Deep Neural Networks (DNNs) haben bemerkenswerte Fortschritte in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) angetrieben, die Anwendungen wie CHATGPT und automatisierte Inhalts Moderationssysteme anführen. Die Anfälligkeit dieser Modelle gegenüber kontroversen Angriffen bleibt jedoch ein dringendes Problem. Im Gegensatz zu Bildern, in denen geringfügige Änderungen häufig nicht wahrnehmbar sind, funktioniert der Text in einem diskreten Raum und macht sogar kleine Veränderungen für menschliche Leser anfällig. Dies stellt eine Herausforderung für kontroverse Angriffe dar, die sich traditionell auf modifizierende Wörter, Zeichen oder ganze Sätze verlassen, um NLP -Modellausgänge zu manipulieren.
Eine kürzlich durchgeführte Studie namens “Emoti-Attack: Null-Perturbation-Gegnerangriffe auf NLP-Systeme über Emoji-Sequenzen”Unter der Leitung von Yangshijie Zhang von der Universität Lanzhou führt eine unkonventionelle Angriffsmethode vor: Emoti-Angriff. Diese Technik nutzt Emoji -Sequenzen Um NLP -Systeme zu manipulieren, ohne den Kerntext zu ändern Null-Perturbation-Gegnerangriff. Die Studie zeigt, dass strategisch platzierte Emojis sogar hochmoderne Großsprachenmodelle (LLMs) täuschen können GPT-4O, Claude 3.5 Sonett und Lama-3.1-70beine versteckte Sicherheitsanfälligkeit im Verständnis der Sprache durch Ai.
Die verborgene Kraft von Emojis bei NLP -Angriffen
Herkömmliche kontroverse Angriffe ändern Wörter oder Zeichen, um die Interpretation eines Textes durch das KI -Modell zu ändern. Solche Änderungen auslösen jedoch häufig Erkennungsmechanismen oder machen den Text unnatürlich. Emoti-Angriff verfolgt einen anderen Ansatz: Anstatt Wörter zu ändern Emoji -Sequenzen vor und nach einem Satz. Diese Ergänzungen beeinflussen subtil, wie NLP -Modelle den Text interpretieren, ohne seine Lesbarkeit gegenüber menschlichen Benutzern zu stören.
Betrachten Sie beispielsweise ein Sentiment -Analyse -System, das Kundenbewertungen als positiv oder negativ einstuft. Das Hinzufügen bestimmter Emojis am Anfang oder am Ende eines Satzes kann die KI zu einer anderen Klassifizierung einteilen. Ein einfaches lächelndes Gesicht oder ein Feuer -Emoji könnte eine neutrale Bewertung positiv erscheinen lassen, während ein weinendes Gesicht es in Richtung Negativität drängen könnte. Da Emojis häufig als separate Token in NLP -Modellen behandelt werden, erzeugen sie unerwartete Verschiebungen im internen Denken des Modells.
Denken mehrsprachige KI -Modelle auf Englisch?
Wie Emoti-Angriffe funktioniert
Die Forscher entworfen Ein Angriffsgerüst mit Null-Wort-PerturbationDas, was bedeutet, dass der Kerntext unverändert bleibt, während der Angriff KI-Entscheidungen durch Emojis manipuliert. Der Prozess beinhaltet:
- Erstellung eines Emoji -Sequenzraums: Die Angriffsmethode wählt aus einem Pool von Unicode-Emojis (😊🔥💔) und ASCII-Emoticons (:-);-P Qaq). Diese Sequenzen sind so konzipiert, dass sie subtil die Modellvorhersagen beeinflussen.
- Emotionale Konsistenz einbetten: Um Stealth aufrechtzuerhalten,: Um die Emoji -Sequenzen aufrechtzuerhalten, entsprechen der Stimmung des Originaltextes und stellen sicher, dass sie nicht fehl am Platz erscheinen.
- Strategische Emoji -Platzierung: Die Emojis werden platziert vor und nachher Der Zieltext, der Störungen erzeugt, das das Modellverhalten verändert, ohne den Verdacht zu erhöhen.
Verwendung Logit-basierte OptimierungDer Angriff identifiziert, welche Emoji -Kombinationen am wahrscheinlichsten die Entscheidung einer KI beeinflussen und gleichzeitig die Kohärenz aufrechterhalten.
NLP -Modelle sind sehr anfällig
Um Emoti-Angriffe zu testen, führten die Forscher Experimente an zwei Benchmark-Datensätzen durch: Gehen Sie Emotionenein Datensatz mit feinkörnigen emotionalen Etiketten, und Tweet EmojiEine Sammlung von Tweets mit verschiedenen Emojis und Stimmungsmarkern. Der Angriff wurde gegen zwei traditionelle NLP -Modelle getestet (Bert und Roberta) und fünf Großsprachige Modelle (LLMs): Qwen2.5-7b-Instruct, LLAMA3-8B-Instruct, GPT-4O, Claude 3.5 Sonett und Gemini-Exp-1206.
