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Adversarial Robustness Toolbox, qu’est-ce que c’est et pourquoi est-ce si important dans le monde de l’IA ?

La Adversarial Robustness Toolbox (ART) est un outil open source conçu pour relever ces défis. ART est une bibliothèque Python disponible sur art360.res.ibm.com qui fournit aux développeurs et aux chercheurs les capacités nécessaires pour évaluer et défendre les modèles et les applications d’apprentissage automatique contre les menaces adverses. Ces menaces comprennent l’évasion, l’empoisonnement, l’extraction et l’inférence adverse.

A mesure que nous avançons dans cet article, nous allons explorer en détail comment ART aide à faire face à ces menaces et comment il est devenu un élément essentiel pour assurer la sécurité et la robustesse des systèmes d’IA.

Caractéristiques clés d’ART

L’Adversarial Robustness Toolbox (ART) est un outil de sécurité de l’apprentissage automatique qui se distingue par ses caractéristiques clés, qui sont fondamentales pour son efficacité et sa polyvalence.

Compatibilité avec différents cadres ML

L’une des caractéristiques les plus marquantes d’ART est sa capacité à être compatible avec une grande variété de cadres d’apprentissage automatique. Cela signifie qu’ART peut facilement s’intégrer avec des frameworks populaires tels que TensorFlow, Keras, PyTorch, MXNet, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, GPy et bien d’autres. Cette compatibilité rend ART très adaptable à divers environnements de développement et projets d’IA, quel que soit le framework préféré de l’utilisateur.

La compatibilité avec de multiples frameworks permet aux développeurs et aux data scientists d’utiliser ART dans leurs projets existants sans avoir à réécrire le code ou à apporter des changements significatifs à leur infrastructure. Cela accélère considérablement le processus d’intégration des mesures de sécurité et de robustesse dans les modèles d’IA existants.

Support pour de multiples types de données et tâches ML

Une autre caractéristique essentielle d’ART est sa capacité à gérer un large éventail de types de données et de tâches d’apprentissage automatique. Les données peuvent être présentées sous différentes formes, telles que les images, les tableaux, l’audio, la vidéo, etc. En outre, ART s’applique à diverses tâches d’apprentissage automatique, notamment :

  • Classification : identification de catégories ou d’étiquettes à partir de données d’entrée.
  • Détection d’objets : identification et localisation d’objets dans des images.
  • Reconnaissance de la parole : conversion de signaux audio en texte.
  • Génération : création de données, telles que des images ou du texte, à partir d’un modèle.
  • Certification : Évaluation de la fiabilité et de la précision d’un modèle.

Cette polyvalence permet à ART d’être un outil intégral pour une grande variété d’applications d’IA, de la vision par ordinateur au traitement du langage naturel et au-delà. Les utilisateurs peuvent compter sur ART pour faire face aux menaces adverses dans un large éventail de scénarios et de domaines d’application.

Types de menaces adverses

Le monde de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle est constamment confronté à des menaces adverses qui cherchent à saper la fiabilité des modèles et des applications. Ces menaces peuvent se manifester de différentes manières, mais les plus courantes sont les suivantes :

Evasion

Evasion est un type d’attaque qui se produit pendant l’inférence d’un modèle d’apprentissage automatique. Dans ce scénario, un adversaire tente d’ajouter un bruit parasite à une entrée de manière à générer un échantillon parasite. Lorsque cet échantillon est présenté à un modèle cible bien entraîné, il provoque des erreurs prévisibles dans les résultats du modèle. Les attaques d’évitement peuvent être de deux types:

  • Ciblé : le bruit parasite est créé dans le but précis de générer une erreur de prédiction particulière dans la sortie du modèle.
  • Non ciblé : le bruit parasite provoque des erreurs dans la sortie du modèle, mais ne se préoccupe pas du type d’erreur spécifique.

