Deep Neural Networks (DNN’s) hebben opmerkelijke vooruitgang aangedreven in natuurlijke taalverwerking (NLP), die applicaties zoals chatgpt en geautomatiseerde content -moderatiesystemen aandrijft. De kwetsbaarheid van deze modellen voor tegenstanders blijft echter een dringende zorg. In tegenstelling tot afbeeldingen, waar kleine wijzigingen vaak onmerkbaar zijn, werkt tekst in een discrete ruimte, waardoor zelfs kleine wijzigingen merkbaar zijn voor menselijke lezers. Dit vormt een uitdaging voor tegenstanders, die traditioneel vertrouwen op het wijzigen van woorden, karakters of hele zinnen om NLP -modeluitgangen te manipuleren.
Een recente studie genaamd “Emoti-aanval: nul-perturbatie tegenstanders op NLP-systemen via emoji-sequenties”Geleid door Yangshijie Zhang van Lanzhou University introduceert een onconventionele aanvalsmethode: Emoti-aanval. Deze techniek exploiteert Emoji -sequenties om NLP -systemen te manipuleren zonder de kerntekst te wijzigen, te bereiken wat onderzoekers een Zero-perturbatie tegenstanders. De studie toont aan dat strategisch geplaatste emoji’s zelfs state-of-the-art grote taalmodellen (LLMS) kunnen misleiden GPT-4O, Claude 3.5 Sonnet en LLAMA-3.1-70Bhet onthullen van een verborgen kwetsbaarheid in AI’s begrip van taal.
De verborgen kracht van emoji’s bij NLP -aanvallen
Traditionele tegenstanders wijzigen woorden of tekens aan om de interpretatie van een AI -model van een tekst te wijzigen. Dergelijke veranderingen veroorzaken echter vaak detectiemechanismen of maken de tekst onnatuurlijk. Emoti-aanval neemt een andere aanpak: in plaats van woorden te veranderen, introduceert het Emoji -sequenties voor en na een zin. Deze toevoegingen beïnvloeden subtiel hoe NLP -modellen de tekst interpreteren, zonder de leesbaarheid ervan voor menselijke gebruikers te verstoren.
Overweeg bijvoorbeeld een sentimentanalysesysteem dat klantrecensies classificeert als positief of negatief. Het toevoegen van bepaalde emoji’s aan het begin of einde van een zin kan de AI naar een andere classificatie duwen. Een eenvoudig glimlachend gezicht of vuuremoji kan een neutrale beoordeling positief maken, terwijl een huilende gezicht het naar negativiteit zou kunnen duwen. Omdat emoji’s vaak worden behandeld als afzonderlijke tokens in NLP -modellen, creëren ze onverwachte verschuivingen in de interne redenering van het model.
Denken meertalige AI -modellen in het Engels?
Hoe Emoti-aanval werkt
De onderzoekers hebben ontworpen Een aanvalskader met nul-woordsporenwat betekent dat de kerntekst ongewijzigd blijft terwijl de aanval AI-besluitvorming manipuleert via emoji’s. Het proces omvat:
- Een emoji -sequentieruimte construeren: De aanvalsmethode selecteert uit een pool van unicode-emoji’s (😊🔥💔) en ascii Emoticons (:-);-p Qaq). Deze sequenties zijn ontworpen om modelvoorspellingen subtiel te beïnvloeden.
- Emotionele consistentie inbedden: Om stealth te behouden, komen de emoji -sequenties overeen met het sentiment van de originele tekst, zodat ze niet misplaatst lijken.
- Strategische emoji -plaatsing: De emoji’s zijn geplaatst voor en na de doeltekst, waardoor verstoringen worden gecreëerd die het modelgedrag verschuiven zonder verdenking te verhogen.
Gebruik Logit-gebaseerde optimalisatiede aanval identificeert welke emoji -combinaties het meest waarschijnlijk de beslissing van een AI beïnvloeden met behoud van de samenhang.
NLP -modellen zijn zeer kwetsbaar
Om Emoti-aanval te testen, voerden de onderzoekers experimenten uit op twee benchmarkgegevenssets: Go Emotioneen dataset met fijnkorrelige emotionele labels, en Tweet emojieen verzameling tweets met verschillende emoji’s en sentimentmarkeringen. De aanval werd getest tegen twee traditionele NLP -modellen (Bert en Roberta) en vijf Grote taalmodellen (LLMS): Qwen2.5-7b-Instruct, LLAMA3-8B-Instruct, GPT-4O, Claude 3.5 Sonnet en Gemini-EXP-1206.
