São Francisco — InkDesign News — Pesquisadores estão aprimorando técnicas de machine learning para aumentar a robustez de modelos de inteligência artificial contra ataques adversariais, revelando avanços em métodos capazes de garantir maior integridade e segurança em sistemas automatizados.
Contexto da pesquisa
Estudos recentes focam em como fortalecer modelos como Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e Modelos de Linguagem Extensos (LLMs) contra ataques que inserem dados maliciosos, conhecidos como “poisoning attacks”. Essas ameaças comprometem a acurácia e a confiabilidade dos sistemas, especialmente quando usados em domínios sensíveis, como diagnóstico médico ou segurança digital.
Método proposto
A equipe da Universidade de Berkeley desenvolveu uma abordagem híbrida combinando detecção automática de dados contaminados e técnicas de adversarial training. O modelo usa uma rede CNN para identificar padrões suspeitos em bases de dados públicas como CIFAR-10 e ImageNet, integrando mecanismos de isolamento de amostras envenenadas durante o treinamento.
Resultados e impacto
A metodologia atingiu uma redução de 35% em erros causados por ataques adversariais em comparação com métodos tradicionais, alcançando 92% de acurácia média em benchmarks específicos para detecção de dados manipulados. “Nosso método aprimora a resiliência dos modelos, promovendo um ambiente mais seguro para aplicações de AI”
(“Our method enhances model resilience, promoting a safer environment for AI applications”)
“Nosso método aprimora a resiliência dos modelos, promovendo um ambiente mais seguro para aplicações de AI”
(“Our method enhances model resilience, promoting a safer environment for AI applications”)— Dr. Anya Richards, Pesquisadora Principal, Universidade de Berkeley
Esses avanços indicam um passo importante rumo à confiabilidade de soluções baseadas em deep learning, especialmente em áreas onde falhas podem ter consequências sérias. Futuras pesquisas devem expandir a validação para outros tipos de modelos e ambientes do mundo real.
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Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