La création de bruit parasite peut être réalisée par des méthodes basées sur le gradient, qui nécessitent une connaissance du modèle cible au niveau de la boîte blanche, ou par des méthodes non basées sur le gradient, qui ne nécessitent souvent qu’une connaissance au niveau de la boîte noire. Un exemple classique d’évasion dans le contexte de la robustesse des adversaires est la manipulation d’images pour tromper un modèle de reconnaissance d’objets de vision par ordinateur, tel qu’un réseau de neurones à convolution (CNN). Imaginez que vous ayez un modèle CNN entraîné à reconnaître des chats dans des images. Voici un scénario d’évitement:

  • Modèle CNN : Vous disposez d’un modèle CNN qui a été entraîné à reconnaître des chats dans des images avec une grande précision. Le modèle a vu des milliers d’images de chats au cours de sa formation et a appris à identifier les principales caractéristiques des chats.
  • Image d’un chien : un pirate veut tromper le modèle et décide de lui présenter une image de chien au lieu d’un chat.
  • Génération d’un exemple contradictoire : le pirate utilise des techniques contradictoires pour générer une petite perturbation ou un bruit dans l’image du chien afin que le modèle CNN la confonde avec celle d’un chat. Cette perturbation est imperceptible pour les humains, mais elle est suffisante pour modifier la classification du modèle.
  • Présentation au modèle : l’attaquant présente l’image perturbée du chien au modèle CNN. Le modèle, après avoir analysé l’image, la classe à tort comme un chat en raison de la perturbation.
  • Résultat de l’invasion : L’attaquant a réussi à tromper le modèle CNN. Bien que l’image soit clairement un chien, le modèle la classe comme un chat en raison de la perturbation adverse.

Empoisonnement

L’empoisonnement est un type d’attaque qui se produit pendant la formation d’un modèle d’apprentissage automatique. Dans ce cas, un adversaire utilise des méthodes directes ou indirectes pour corrompre les données d’apprentissage afin d’atteindre un objectif spécifique. L’empoisonnement est particulièrement préoccupant lorsque l’adversaire a la capacité d’influencer les données d’apprentissage, comme dans le cas de l’apprentissage en ligne, où les données réelles sont utilisées pour entraîner à nouveau le modèle et l’adapter aux changements de l’environnement. Un exemple d’empoisonnement dans le contexte des menaces adverses dans l’apprentissage automatique serait un scénario dans lequel un attaquant tente de compromettre l’intégrité d’un modèle d’apprentissage automatique en manipulant malicieusement les données d’apprentissage. Voici un exemple:

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Supposons que vous disposiez d’un modèle d’apprentissage automatique utilisé pour la détection du spam par courrier électronique. Ce modèle a été entraîné à l’aide d’un ensemble de données contenant une grande variété de messages électroniques, tant légitimes que non légitimes.

  • Modèle d’apprentissage automatique : Vous disposez d’un modèle d’apprentissage automatique qui a été entraîné à classer les messages électroniques comme “spam” ou “non spam” avec une grande précision. Le modèle utilise les caractéristiques des messages électroniques, telles que les mots clés et les métadonnées, pour prendre des décisions de classification.
  • Attaquant malveillant : un attaquant malveillant souhaite que le modèle cesse de détecter les messages électroniques non sollicités qu’il envoie. L’attaquant a accès à une partie de l’ensemble de données d’entraînement du modèle.
  • Injection de données malveillantes : l’attaquant insère des courriels malveillants (spam) dans l’ensemble de données d’entraînement utilisé pour réentraîner le modèle. Ces courriels sont soigneusement conçus pour paraître légitimes et passer inaperçus.
  • Retraitement du modèle : l’ensemble de données de formation modifié, qui contient désormais des courriels malveillants injectés par l’attaquant, est utilisé pour réapprendre le modèle. Le modèle ajuste ses poids et ses paramètres pour s’adapter aux données d’apprentissage, y compris les courriels malveillants.
  • Impact sur le modèle : après le réentraînement, le modèle a été manipulé pour être moins efficace dans la détection du spam. Il peut avoir perdu la capacité de reconnaître certains modèles qu’il avait précédemment identifiés comme étant du spam, car l’attaquant a introduit des exemples trompeurs dans l’ensemble d’entraînement.
  • Attaque en pratique : L’attaquant commence à envoyer des courriers électroniques non sollicités au système utilisant ce modèle. En raison de la manipulation des données d’apprentissage, le modèle classe désormais certains des courriels malveillants comme “non-spam”, ce qui leur permet de passer inaperçus.

