Объединение устойчивости и объяснимости в разработке безопасных систем искусственного интеллекта

Рассматриваются критические проблемы, связанные с обеспечением безопасности и надежности систем (ИИ), особенно в таких важных приложениях, как автономные транспортные средства, здравоохранение и финансовые технологии. Основная цель - выявить уязвимости в алгоритмах ИИ и предложить эффективные стратегии смягчения. Особое внимание уделяется современным угрозам, включая состязательные атаки, алгоритмическую непрозрачность, утечки данных и этические последствия развертывания ИИ. Состязательные атаки, при которых незначительные возмущения входных данных вызывают существенные ошибки классификации, представляют значительный риск для надежности ИИ. Такие методы, как надежное обучение, включающее модели обучения на состязательных примерах, показали эффективность в повышении устойчивости, хотя и с более высокими вычислительными требованиями. Рассматриваются инструменты ИИ (XAI), такие как LIME и SHAP, которые повышают прозрачность, проясняя процессы принятия решений сложных моделей. Прозрачность жизненно важна для укрепления доверия пользователей, особенно в таких областях, как медицина и финансы, где понимание решений ИИ имеет важное значение. Подходы XAI обеспечивают лучший надзор и соблюдение этических стандартов. Проблемы конфиденциальности данных решаются с помощью таких методов, как дифференциальная конфиденциальность, которая защищает конфиденциальную информацию путем добавления шума, и федеративное обучение, которое позволяет проводить децентрализованное обучение модели без раскрытия необработанных данных. Результаты показывают, что эти стратегии защищают данные, сохраняя при этом эффективность модели. Интегрируя надежность и объяснимость, это исследование вносит практические решения для укрепления систем ИИ против развивающихся угроз, повышения безопасности ИИ и укрепления доверия к этим технологиям.