Abordagem topológica detecta ataques em sistemas AI multimodais

Contexto da pesquisa

A rápida evolução e adoção de modelos de IA multimodal tem levantado novas vulnerabilidades, ampliando o potencial para ataques cibernéticos. Pesquisadores do Laboratório Nacional de Los Alamos desenvolveram uma abordagem inovadora que identifica ameaças adversariais a modelos fundamentados em IA — sistemas que integram e processam dados textuais e visuais de forma sinérgica.

Método proposto

A equipe utilizou análise de dados topológicos, uma disciplina focada na “forma” dos dados, para revelar assinaturas adversariais. Quando um ataque perturba o alinhamento geométrico das embeddings de texto e imagem, ele cria uma distorção mensurável. Os pesquisadores introduziram duas técnicas inovadoras, conhecidas como “perdas contrastivas-topológicas”, para quantificar essas diferenças com precisão.

(“Our algorithm accurately uncovers the attack signatures, and when combined with statistical techniques, can detect malicious data tampering with remarkable precision.”)

— Minh Vu, Pesquisador Pós-Doutoral, Laboratório Nacional de Los Alamos

Os testes foram realizados usando o supercomputador Venado, instalado em 2024, que combina unidades de processamento central e de gráficos para aplicações de inteligência artificial em larga escala. A equipe avaliou a nova abordagem contra uma ampla gama de métodos de ataque adversarial em diversos conjuntos de dados e modelos.

Resultados e impacto

Os resultados foram claros: a abordagem topológica superou consistentemente as defesas existentes, oferecendo uma proteção mais robusta contra ameaças. “À medida que os modelos multimodais se tornam mais prevalentes, adversários podem explorar fraquezas por meio de canais textuais ou visuais, ou ambos simultaneamente,” destacou Manish Bhattarai, cientista da computação no laboratório.

(“When taking on increasingly complex and difficult-to-detect attacks, our unified, topology-based framework uniquely identifies threats regardless of their origin.”)

— Manish Bhattarai, Cientista da Computação, Laboratório Nacional de Los Alamos

Com a crescente utilização desses modelos em aplicações críticas, as implicações da pesquisa são significativas, estabelecendo um novo padrão para a segurança na IA. Os próximos passos incluem a exploração de aplicações em diversos setores, tais como segurança nacional e inteligência, onde a detecção de alterações adversariais é crucial.

Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)