Data Vulnerabilities and Adversarial Attacks against ML-Based Systems. The Adversarial Risk in the Healthcare Domain.

Abstract

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) αν και έχει παρουσιαστεί ως πεδίο το 1958 από τον John McCarthy, ήταν μόλις το 2006 όταν σε συνδυασμό με την αύξηση της υπολογιστικής ισχύος εμφανίστηκαν νέες εφαρμογές στο πεδίο της Μηχανικής Μάθησης (ΜΜ). Ωστόσο, η άνθιση αυτή πραγματώθηκε αντίστοιχα και στο πεδίο των επιθέσεων, καθιστώντας την ανάπτυξη συστημάτων που βασίζονται στο πεδίο της ΤΝ επισφαλή για την εφαρμογή τους σε κρίσιμες δημόσιες υποδομές, χωρίς τη λήψη αυστηρών μέτρων ασφάλειας. Η ευπάθεια των δεδομένων και οι απειλές ενάντια σε αυτά, συνιστούν ένα επιστημονικό πεδίο ανοικτό για περαιτέρω εξερεύνηση. Ειδικότερα, από τη σε βάθος μελέτη επιθέσεων οι οποίες αναπτύσσονται σε όλο τον κύκλο ζωής των συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης (εκπαίδευση, εξαγωγή συμπερασμάτων), όπως οι κακόβουλες επιθέσεις, οι «αντιπαραθετικές» οι οποίες υλοποιούνται με ανεπαίσθητες τροποποιήσεις των δεδομένων εισόδου, καθώς και άλλες σύγχρονες, θα ήταν δυνατό να προκύψει μία νέα οπτική στον τομέα αυτό. Επιπλέον, οι επιθέσεις αυτές είναι άρρηκτα συνδεδεμένες με την ανάπτυξη αντίστοιχων μέτρων άμβλυνσης των επιπτώσεών τους, με αποτέλεσμα αυτός ο συνεχής ανταγωνισμός να δημιουργεί ένα γόνιμο και ταυτόχρονα «αντιπαραθετικό» περιβάλλον. Για το λόγο αυτό κρίνεται σκόπιμο να αναφερθούν διάφοροι αντιπροσωπευτικοί μηχανισμοί άμυνας, ώστε να επισημανθεί η ροή που έχει ακολουθήσει η επιστημονική κοινότητα και να δημιουργήσει στέρεες βάσεις για μελλοντικές κατευθύνσεις. Κρίσιμες περιοχές όπως της υγείας, της αυτόνομης οδήγησης, της ταξινόμησης, της αναγνώρισης φωνής, της ασφάλειας δικτύων, οι οποίες έχουν στον πυρήνα τους την ανθρώπινη ζωή, αντιμετωπίζουν αντίστοιχα προβλήματα. Στην παρούσα εργασία, αν και θα δοθεί ιδιαίτερη έμφαση στον τομέα της υγείας, αυτό δεν συνεπάγεται ότι θα αποκλίνει σημαντικά και από τα υπόλοιπα πεδία ενδιαφέροντος.