήσουν στην τεχνολογία της μηχανικής μάθησης για να χρησιμοποιηθούν πιο με ασφάλεια και αποτελεσματικότερα στην καθημερινή μας ζωή. Η εστίαση στην ευρωστία και την αξιοπιστία αυτών των συστημάτων έχει μεγάλη σημασία, ειδικά σε έναν κόσμο στον οποίο οι αυτόνομες τεχνολογίες εμφανίζονται όλο και περισσότερο στο προσκήνιο.

Επικοινωνία

Καθηγητής Dr. Leon Bungert, Καθηγητής Μαθηματικών III (Μαθηματικά της Μηχανικής Μάθησης), Τηλ: +49 931 31-82849, Email: leon.ununft@uni-wuerzburg.de

Ιστοσελίδα Leon Bungerts

- nag