Cet exemple montre comment l’empoisonnement des données peut compromettre l’intégrité d’un modèle d’apprentissage automatique en introduisant des exemples malveillants dans l’ensemble d’apprentissage. Ces exemples manipulés peuvent amener le modèle à prendre des décisions incorrectes dans la pratique, ce qui a de sérieuses implications pour la sécurité et la fiabilité des applications d’apprentissage automatique. La détection et l’atténuation de l’empoisonnement des données sont des domaines de recherche actifs dans la lutte contre les menaces adverses dans l’apprentissage automatique.

Extraction de modèle et inversion de modèle

L’extraction de modèle et l’inversion de modèle sont des attaques qui se produisent pendant l’inférence de modèle et se concentrent sur l’obtention d’informations sensibles sur le modèle sous-jacent. Dans l’extraction de modèle, un adversaire utilise l’accès API à un modèle noir pour connaître la distribution des données d’apprentissage ou déterminer si certains points de données ont été utilisés pour l’apprentissage du modèle. En revanche, dans le cas d’une inversion de modèle, l’adversaire tente de reconstituer les données d’entraînement à l’aide de l’API, ce qui peut compromettre la confidentialité des données pour des raisons de respect de la vie privée ou de propriété intellectuelle.

Un exemple d’extraction et d’inversion de modèle est un scénario dans lequel un attaquant tente de récupérer des informations sensibles sur le modèle d’apprentissage automatique d’une organisation ou d’une entreprise. Voici un exemple:

Supposons qu’une entreprise technologique ait mis au point un modèle d’apprentissage automatique très sophistiqué utilisé pour la détection des fraudes dans les transactions financières. Ce modèle est un élément essentiel de son système et contient des informations sensibles sur la manière dont la fraude est détectée.

    • Modèle d’apprentissage automatique sensible :
      L’entreprise dispose d’un modèle d’apprentissage automatique très efficace qui a été formé sur une grande quantité de données financières. Ce modèle est le résultat d’années de recherche et de développement et constitue un élément essentiel de son système de sécurité.
    • Attaquant compétent : un attaquant compétent disposant de compétences en apprentissage automatique et d’un accès à l’infrastructure de l’entreprise souhaite comprendre le fonctionnement du modèle de détection des fraudes.
    • Extraction de modèle : l’attaquant utilise des techniques d’extraction de modèle pour interagir avec le modèle de l’entreprise via son interface de programmation (API). En envoyant des requêtes au modèle et en recevant des prédictions, l’attaquant recueille une grande quantité de données sur la manière dont le modèle réagit à différentes entrées.
    • Reconstruction du modèle : à l’aide des données recueillies et des techniques de rétro-ingénierie, l’attaquant s’efforce de reconstruire une approximation du modèle d’apprentissage automatique. Cela implique d’estimer l’architecture du modèle, les paramètres et les caractéristiques importantes utilisées pour les prédictions.
    • Utilisation malveillante : une fois que l’attaquant a reconstruit une version approximative du modèle, il peut l’utiliser à des fins malveillantes. Cet exemple montre comment un attaquant peut utiliser des techniques d’extraction et d’inversion de modèle pour récupérer des informations précieuses à partir d’un modèle d’apprentissage automatique, même s’il n’a pas d’accès direct au modèle ou à ses détails internes. La protection contre ce type de menace implique la mise en œuvre de mesures de sécurité robustes, telles que la limitation de l’accès aux API du modèle et la surveillance active des activités suspectes.

Ces types de menaces adverses rappellent l’importance de la protection des modèles et des données dans l’environnement de l’intelligence artificielle. Les défenses et les contre-mesures, telles que celles proposées par l’Adversarial Robustness Toolbox (ART), sont essentielles pour garantir la sécurité et la fiabilité des systèmes d’apprentissage automatique dans un monde de plus en plus connecté et vulnérable aux attaques adverses.

Modèles de menace : Whitebox contre Blackbox

Modèles de menace : Whitebox vs. Lorsqu’il s’agit d’évaluer et de défendre les modèles d’apprentissage automatique contre les menaces adverses, il est essentiel de comprendre les deux modèles de menace les plus courants : le modèle de menace Whitebox et le modèle de menace Blackbox. Ces modèles décrivent la quantité d’informations et l’accès dont dispose un adversaire sur le système cible et sont essentiels pour concevoir des stratégies de défense efficaces.

