論文の概要: Vulnerabilities of Connectionist AI Applications: Evaluation and Defence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08837v1
- Date: Wed, 18 Mar 2020 12:33:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-22 09:21:41.848168
- Title: Vulnerabilities of Connectionist AI Applications: Evaluation and Defence
- Title（参考訳）: コネクション型AIアプリケーションの脆弱性:評価と防御
- Authors: Christian Berghoff and Matthias Neu and Arndt von Twickel
- Abstract要約: この記事では、コネクショナリスト人工知能(AI)アプリケーションのITセキュリティを扱い、完全性への脅威に焦点を当てます。
脅威の包括的リストと軽減の可能性は、最先端の文献をレビューすることによって提示される。
緩和に関する議論は同様に、AIシステム自体のレベルに限定されず、むしろサプライチェーンの文脈でAIシステムを見ることを提唱している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This article deals with the IT security of connectionist artificial
intelligence (AI) applications, focusing on threats to integrity, one of the
three IT security goals. Such threats are for instance most relevant in
prominent AI computer vision applications. In order to present a holistic view
on the IT security goal integrity, many additional aspects such as
interpretability, robustness and documentation are taken into account. A
comprehensive list of threats and possible mitigations is presented by
reviewing the state-of-the-art literature. AI-specific vulnerabilities such as
adversarial attacks and poisoning attacks as well as their AI-specific root
causes are discussed in detail. Additionally and in contrast to former reviews,
the whole AI supply chain is analysed with respect to vulnerabilities,
including the planning, data acquisition, training, evaluation and operation
phases. The discussion of mitigations is likewise not restricted to the level
of the AI system itself but rather advocates viewing AI systems in the context
of their supply chains and their embeddings in larger IT infrastructures and
hardware devices. Based on this and the observation that adaptive attackers may
circumvent any single published AI-specific defence to date, the article
concludes that single protective measures are not sufficient but rather
multiple measures on different levels have to be combined to achieve a minimum
level of IT security for AI applications.
- Abstract（参考訳）: この記事では、コネクショナリスト人工知能(AI)アプリケーションのITセキュリティを扱い、三つのITセキュリティ目標の1つである完全性への脅威に焦点を当てます。
このような脅威は、例えば、著名なAIコンピュータビジョンアプリケーションにおいて最も関係がある。
ITセキュリティの目標整合性に関する総合的な見解を示すために、解釈可能性、堅牢性、ドキュメントなど多くの追加的な側面が考慮されている。
脅威と可能な緩和の包括的なリストは、最先端の文献をレビューすることで提示される。
敵の攻撃や毒殺攻撃などのai固有の脆弱性や、ai固有の根本原因を詳細に論じる。
さらに、以前のレビューとは対照的に、AIサプライチェーン全体が、計画、データ取得、トレーニング、評価、運用フェーズを含む脆弱性について分析されている。
緩和に関する議論は同様に、AIシステム自体のレベルに限らず、サプライチェーンとそのより大きなITインフラストラクチャやハードウェアデバイスへの組み込みという文脈でAIシステムを見ることを提唱している。
これと、アダプティブアタッカーがこれまでに公表された任意のAI固有の防御を回避できるという観察に基づいて、記事は、単一の保護措置が不十分である代わりに、AIアプリケーションのための最小レベルのITセキュリティを達成するために、異なるレベルの複数の対策を組み合わせる必要があると結論付けている。
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