Attil Succe Succe Cijfers (ASR) over verschillende modellen
De studie gemeten de Attack Succe Cijfer (ASR)– Hoe vaak het model zijn classificatie veranderde toen emoji’s werden toegevoegd. De resultaten waren opvallend. Traditionele modellen zoals Bert en Roberta vertoonden ASR -tarieven tot 96%waaruit blijkt dat zelfs robuuste NLP -classificaties met minimale inspanning kunnen worden misleid. Grote taalmodellen (LLMS) vertoonden ook een hoge gevoeligheid, met GPT-4O manipuleerde 79% van de tijd En Claude 3.5 sonnet op 82%. Het meest kwetsbare model was Qwen2.5-7b-instructie, met een 95% ASR op de tweet Emoji-gegevensset. Dit toont aan dat zelfs de meest geavanceerde AI -systemen moeite hebben om tegenstanders uit te filteren wanneer emoji’s betrokken zijn.
Waarom worden AI -modellen zo gemakkelijk misleid door emoji’s?
AI-modellen zijn bijzonder kwetsbaar voor op emoji gebaseerde aanvallen als gevolg van tokenisatieproblemen, semantische dubbelzinnigheid, trainingsgegevensvooroordeel en overdreven afhankelijkheid van contextuele signalen. De meeste NLP -modellen behandelen emoji’s als afzonderlijke tokens en omzeilen taalpatronen die normaal gesproken een tegenstanders zouden filteren. Bovendien hebben emoji’s een subjectieve betekenis – een “vuur” -emoji (🔥 🔥 🔥 🔥 🔥 🔥 🔥 🔥 🔥 🔥 🔥 🔥 🔥 🔥 🔥 🔥 🔥 🔥) kan bovendien duiden op opwinding in de ene context, maar in een andere gevaar. Deze dubbelzinnigheid maakt NLP-modellen kwetsbaar voor gerichte op emoji gebaseerde aanvallen.
Veel LLM’s worden getraind op internettekst, waar emoji’s vaak sentiment vormen. Aanvallers kunnen deze vertekening exploiteren door emoji’s te gebruiken op manieren die AI heeft geleerd om te associëren met specifieke emoties of betekenissen. Aangezien emoji’s vaak naast informele taal verschijnen, modellen AI -modellen overgewassen hun betekenis, waardoor ze een gemakkelijk doelwit zijn voor manipulatie.
De bevindingen van deze studie roepelen ernstige zorgen uit over de veiligheid en betrouwbaarheid van AI-modellen, met name bij toepassingen met hoge inzet. In Inhoudsmatatieaanvallers kunnen filters omzeilen door onschadelijk ogende emoji’s toe te voegen om detectie te ontwijken. In Geautomatiseerde klantenondersteuningSentiment Analysis Systems kunnen worden misleid in het interpreteren van klachten als positieve feedback, wat leidt tot valse analyses. Evenzo, Op emoji gebaseerde tegenstanders kunnen worden bewapend om gemanipuleerd nieuws te verspreiden of bevooroordeelde interpretaties van inhoud. Deze kwetsbaarheden benadrukken de dringende behoefte aan betere verdedigingen tegen tegenstandersvooral omdat AI een cruciale rol blijft spelen in besluitvormingssystemen.
Kan AI worden getraind om zich te verdedigen tegen Emoti-aanvallen?
De onderzoekers stellen verschillende tegenmaatregelen voor om op emoji gebaseerde tegenstanders te verminderen. NLP -modellen moeten met expliciet worden getraind tegenstanders emoji -gegevens om manipulatiepogingen te herkennen. AI zou moeten analyseren Volledige tekst-emoji interacties in plaats van emoji’s te behandelen als geïsoleerde tokens. Uitvoering Emoji -filtering of normalisatie Kan AI -afhankelijkheid van tegenstandersignalen verminderen. In omgevingen met hoge inzet, Menselijke verificatie moet een aanvulling van AI-besluitvorming aanvullen.
Een kleine emoji, een grote bedreiging
De studie van Yangshijie Zhang en collega’s aan de Lanzhou University benadrukt een kritische blinde vlek in AI -beveiliging. Hoewel emoji’s vaak worden afgewezen als speelse digitale decoraties, poseren ze een ernstige tegenstanders bedreiging naar NLP -modellen. Emoti-aanval toont dat aan Zelfs de meest geavanceerde AI -modellen zijn niet immuun naar subtiele manipulatietechnieken.
Uitgelichte afbeeldingskrediet: Domingo Alvarez E/Unsplash
