計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)析

計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)析計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于生物學(xué)神經(jīng)元和突觸連接思想而發(fā)展而來的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)。這種新型計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)具有豐富的并行性、非線性、強(qiáng)適應(yīng)性和自學(xué)習(xí)能力，被廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、自然語言處理、機(jī)器翻譯、金融預(yù)測等領(lǐng)域。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展過程中，越來越多的安全問題也應(yīng)運(yùn)而生。本文從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安全特性、攻擊技術(shù)、防御機(jī)制等方面進(jìn)行評(píng)析，旨在提高人們對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)安全的認(rèn)知和防范能力。一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安全特性1、并行性豐富神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算方式具有并行性，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在執(zhí)行任務(wù)的時(shí)候可以同時(shí)處理多個(gè)信息，快速地推理和決策。這種特性也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用的原因之一。2、適應(yīng)性強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非常強(qiáng)的自適應(yīng)能力，可以在不斷的學(xué)習(xí)中調(diào)整自身的結(jié)構(gòu)，特征、關(guān)系和權(quán)重等參數(shù)，以優(yōu)化模型的效果。但也正因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)適應(yīng)性，它相較于經(jīng)典的計(jì)算機(jī)算法來說更容易受到攻擊。3、學(xué)習(xí)能力強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過不斷的學(xué)習(xí)和反饋機(jī)制使得其能夠不斷地適應(yīng)任務(wù)的變化和新出現(xiàn)的信息，同時(shí)也能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律和特征，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的處理過程。但從另一方面來看，不良攻擊者可以通過迭代和反人類方法來對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行攻擊，以獲得可用于其他目的的信息和數(shù)據(jù)。二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受到的攻擊技術(shù)1、對(duì)抗樣本攻擊對(duì)抗樣本攻擊是指專門制造一批針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的錯(cuò)誤樣本，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測時(shí)誤判。通常，攻擊者通過添加噪音或微調(diào)精確像素等方式，使得樣本經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)會(huì)被歸類為錯(cuò)誤的類別。2、中毒攻擊中毒攻擊是指將大量的錯(cuò)誤樣本注入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以破環(huán)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，使其輸出結(jié)果可能失效或出錯(cuò)。中毒攻擊有以下幾類：（1）懸崖攻擊：當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時(shí)出現(xiàn)學(xué)習(xí)停滯、學(xué)習(xí)不穩(wěn)定或過擬合時(shí)，會(huì)進(jìn)入訓(xùn)練懸崖期，攻擊者可以通過注入大量的錯(cuò)誤樣本使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在這個(gè)期間失敗。（2）數(shù)據(jù)偏移攻擊：攻擊者通過注入大量的錯(cuò)誤樣本，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)上的偏移導(dǎo)致模型性能下降。（3）噪聲攻擊：攻擊者可以添加任意比例大小的噪音到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，以使得訓(xùn)練過程受到干擾，提高模型得出錯(cuò)誤結(jié)果的概率。3、數(shù)據(jù)隱私泄露神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)常用于大規(guī)模的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練，而訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含很多敏感信息，如社會(huì)關(guān)系、信用卡信息等。攻擊者可以利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的隱私信息對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行攻擊，例如利用隱私信息通過對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行隱蔽攻擊來影響網(wǎng)絡(luò)的決策和輸出。此外，攻擊者還可以通過索取數(shù)據(jù)、監(jiān)視數(shù)據(jù)、騙取數(shù)據(jù)等方式來獲得受保護(hù)的數(shù)據(jù)，并應(yīng)用這些信息進(jìn)行各種類型的攻擊。三、防御機(jī)制1、獲取數(shù)據(jù)集的隱私安全性當(dāng)前解決此類攻擊的方法有限，通常建議采取數(shù)據(jù)密集型的防御方法，比如采用差分隱私技術(shù)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行混淆處理。具體方法包括通過添加擾動(dòng)等方法來增加噪音，從而保障數(shù)據(jù)集的安全性。2、提高模型魯棒性提高模型魯棒性可以有效地減少中毒攻擊的成效。這一方面包括對(duì)模型的特征選擇處理、增加樣本和參數(shù)噪聲、利用稀疏和結(jié)構(gòu)化方法來規(guī)避中毒攻擊。3、指定針對(duì)性的防御方法除以上兩種防范措施外，指定針對(duì)性的防御方法也是一種較好的方法。例如，將對(duì)抗樣本加入梯度生成技術(shù)中以實(shí)現(xiàn)對(duì)抗樣本的排除?？傊?，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)