面向机器学习的成员推理攻击综述

随着机器学习的不断发展,特别是在深度学习领域,人工智能已经融入到人们日常生活的方方面面。机器学习模型被部署到多种场景的应用中,提升了传统应用的智能化水平。然而,近年来的研究指出,用于训练机器学习模型的个人数据时常面临隐私泄露的风险。其中,成员推理攻击就是针对机器学习模型威胁用户隐私安全的一种非常重要的攻击方式。成员推理攻击的目的是判断用户数据样本是否被用于训练目标模型(如在医疗、金融等领域的用户数据),从而直接干涉到用户隐私信息。首先介绍了成员推理攻击的相关背景知识,随后对现有的成员推理攻击按照攻击者是否拥有影子模型进行分类,并对成员推理攻击在不同领域的威胁进行了相应的总结。其次,介绍了应对成员推理攻击的防御手段,对现有的防御机制按照模型过拟合、基于模型压缩和基于扰动等策略进行分类和总结。最后,对现有的成员推理攻击和防御机制的优缺点进行了分析,并提出了成员推理攻击的一些潜在的研究方向。     

机器学习中的隐私攻击与防御

大数据时代丰富的信息来源促进了机器学习技术的蓬勃发展,然而机器学习模型的训练集在数据采集、模型训练等各个环节中存在的隐私泄露风险,为人工智能环境下的数据管理提出了重大挑战.传统数据管理中的隐私保护方法无法满足机器学习中多个环节、多种场景下的隐私保护要求.分析并展望了机器学习技术中隐私攻击与防御的研究进展和趋势.首先介绍了机器学习中隐私泄露的场景和隐私攻击的敌手模型,并根据攻击者策略分类梳理了机器学习中隐私攻击的最新研究;介绍了当前机器学习隐私保护的主流基础技术,进一步分析了各技术在保护机器学习训练集隐私时面临的关键问题,重点分类总结了5种防御策略以及具体防御机制;最后展望了机器学习技术中隐私防御机制的未来方向和挑战.     

基于攻击链的勒索攻击分析与防御机制研究

随着网络攻防的快速发展,网络攻击与防御呈现螺旋式发展态势。近年来勒索攻击的安全威胁日益猖獗,给世界各种行业及个人造成巨大损失。基于攻击链模型的勒索攻击分析有助于此类网络攻击的风险评估,可以有效发现网络系统中的安全缺陷,进而实现网络安全主动防御。本文阐述了经典攻击链模型及相关安全技术,基于攻击链模型分析了典型勒索攻击的过程及阶段关系,梳理了基于攻击链的多阶段防御机制。     

DDoS攻击防御机制综述

DDoS攻击是目前威胁网络安全的主要因素之一。本文分类介绍了现有的DDoS攻击防御机制,阐明了各种机制之间的关系,给出了每种防御机制的应用实例,全面分析了各种防御机制的优缺点。对正确认识DDoS攻击及其防御有很大的参考价值。     

分布式深度学习隐私与安全攻击研究进展与挑战

不同于集中式深度学习模式,分布式深度学习摆脱了模型训练过程中数据必须中心化的限制,实现了数据的本地操作,允许各方参与者在不交换数据的情况下进行协作,显著降低了用户隐私泄露风险,从技术层面可以打破数据孤岛,显著提升深度学习的效果,能够广泛应用于智慧医疗、智慧金融、智慧零售和智慧交通等领域.但生成对抗式网络攻击、成员推理攻击和后门攻击等典型攻击揭露了分布式深度学习依然存在严重隐私漏洞和安全威胁.首先对比分析了联合学习、联邦学习和分割学习3种主流的分布式深度学习模式特征及其存在的核心问题.其次,从隐私攻击角度,全面阐述了分布式深度学习所面临的各类隐私攻击,并归纳和分析了现有隐私攻击防御手段.同时,从安全攻击角度,深入剖析了数据投毒攻击、对抗样本攻击和后门攻击3种安全攻击方法的攻击过程和内在安全威胁,并从敌手能力、防御原理和防御效果等方面对现有安全攻击防御技术进行了度量.最后,从隐私与安全攻击角度,对分布式深度学习未来的研究方向进行了讨论和展望.     

DDoS攻击和防御机制分类研究

随着Internet的迅速发展,网络安全问题日益突出,其中分布式拒绝服务（DDoS）攻击对Internet构成巨大威胁。在分析DDoS攻击机理的基础上,对攻击和防御机制进行分类,以便有效地分析、认识分布式拒绝服务攻击行为。     