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Modèle de menace Whitebox

Dans le modèle de menace Whitebox, un adversaire dispose d’un niveau complet d’accès et de visibilité sur le système cible. Cela inclut des informations détaillées sur l’architecture du modèle, les poids, les étapes de prétraitement et de post-traitement, ainsi que tout autre détail interne du modèle. En d’autres termes, l’adversaire connaît tous les aspects techniques du modèle. Le modèle de menace Whitebox est considéré comme le plus solide en termes de connaissance du système

Le modèle de menace Whitebox représente un scénario dans lequel l’adversaire est très sophistiqué et dispose de ressources importantes pour étudier et analyser le système cible. Le fait d’avoir un accès total au modèle permet de créer des attaques très précises et ciblées, ce qui en fait le pire scénario pour la sécurité du modèle.

Modèle de menace Blackbox

En revanche, dans le Modèle de menace Blackbox, l’adversaire a un accès limité et ne peut interagir avec le système cible que par le biais de requêtes. Cela signifie qu’il n’a pas de connaissances détaillées sur l’architecture interne et les détails techniques du modèle. Au lieu de cela, l’adversaire ne peut que fournir des entrées et observer les sorties du modèle, qui peuvent être des probabilités de prédiction ou des étiquettes de classification.

Le modèle de menace Blackbox est considéré comme un scénario plus réaliste dans l’évaluation des systèmes d’intelligence artificielle du monde réel. Dans les situations de déploiement, les adversaires n’ont généralement pas un accès complet aux détails internes du modèle, mais peuvent effectuer des requêtes pour obtenir un aperçu de son comportement.

Comparaison et analyse

  • Force de la connaissance : Dans le modèle Whitebox, l’adversaire a une connaissance complète et détaillée du système, ce qui en fait le scénario le plus dangereux. Dans le modèle Blackbox, la connaissance est limitée et basée sur l’observation des sorties du modèle.
  • Réalisme : Le modèle Blackbox est considéré comme plus réaliste, car il reflète mieux les conditions du monde réel où les adversaires ont souvent un accès limité aux détails internes du modèle.
  • Défenses : Les stratégies de défense doivent être plus robustes dans le modèle Whitebox, car l’adversaire dispose d’informations détaillées. Dans le modèle Blackbox, les défenses doivent se concentrer sur la protection des requêtes et la limitation des informations révélées.
  • Évaluation de la sécurité : il est important d’évaluer un système d’IA dans les deux modèles de menace, car les faiblesses peuvent varier en fonction du scénario. Un système qui est résistant aux attaques Blackbox ne l’est pas nécessairement dans un scénario Whitebox.

Techniques d’attaque et de défense dans ART

L’Adversarial Robustness Toolbox (ART) est un outil polyvalent qui aborde à la fois les techniques d’attaque et les stratégies de défense dans le contexte des menaces adverses dans l’apprentissage automatique. Examinons en détail les techniques d’attaque et les stratégies de défense dans ART:

Techniques d’attaque

Méthodes basées sur les gradients

Les méthodes basées sur les gradients sont des approches qui utilisent des informations sur les gradients du modèle cible pour générer des exemples adverses. Ces méthodes nécessitent une connaissance du modèle en boîte blanche, ce qui signifie que l’adversaire a accès aux détails internes du modèle, tels que son architecture et ses poids.

  • Fast Gradient Sign Method (FGSM) : Cette méthode calcule le gradient de la fonction de perte par rapport à l’entrée et applique ensuite un petit pas dans la direction du gradient afin de générer un exemple contradictoire. Il s’agit d’une méthode rapide et efficace, mais elle n’est pas toujours robuste.
  • Projected Gradient Descent (PGD) : la PGD est une version itérative de la FGSM qui effectue plusieurs étapes dans la direction du gradient avec la contrainte que l’exemple contradictoire doit se situer dans un ensemble de confiance.