Angriffserfolgsquoten (ASR) über verschiedene Modelle hinweg
Die Studie hat die gemessen Erfolgsrate angreifen (ASR)– Wie oft hat das Modell seine Klassifizierung geändert, wenn Emojis hinzugefügt wurden. Die Ergebnisse waren auffällig. Traditionelle Modelle mögen Bert und Roberta zeigten ASR -Raten von bis zu 96%und beweist, dass selbst robuste NLP -Klassifizierer mit minimalem Aufwand ausgetrickst werden können. Große Sprachmodelle (LLMs) zeigten ebenfalls eine hohe Anfälligkeit mit GPT-4O manipulierte 79% der Fälle Und Claude 3.5 Sonett bei 82%. Das am stärksten gefährdete Modell war Qwen2.5-7b-instruct mit einem 95% ASR im Tweet Emoji-Datensatz. Dies zeigt, dass selbst die fortschrittlichsten KI -Systeme Schwierigkeiten haben, die kontroverse Manipulation herauszufiltern, wenn Emojis beteiligt sind.
Warum werden AI -Modelle von Emojis so leicht ausgestattet?
AI-Modelle sind besonders anfällig für emoji-basierte Angriffe aufgrund von Tokenisierungsproblemen, semantischer Mehrdeutigkeit, Schulungsdatenverzerrungen und Übersteuerung der kontextuellen Hinweise. Die meisten NLP -Modelle behandeln Emojis als separate Token, um sprachliche Muster zu umgehen, die normalerweise den kontroversen Einfluss filtern würden. Darüber hinaus hat Emojis eine subjektive Bedeutung – ein „Feuer“ -Moji (🔥) könnte auf Aufregung in einem Kontext hinweisen, aber in einem anderen Gefahr. Diese Mehrdeutigkeit macht NLP-Modelle anfällig für gezielte emoji-basierte Angriffe.
Viele LLMs sind im Internet -Text geschult, wo Emojis häufig das Gefühl formen. Angreifer können diese Verzerrung ausnutzen, indem sie Emojis auf eine Weise verwenden, die KI gelernt hat, mit bestimmten Emotionen oder Bedeutungen zu verbinden. Da Emojis häufig neben informellen Sprache auftritt, übergewichtige KI -Modelle ihre Bedeutung und machen sie zu einem einfachen Ziel für die Manipulation.
Die Ergebnisse dieser Studie machen ernsthafte Bedenken hinsichtlich der Sicherheit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen, insbesondere in Anwendungen mit hoher Einsätze. In Inhalts ModerationAngreifer konnten Filter umgehen, indem sie harmlos aussehende Emojis hinzufügen, um der Entdeckung zu entgehen. In automatisierter KundensupportSentiment -Analyse -Systeme könnten als positives Feedback falsch interpretiert werden, was zu falschen Analysen führt. Ähnlich, Emoji-basierte kontrovers. Diese Schwachstellen betonen die Dringender Bedarf an besseren Verteidigungen gegen kontroverse AngriffeVor allem, wenn AI weiterhin eine entscheidende Rolle in Entscheidungssystemen spielt.
Kann AI geschult werden, um sich gegen Emoti-Angriffe zu verteidigen?
Die Forscher schlagen mehrere Gegenmaßnahmen vor, um emoji-basierte kontroverse Angriffe zu mildern. NLP -Modelle sollten mit explizitem trainiert werden Gegentliche Emoji -Daten Manipulationsversuche erkennen. KI sollte analysieren Volltext-Emoji-Interaktionen anstatt Emojis als isolierte Token zu behandeln. Implementierung Emoji -Filterung oder Normalisierung kann das Vertrauen der KI auf kontroverse Signale verringern. In Umgebungen mit hohen Einsätzen, Die menschliche Überprüfung sollte die KI-Entscheidungsfindung ergänzen.
Ein winziger Emoji, eine große Bedrohung
Die Studie von Yangshijie Zhang und Kollegen an der Universität Lanzhou hebt a Kritischer blinder Fleck in der KI -Sicherheit. Während Emojis oft als spielerische digitale Dekorationen entlassen werden, posieren sie eine schwerwiegende kontroverse Bedrohung zu NLP -Modellen. Emoti-Angriff demonstriert das Auch die fortschrittlichsten KI -Modelle sind nicht immun zu subtilen Manipulationstechniken.
Ausgewähltes Bildnachweis: Domingo Alvarez E/Unsplash