机器学习中成员推理攻击和防御研究综述

机器学习被广泛应用于各个领域, 已成为推动各行业革命的强大动力, 极大促进了人工智能的繁荣与发展。同时, 机器学习模型的训练和预测均需要大量数据, 而这些数据可能包含隐私信息, 导致其隐私安全面临严峻挑战。成员推理攻击主要通过推测一个数据样本是否被用于训练目标模型来破坏数据隐私, 其不仅可以破坏多种机器学习模型(如, 分类模型和生成模型)的数据隐私, 而且其隐私泄露也渗透到图像分类、语音识别、自然语言处理、计算机视觉等领域, 这对机器学习的长远发展产生了极大的安全威胁。因此, 为了提高机器学习模型对成员推理攻击的安全性, 本文从机器学习隐私安全攻防角度, 全面系统性分析和总结了成员推理攻击和防御的基本原理和特点。首先, 介绍了成员推理攻击的定义、威胁模型, 并从攻击原理、攻击场景、背景知识、攻击的目标模型、攻击领域、攻击数据集大小六个方面对成员推理攻击进行分类, 比较不同攻击的优缺点; 然后, 从目标模型的训练数据、模型类型以及模型的过拟合程度三个角度分析成员推理攻击存在原因, 并从差分隐私、正则化、数据增强、模型堆叠、早停、信任分数掩蔽和知识蒸馏七个层面对比分析不同防御措施; 接着, 归纳总结了成员推理攻击和防御常用的评估指标和数据集, 以及其在其他方面的应用。最后, 通过对比分析已有成员推理攻击和防御的优缺点, 对其面临的挑战和未来研究方向进行了展望。     

机器学习中的成员推断攻击与防御研究

随着机器学习渗透到日常生活中的各个方面,其数据隐私问题受到越来越多的关注.成员推断攻击是机器学习算法面临的安全威胁之一,用于推断特定数据是否存在于机器学习模型的训练集中,给用户带来极大的安全隐患,对机器学习模型的安全性提出挑战.为此,研究成员推断攻击不仅能发现隐私数据面临的威胁,而且还能为防御技术的提出提供思路.对近年...     

基于Linux平台的Web应用程序攻击防御机制

随着网络应用的普及,黑客们已经把攻击的目标延伸到安装在计算机上的应用程序,称这种类型的攻击为Web应用程序攻击,web应用程序的安全性逐渐受到人们的重视,而传统的防火墙一般只能针对传输层进行过滤处理.详细分析Web应用程序攻击类型和防御方法,并在Linux系统下设计实现一个防御该种攻击的软件(D-Web-Asoftware),实验测试表明该软件运行效果很好,性能很好.     

联邦学习模型安全与隐私研究进展

随着数据孤岛现象的出现和个人隐私保护的重视,集中学习的应用模式受到制约,而联邦学习作为一个分布式机器学习框架,可以在不泄露用户数据的前提下完成模型训练,从诞生之初就备受关注.伴随着联邦学习应用的推广,其安全性和隐私保护能力也开始受到质疑.对近年来国内外学者在联邦学习模型安全与隐私的研究成果进行了系统总结与分析.首先,介绍联邦学习的背景知识,明确其定义和工作流程,并分析存在的脆弱点.其次,分别对联邦学习存在的安全威胁和隐私风险进行系统分析和对比,并归纳总结现有的防护手段.最后,展望未来的研究挑战和方向.     

机器学习系统的隐私和安全问题综述

人工智能已经渗透到生活的各个角落,给人类带来了极大的便利.尤其是近年来,随着机器学习中深度学习这一分支的蓬勃发展,生活中的相关应用越来越多.不幸的是,机器学习系统也面临着许多安全隐患,而机器学习系统的普及更进一步放大了这些风险.为了揭示这些安全隐患并实现一个强大的机器学习系统,对主流的深度学习系统进行了调查.首先设计了一个剖析深度学习系统的分析模型,并界定了调查范围.调查的深度学习系统跨越了4个领域——图像分类、音频语音识别、恶意软件检测和自然语言处理,提取了对应4种类型的安全隐患,并从复杂性、攻击成功率和破坏等多个维度对其进行了表征和度量.随后,调研了针对深度学习系统的防御技术及其特点.最后通过对这些系统的观察,提出了构建健壮的深度学习系统的建议.     

机器学习模型安全与隐私研究综述

在大数据时代下,深度学习、强化学习以及分布式学习等理论和技术取得的突破性进展,为机器学习提供了数据和算法层面的强有力支撑,同时促进了机器学习的规模化和产业化发展.然而,尽管机器学习模型在现实应用中有着出色的表现,但其本身仍然面临着诸多的安全威胁.机器学习在数据层、模型层以及应用层面临的安全和隐私威胁呈现出多样性、隐蔽性和动态演化的特点.机器学习的安全和隐私问题吸引了学术界和工业界的广泛关注,一大批学者分别从攻击和防御的角度对模型的安全和隐私问题进行了深入的研究,并且提出了一系列的攻防方法.在本综述中,我们回顾了机器学习的安全和隐私问题,并对现有的研究工作进行了系统的总结和科学的归纳,同时明确了当前研究的优势和不足.最后,我们探讨了机器学习模型安全与隐私保护研究当前所面临的挑战以及未来潜在的研究方向,旨在为后续学者进一步推动机器学习模型安全与隐私保护研究的发展和应用提供指导.     