Méthodes non basées sur le gradient

Les méthodes non basées sur le gradient ne nécessitent pas de connaissance du modèle dans la boîte blanche et conviennent au modèle de menace Blackbox.

  • Boundary Attack : Cette méthode explore la limite de décision du modèle en effectuant plusieurs requêtes et en observant la manière dont les prédictions changent. Cela permet de trouver des exemples contradictoires près de la limite de décision.
  • Algorithme génétique : Comme l’évolution dans la nature, les algorithmes génétiques génèrent des exemples contradictoires à partir d’une population de candidats et sélectionnent les exemples qui ont l’impact contradictoire le plus important.

Stratégies de défense intégrées dans ART

L’Adversarial Robustness Toolbox ne se concentre pas seulement sur la génération d’exemples adverses, mais fournit également des stratégies de défense efficaces pour atténuer les attaques adverses. Voici quelques-unes des stratégies de défense qui peuvent être mises en œuvre avec ART :

  • Détection d’évitement : ART fournit des méthodes permettant de détecter si une entrée a été modifiée de façon adversariale avant d’être traitée par le modèle. Cela permet d’identifier et de rejeter les exemples malveillants.
  • Détection d’empoisonnement : La détection d’empoisonnement se concentre sur l’identification et l’atténuation des données d’entraînement malveillantes. ART fournit des outils pour détecter et filtrer les données empoisonnées.
  • Transformation des entrées : ART permet d’appliquer des transformations aux entrées avant qu’elles ne soient traitées par le modèle. Ces transformations peuvent rendre les exemples adverses moins efficaces.
  • Formation robuste : des modèles plus robustes peuvent être formés à l’aide de techniques telles que la régularisation adversariale. Cela permet aux modèles de devenir moins sensibles aux attaques adverses.

Structure et composants d’ART

L’Adversarial Robustness Toolbox (ART) est une bibliothèque Python conçue pour évaluer et défendre les modèles d’apprentissage automatique contre les menaces adverses. Sa structure est organisée en modules clés couvrant les classificateurs, les attaques, les défenses et les fonctionnalités de détection. Examinons de plus près ces composants:

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Modules de classification

ART prend en charge une grande variété de classificateurs d’apprentissage automatique, ce qui signifie qu’elle peut être utilisée avec des modèles formés sur différents frameworks tels que TensorFlow, Keras, PyTorch et bien d’autres. Les modules de classificateurs permettent de charger et de gérer les modèles de classification dans ART, ce qui les rend faciles à évaluer et à défendre contre les attaques adverses.

Modules d’attaques

ART fournit un ensemble complet de modules et de techniques d’attaques qui permettent aux utilisateurs de générer des exemples adverses et d’évaluer la robustesse de leurs modèles. Il s’agit notamment de méthodes basées sur le gradient, telles que la méthode du signe du gradient rapide (FGSM), et de méthodes non basées sur le gradient, telles que l’attaque par les limites (Boundary Attack). Ces modules sont fondamentaux pour comprendre comment un modèle est vulnérable et comment il se comporte face à différents types d’attaques.

Modules de défense

Pour protéger les modèles contre les menaces adverses, ART offre un certain nombre de modules de défense qui peuvent être appliqués aux classificateurs. Ces défenses peuvent inclure des techniques de détection et de rejet des exemples adverses, des transformations d’entrée pour réduire l’efficacité des attaques, et une formation robuste pour rendre les modèles plus résistants aux manipulations adverses.

Détection d’évasion et d’empoisonnement

L’un des aspects les plus critiques d’ART est sa capacité de détection d’évasion et d’empoisonnement. La détection de l’évasion vise à déterminer si une entrée a été modifiée de façon défavorable avant d’être traitée par le modèle, ce qui permet de se protéger contre les attaques au cours de l’inférence. Ces fonctionnalités de détection sont essentielles pour garantir la sécurité et la fiabilité des systèmes d’apprentissage automatique dans des environnements hostiles en identifiant et en empêchant l’influence d’exemples hostiles pendant l’apprentissage et l’inférence.

