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Rischio di attacco di estrazione per AI

Ultimo aggiornamento: 20 giu 2025
Rischio di attacco di estrazione per AI
Robustezza Icona che rappresenta i rischi di robustezza.
Robustezza: manipolazione del comportamento del modello
Rischi di inferenza
Amplificato da AI generative

Descrizione

Un attacco di estrazione tenta di copiare o rubare un modello di intelligenza artificiale campionando opportunamente lo spazio degli input e osservando gli output per costruire un modello surrogato che si comporti in modo simile.

Perché l'attacco di estrazione è una preoccupazione per i modelli di fondazione?

Con un attacco di estrazione riuscito, l'aggressore può eseguire ulteriori attacchi avversari per ottenere informazioni preziose come dati personali sensibili o proprietà intellettuale.

Argomento principale: Atlas rischio AI

Facciamo degli esempi che sono stati trattati dalla stampa per aiutare a spiegare molti dei rischi dei modelli di fondazione. Molti di questi eventi trattati dalla stampa sono ancora in evoluzione o sono stati risolti, e fare riferimento ad essi può aiutare il lettore a comprendere i rischi potenziali e a lavorare per mitigarli. L'evidenziazione di questi esempi è solo a scopo illustrativo.