Инструмент для тестирования рисков моделей искусственного интеллекта от NIST
Быстрое развитие и широкое применение систем искусственного интеллекта принесло множество преимуществ, но также и значительные риски. Атаки на системы искусственного интеллекта могут привести к негативным последствиям. Построение надежных моделей искусственного интеллекта затруднено из-за их часто непрозрачного внутреннего устройства и уязвимости к атакам, таким как уклонение, отравление и оракульные атаки. Эти атаки могут манипулировать данными для ухудшения производительности модели или извлечения чувствительной информации, что требует надежных методов оценки и смягчения таких угроз.
Диоптра: инструмент для оценки надежности и безопасности искусственного интеллекта
Диоптра — это комплексная программная платформа, которая оценивает надежные характеристики искусственного интеллекта. Диоптра помогает рамочной системе управления рисками искусственного интеллекта NIST, предоставляя инструменты для оценки, анализа и отслеживания рисков искусственного интеллекта. Он способствует созданию действительных, надежных, безопасных, защищенных и открытых систем искусственного интеллекта. Цель — решить ограничения существующих моделей, предоставив стандартизированную платформу для оценки надежности систем искусственного интеллекта.
Диоптра построена на микросервисной архитектуре, что позволяет ее развертывать на различных масштабах, от локальных ноутбуков до распределенных систем с высокими вычислительными ресурсами. Основным компонентом является API тестовой площадки, управляющий запросами и взаимодействиями пользователей. Платформа использует очередь Redis и контейнеры Docker для обработки экспериментальных задач, обеспечивая модульность и масштабируемость. Система плагинов Диоптры позволяет интегрировать существующие пакеты Python и разрабатывать новые функциональности, способствуя расширяемости. Модульная конструкция платформы поддерживает комбинирование различных наборов данных, моделей, атак и защит, обеспечивая комплексные оценки. Новыми особенностями являются воспроизводимость и отслеживаемость, обеспечиваемые созданием снимков ресурсов и отслеживанием полной истории экспериментов и входных данных. Интерактивный веб-интерфейс Диоптры и возможности многопользовательского развертывания дополнительно улучшают ее удобство, позволяя пользователям делиться и повторно использовать компоненты.
В заключение, NIST решает ограничения существующих методов, обеспечивая комплексные оценки в различных условиях, способствуя воспроизводимости и отслеживаемости, и поддерживая совместимость между различными компонентами. Облегчая детальные оценки защиты искусственного интеллекта от широкого спектра атак, Диоптра помогает исследователям и разработчикам лучше понять и смягчить риски, связанные с системами искусственного интеллекта. Это делает Диоптру ценным инструментом для обеспечения надежности и безопасности искусственного интеллекта в различных приложениях.
Применение искусственного интеллекта в бизнесе
Если вы хотите использовать искусственный интеллект для развития вашей компании и оставаться в числе лидеров, обратитесь к нам для консультаций по внедрению ИИ. Мы поможем вам определить области применения автоматизации и выбрать подходящие решения. Начните внедрение ИИ с небольших проектов, анализируйте результаты и постепенно расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Также предлагаем ознакомиться с нашим ИИ ассистентом в продажах, который поможет вам отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию. Узнайте, как искусственный интеллект может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