针对深度学习模型的对抗性攻击与防御

以深度学习为主要代表的人工智能技术正在悄然改变人们的生产生活方式,但深度学习模型的部署也带来了一定的安全隐患.研究针对深度学习模型的攻防分析基础理论与关键技术,对深刻理解模型内在脆弱性、全面保障智能系统安全性、广泛部署人工智能应用具有重要意义.拟从对抗的角度出发,探讨针对深度学习模型的攻击与防御技术进展和未来挑战.首先介绍了深度学习生命周期不同阶段所面临的安全威胁.然后从对抗性攻击生成机理分析、对抗性攻击生成、对抗攻击的防御策略设计、对抗性攻击与防御框架构建4个方面对现有工作进行系统的总结和归纳.还讨论了现有研究的局限性并提出了针对深度学习模型攻防的基本框架.最后讨论了针对深度学习模型的对抗性攻击与防御未来的研究方向和面临的技术挑战.     

面向网络空间防御的对抗机器学习研究综述

机器学习以强大的自适应性和自学习能力成为网络空间防御的研究热点和重要方向. 然而机器学习模型在网络空间环境下存在受到对抗攻击的潜在风险, 可能成为防御体系中最为薄弱的环节, 从而危害整个系统的安全. 为此科学分析安全问题场景, 从运行机理上探索算法可行性和安全性, 对运用机器学习模型构建网络空间防御系统大有裨益. 全面综述对抗机器学习这一跨学科研究领域在网络空间防御中取得的成果及以后的发展方向. 首先, 介绍了网络空间防御和对抗机器学习等背景知识; 其次, 针对机器学习在网络空间防御中可能遭受的攻击, 引入机器学习敌手模型概念, 目的是科学评估其在特定威胁场景下的安全属性; 然后, 针对网络空间防御的机器学习算法, 分别论述了在测试阶段发动规避攻击、在训练阶段发动投毒攻击、在机器学习全阶段发动隐私窃取的方法, 进而研究如何在网络空间对抗环境下, 强化机器学习模型的防御方法; 最后, 展望了网络空间防御中对抗机器学习研究的未来方向和有关挑战.     

深度强化学习的攻防与安全性分析综述

深度强化学习是人工智能领域新兴技术之一,它将深度学习强大的特征提取能力与强化学习的决策能力相结合,实现从感知输入到决策输出的端到端框架,具有较强的学习能力且应用广泛.然而,已有研究表明深度强化学习存在安全漏洞,容易受到对抗样本攻击.为提高深度强化学习的鲁棒性、实现系统的安全应用,本文针对已有的研究工作,较全面地综述了深度强化学习方法、对抗攻击、防御方法与安全性分析,并总结深度强化学习安全领域存在的开放问题以及未来发展的趋势,旨在为从事相关安全研究与工程应用提供基础.     

深度强化学习的攻防与安全性分析综述

深度强化学习是人工智能领域新兴技术之一,它将深度学习强大的特征提取能力与强化学习的决策能力相结合,实现从感知输入到决策输出的端到端框架,具有较强的学习能力且应用广泛.然而,已有研究表明深度强化学习存在安全漏洞,容易受到对抗样本攻击.为提高深度强化学习的鲁棒性、实现系统的安全应用,本文针对已有的研究工作,较全面地综述了深度强化学习方法、对抗攻击、防御方法与安全性分析,并总结深度强化学习安全领域存在的开放问题以及未来发展的趋势,旨在为从事相关安全研究与工程应用提供基础.     

机器学习的安全问题及隐私保护

近年来,机器学习迅速地发展,给人们带来便利的同时,也带来极大的安全隐患.机器学习的安全与隐私问题已经成为其发展的绊脚石.机器学习模型的训练和预测均是基于大量的数据,而数据中可能包含敏感或隐私信息,随着数据安全与隐私泄露事件频发、泄露规模连年加剧,如何保证数据的安全与隐私引发科学界和工业界的广泛关注.首先,介绍了机器学习隐私保护中的敌手模型的概念;其次总结机器学习在训练和预测阶段常见的安全及隐私威胁,如训练数据的隐私泄露、投毒攻击、对抗攻击、隐私攻击等.随后介绍了常见的安全防御方法和隐私保护方法,重点介绍了同态加密技术、安全多方计算技术、差分隐私技术等,并比较了典型的方案及3种技术的适用场景.最后,展望机器学习隐私保护的未来发展趋势和研究方向.     

数据中心网络安全攻防

该文章指出随着信息技术的普及,生产、生活、工作、学习,到处可以看到计算机和网络,互联网已经成为人类生存中不可缺少的一个重要组成部分.如今,国内外黑客技术不断发展壮大,已经远远超过现有的防卫力量,网络安全威胁已经成为一个不可忽视的问题.大国之间的军备竞赛也涉及到网络,纷纷成立网络军队,使得互联网技术也成为了一把锋利的双刃剑.