Какие существуют методы тестирования безопасности искусственного интеллекта?

Некоторые методы тестирования безопасности искусственного интеллекта:

• Адверсарное тестирование (Adversarial Testing). deepme.ru Суть метода — сознательно пытаться «обмануть» модель, создавая специальные входные данные. deepme.ru Например, для системы распознавания изображений можно добавлять шум к картинкам, создавать оптические иллюзии или применять специальные фильтры. deepme.ru
• Фаззинг (Fuzz Testing). deepme.ru Метод предполагает подачу на вход модели случайных или полу-случайных данных и наблюдение за её поведением. deepme.ru
• Red Teaming (командные тесты). deepme.ru Группа специалистов пытается взломать модель всеми возможными способами: социальной инженерией, эксплуатацией API и другими. deepme.ru
• Формальная верификация. deepme.ru Для особо важных систем (например, в медицине или автономных автомобилях) используют математические методы доказательства корректности. deepme.ru
• Регулярное обновление зависимостей. deepme.ru Уязвимости часто появляются не в самой модели, а в фреймворках машинного обучения, системных библиотеках и инфраструктурных компонентах. deepme.ru
• Защита тренировочного конвейера. deepme.ru Включает подпись данных, контроль версий моделей и данных, ведение журнала всех изменений. deepme.ru
• Готовый план реагирования. deepme.ru Заранее подготавливают ответы на ключевые вопросы: что делать при обнаружении атаки, как быстро можно откатить модель, кто принимает решения в кризисной ситуации. deepme.ru

Также для оценки возможностей ИИ-систем используют бенчмарки — стандартизированные тесты, которые помогают определить, насколько хорошо модель справляется с разными типами задач. blog.rt.ru Например, EronEmail проверяет, не допускает ли языковая модель утечки конфиденциальных данных, Ethics оценивает результаты работы нейросети на соответствие этическим стандартам и другие. blog.rt.ru