Mise en œuvre et cas d’utilisation

L’Adversarial Robustness Toolbox (ART) est un outil puissant utilisé dans une variété de cas d’utilisation du monde réel pour évaluer et améliorer la robustesse des modèles d’apprentissage automatique dans des environnements adverses. Des exemples pratiques et des applications sont présentés ci-dessous, ainsi que des tutoriels et des démonstrations interactives montrant comment ART est mis en œuvre dans différents scénarios:

Exemples pratiques et applications réelles

  • Sécurité dans les systèmes de détection d’intrusion :
    ART est utilisé pour évaluer la robustesse des modèles de détection d’intrusion dans les réseaux informatiques. Il est essentiel de s’assurer que ces modèles résistent aux attaques adverses pour protéger les réseaux contre les cybermenaces.
  • Détection de la fraude dans les transactions financières : dans le secteur financier, ART est appliqué pour évaluer la capacité des modèles de détection de la fraude à résister aux attaques qui tentent de tromper le système et d’effectuer des transactions frauduleuses.
  • Vision par ordinateur et reconnaissance d’images : les modèles de vision par ordinateur et de reconnaissance d’images sont vulnérables aux attaques adverses qui peuvent manipuler les images pour tromper le modèle. ART est utilisé pour renforcer ces modèles et garantir leur précision dans des applications telles que la reconnaissance faciale et la détection d’objets.

Tutoriels et démonstrations interactives

ART offre un large éventail de ressources éducatives, notamment des tutoriels et des démonstrations interactives, afin d’aider les utilisateurs à comprendre et à utiliser l’outil de manière efficace. Voici quelques exemples de didacticiels et de démonstrations :

  • Tutoriels de génération d’exemples adverses : Ces didacticiels guident les utilisateurs dans la génération d’exemples adverses à l’aide de différentes méthodes, ce qui leur permet de comprendre le fonctionnement des attaques adverses.
  • Démonstrations de défenses : ART propose des démonstrations interactives qui montrent comment appliquer des stratégies de défense aux modèles d’apprentissage automatique et comment ces stratégies peuvent protéger contre les exemples adverses.
  • Exemples d’implémentation de code : la documentation d’ART comprend des exemples d’implémentation de code que les utilisateurs peuvent suivre pour intégrer les fonctionnalités d’ART dans leurs propres projets.

Ressources et lectures complémentaires

ECCV 2020 Tutorial on Adversarial Robustness of Deep Learning Models by Pin-Yu Chen (IBM Research)

Pour ceux qui souhaitent approfondir l’Adversarial Robustness Toolbox (ART) et comprendre ses caractéristiques et fonctionnalités plus en détail, des ressources et des lectures supplémentaires sont fournies, y compris une revue de l’article “Adversarial Robustness Toolbox v1.0.0” et des liens vers les ressources et la documentation officielles. Le document “Adversarial Robustness Toolbox v1.0.0” est une source d’information clé sur ART. Ce document fournit une description détaillée de l’outil, de ses caractéristiques et de ses fonctionnalités. Les lecteurs peuvent y trouver des analyses importantes et des détails techniques qui les aideront à comprendre le fonctionnement d’ART en profondeur.

Liens vers des ressources et la documentation officielle

  • Page officielle ART sur GitHub : La page officielle Adversarial Robustness Toolbox sur GitHub est une source essentielle de ressources. Elle donne accès à la bibliothèque, à des tutoriels, à des exemples de code et à une documentation complète. ART GitHub
  • ART documentation : La documentation officielle d’ART fournit des informations détaillées sur l’utilisation de l’outil, notamment des guides d’installation, des exemples de code et des descriptions de fonctionnalités. Documentation ART
  • Tutoriels et exemples dans ART : ART fournit des tutoriels interactifs et des exemples qui aident les utilisateurs à comprendre et à utiliser l’outil efficacement. Ces ressources sont précieuses pour apprendre à appliquer ART dans différents scénarios. Tutoriels ART

Ces ressources et lectures complémentaires permettent aux utilisateurs d’explorer ART en profondeur, d’accéder à la documentation officielle et de trouver des exemples pratiques de sa mise en œuvre. La combinaison de ces ressources est essentielle pour comprendre et utiliser efficacement la boîte à outils de robustesse adversariale dans les applications d’apprentissage automatique et de sécurité.

Source : wwwhatsnews

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