От
KL FC Bot
Риски применения ИИ-систем человечество будет изучать и устранять десятилетиями. Одним из наименее изученных на сегодня является риск троянизации модели, когда полезная и на первый взгляд верно работающая система машинного обучения содержит скрытую функциональность или намеренно внесенные ошибки. Создать такого «троянского коня» можно несколькими способами, которые отличаются уровнем сложности и сферой применения. И это не прогнозы на будущее, а реальные кейсы.
Вредоносный код в модели
Некоторые форматы хранения ML-моделей могут содержать исполняемый код. Например, произвольный код может быть выполнен при загрузке файла в формате pickle — стандартном для Python формате сериализации (приведения к форме, подходящей для сохранения и передачи) данных, используемом, в частности, в библиотеке для глубокого обучения PyTorch. В другой популярной библиотеке для машинного обучения TensorFlow модели в форматах .keras и HDF5 могут содержать «лямбда-слой», тоже по сути выполняющий произвольные команды на Python. В этом коде легко спрятать вредоносную функциональность.
В документации TensorFlow можно найти предупреждение, что модель в TensorFlow при исполнении может читать и записывать файлы, получать и отправлять данные по сети и даже запускать дочерние процессы. В общем, является по сути полноценной программой.
Вредоносный код может срабатывать сразу же при загрузке ML-модели. В популярнейшем репозитории публичных моделей Hugging Face в феврале 2024 года было обнаружено около ста моделей с вредоносной функциональностью. Из них 20% создавали на зараженном устройстве оболочку для удаленного доступа (Reverse Shell), а 10% запускали дополнительное ПО.
View the full article
От KL FC Bot
От vasili_rb
От TVagapov
От Дмитрий71
От gin
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти