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📁 Conteúdo 📁

  • 🚫 Abuso 🚫
    • 🧠 Aprendizado de Máquina Adversarial 🧠
      • ⚡ Ataques ⚡
        • 🔒 Extração 🔒
          • ⚠️ Limitações ⚠️
          • 🛡️ Ações defensivas 🛡️
          • 🔗 Links úteis 🔗
        • ⬅️ Inversão (ou inferência) ⬅️
          • 🛡️ Ações defensivas 🛡️
          • 🔗 Links úteis 🔗
        • 💉 Envenenamento 💉
          • 🔓 Backdoors 🔓
          • 🛡️ Ações defensivas 🛡️
          • 🔗 Links úteis 🔗
        • 🏃‍♂️ Evasão 🏃‍♂️
          • 🛡️ Ações defensivas 🛡️
          • 🔗 Links úteis 🔗
      • 🛠️ Ferramentas 🛠️
        • ART
        • Cleverhans
  • 🔧 Uso 🔧
    • 🕵️‍♂️ Pentesting 🕵️‍♂️
    • 🦠 Malware 🦠
    • 🗺️ OSINT 🗺️
    • 📧 Phishing 📧
    • 👨‍🎤 IA Generativa 👨‍🎤
      • 🔊 Áudio 🔊
        • 🛠️ Ferramentas 🛠️
        • 💡 Aplicações 💡
        • 🔎 Detecção 🔎
      • 📷 Imagem 📷
        • 🛠️ Ferramentas 🛠️
        • 💡 Aplicações 💡
        • 🔎 Detecção 🔎
      • 🎥 Vídeo 🎥
        • 🛠️ Ferramentas 🛠️
        • 💡 Aplicações 💡
        • 🔎 Detecção 🔎
      • 📄 Texto 📄
        • 🛠️ Ferramentas 🛠️
        • 🔎 Detecção 🔎
        • 💡 Aplicações 💡
    • 📚 Diversos 📚
  • 📊 Pesquisas 📊
  • 🗣 Contribuidores 🗣
  • ©️ Licença ©️

🚫 Abuso 🚫

Explorando as vulnerabilidades dos modelos de IA.

🧠 Aprendizado de Máquina Adversarial 🧠

O Aprendizado de Máquina Adversarial é responsável por avaliar suas fraquezas e fornecer contramedidas.

⚡ Ataques ⚡

Está organizado em quatro tipos de ataques: extração, inversão, envenenamento e evasão.

Ataques de Aprendizado de Máquina Adversarial

🔒 Extração 🔒

Tenta roubar os parâmetros e hiperparâmetros de um modelo fazendo requisições que maximizam a extração de informações.

Ataque de extração

Dependendo do conhecimento do modelo do adversário, ataques de caixa branca e caixa preta podem ser realizados.

No caso mais simples de caixa branca (quando o adversário tem conhecimento completo do modelo, por exemplo, uma função sigmoide), pode-se criar um sistema de equações lineares que pode ser facilmente resolvido.

No caso genérico, onde há conhecimento insuficiente do modelo, utiliza-se o modelo substituto. Este modelo é treinado com as requisições feitas ao modelo original a fim de imitar a mesma funcionalidade do original.

Ataques de extração de caixa branca e caixa preta

⚠️ Limitações ⚠️
  • Treinar um modelo substituto é equivalente (em muitos casos) a treinar um modelo do zero.

  • Muito intensivo computacionalmente.

  • O adversário tem limitações no número de requisições antes de ser detectado.

🛡️ Ações defensivas 🛡️
  • Arredondamento dos valores de saída.

  • Uso de privacidade diferencial.

  • Uso de ensembles.

  • Uso de defesas específicas

    • Arquiteturas específicas
    • PRADA
    • Desinformação Adaptativa
    • ...
🔗 Links úteis 🔗
  • Stealing Machine Learning Models via Prediction APIs
  • Stealing Hyperparameters in Machine Learning
  • Knockoff Nets: Stealing Functionality of Black-Box Models
  • Model Extraction Warning in MLaaS Paradigm
  • Copycat CNN: Stealing Knowledge by Persuading Confession with Random Non-Labeled Data
  • Prediction Poisoning: Towards Defenses Against DNN Model Stealing Attacks
  • Stealing Neural Networks via Timing Side Channels
  • Model Stealing Attacks Against Inductive Graph Neural Networks
  • High Accuracy and High Fidelity Extraction of Neural Networks
  • Poisoning Web-Scale Training Datasets is Practical
  • Polynomial Time Cryptanalytic Extraction of Neural Network Models
  • Prompt-Specific Poisoning Attacks on Text-to-Image Generative Models
  • Awesome Data Poisoning And Backdoor Attacks: Uma lista curada de artigos e recursos relacionados a envenenamento de dados, ataques de backdoor e defesas contra eles. stars
  • BackdoorBox: Uma caixa de ferramentas Python de código aberto para ataques de backdoor e defesas. stars
  • Stealing Part of a Production Language Model
  • Hard-Label Cryptanalytic Extraction of Neural Network Models
  • https://www.anthropic.com/news/detecting-and-preventing-distillation-attacks
⬅️ Inversão (ou inferência) ⬅️

Destinam-se a reverter o fluxo de informações de um modelo de aprendizado de máquina.

Ataque de inferência

Permitem que um adversário conheça o modelo que não foi explicitamente destinado a ser compartilhado.

Permitem-nos conhecer os dados de treinamento ou informações como propriedades estatísticas do modelo.

Três tipos são possíveis:

  • Ataque de Inferência de Pertencimento (MIA): Um adversário tenta determinar se uma amostra foi empregada como parte do treinamento.

  • Ataque de Inferência de Propriedade (PIA): Um adversário visa extrair propriedades estatísticas que não foram explicitamente codificadas como características durante a fase de treinamento.

  • Reconstrução: Um adversário tenta reconstruir uma ou mais amostras do conjunto de treinamento e/ou seus rótulos correspondentes. Também chamado de inversão.

🛡️ Ações defensivas 🛡️
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