11月24日消息，國(guó)際網(wǎng)絡(luò)與信息安全領(lǐng)域頂會(huì)ACM CCS 2022于近日在洛杉磯召開(kāi)，阿里達(dá)摩院聯(lián)合武漢大學(xué)、伍斯特理工學(xué)院、印第安納大學(xué)的研究成果獲最佳論文提名獎(jiǎng)，該論文揭示了深度文本排序模型潛在的安全隱患，并探討了檢索系統(tǒng)的安全防御優(yōu)化策略。
ACM CCS與IEEE S&P、USENIX Security、NDSS被業(yè)界稱為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域“四大頂級(jí)會(huì)議”， 至今已有近30年的歷史，該會(huì)議引領(lǐng)了國(guó)際信息安全領(lǐng)域研究的潮流。近年來(lái)，針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的對(duì)抗攻擊成為業(yè)界研究的熱點(diǎn)，攻防研究成果也不斷涌現(xiàn)。
搜索引擎的魯棒性問(wèn)題一直是業(yè)界研究的熱點(diǎn)，由于深度文本排序模型較易受到對(duì)抗攻擊的影響，即在圖像上的一些像素?cái)_動(dòng)或者文本中幾個(gè)字符的改變就可能會(huì)引發(fā)預(yù)測(cè)結(jié)果的極大變化，這種弱點(diǎn)可能被用來(lái)操縱排序結(jié)果，甚至引導(dǎo)觀點(diǎn)。攻防對(duì)抗的模擬是發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)潛在風(fēng)險(xiǎn)并增強(qiáng)魯棒性的主要途徑之一，然而業(yè)界在該領(lǐng)域的攻防研究主要集中在圖像排序、文本分類和機(jī)器翻譯等模型上，面向深度文本排序模型的探索較少。
基于不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間對(duì)抗樣本的可遷移特性，達(dá)摩院在論文中提出通過(guò)采樣目標(biāo)排序模型的結(jié)果列表，無(wú)需白盒訪問(wèn)權(quán)限，即可訓(xùn)練一個(gè)模仿排序模型來(lái)產(chǎn)生對(duì)抗攻擊文本，然后遷移到目標(biāo)排序模型上驗(yàn)證攻擊效果。通過(guò)大量的自動(dòng)檢測(cè)和人工評(píng)測(cè)實(shí)驗(yàn)證明，該方法能夠以黑盒方式有效實(shí)施攻擊。該論文研究成果可用于檢測(cè)、評(píng)價(jià)排序模型的魯棒性，并且為檢索系統(tǒng)的防御優(yōu)化策略提供重要參考價(jià)值。
該論文作者、達(dá)摩院高級(jí)算法專家康楊楊表示：“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型魯棒性不足的問(wèn)題由來(lái)已久，我們希望通過(guò)探索對(duì)抗攻擊方法來(lái)推動(dòng)模型的改進(jìn)。未來(lái)，團(tuán)隊(duì)還將進(jìn)一步探索完善的防御方法?！?/p>
據(jù)介紹，ACM CCS 2022共收到971篇有效投稿論文，最終218篇被收錄，共有15篇論文獲得最佳論文提名獎(jiǎng)。本次大會(huì)，阿里巴巴共有3篇論文被收錄，是論文收錄數(shù)量最多的中國(guó)科技公司之一。
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