Риски цифровизации: виды, характеристика, уголовно-правовая оценка. Коллектив авторов

потребительский рынок и принимающий управленческие решения на основании результатов анализа. Исследователи продемонстрировали возможность переобучения и порчи модели ИИ, предназначенной для автоматического формирования оценки тональности комментариев. Злоумышленник может написать положительный комментарий, который ИИ воспримет как негативный и переобучится. Незначительное изменение в одном слове предложения может привести к тому, что система неправильно истолкует истинный характер комментария. Поскольку анализ «сырых» текстов имеет большое влияние на принятие управленческих решений атаки наносят прямой финансовый ущерб (в виде не окупившихся инвестиций в сам скомпрометированный проект) и упущенной прибыли.

      В системах поведенческого анализа. Методы машинного обучения полезны для определения ненадлежащего поведения пользователей на публичных сервисах. Речь идет о выявлении фальшивых пользователей в социальных сетях и пользователей, которые платят за доменные имена, создают сайты-муляжи, чтобы иметь фальшивые, фактически анонимные учетные записи. Вредоносные краудсорсинговые, или, как их еще называют, краудтёрфинговые, системы нужны для связи заказчиков, которые готовы платить за дезинформацию о своем продукте или продукте конкурента, с исполнителями, которые реализуют эти планы, создают и распространяют поддельные новости, проводят вредоносные политические кампании. До недавнего времени модели машинного обучения были весьма эффективными в выявлении подобного рода активности, с точностью до 95 % отделяя естественное поведение от работы краудтерферов. Вместе с тем эти алгоритмы уязвимы, например для атак «отравлением» данных. При целевом противостоянии эффективность существенно снижается.

      В системах обнаружения мошенничества с кредитными картами. В некоторых системах обнаружения мошенничества специальный аналитический инструмент (классификатор логистической регрессии) применяется для выявления транзакций с признаками мошенничества, которые блокируются до детального выяснения их валидности. Однако он тоже может подвергнуться атаке и мошеннические транзакции останутся незамеченными.

      В системах интеллектуальной идентификации человека. Для усиления контроля выполнения «чувствительных» финансовых операций используются алгоритмы, определяющие по специфичности нажатия клавиш, что данные вводит человек, и идентифицирующие личность человека. Однако злоумышленники научились создавать состязательные выборки, которые обманывают весьма точный в нормальном режиме работы классификатор. После исследовательской атаки алгоритм начинал определять искусственно созданный клавиатурный ввод как принадлежащий конкретному пользователю-человеку.

      В статистических спам-фильтрах. Некоторые спам-фильтры (например, SpamAssasin, SpamBayes, Bogo-фильтр) основаны на популярном алгоритме обучения Naive Bayes Machine, который впервые был применен в 1998 г. для фильтрации нежелательной почты. Посредством