هوش مصنوعی: امنیت و پایداری مدل های هوشمند در برابر حملات فریبنده

زبان طبیعی، بررسی الگوریتم های پردازش زبان طبیعی و چالش های امنیتی مرتبط با آن ها اهمیت فزاینده ای یافته است. پردازش زبان طبیعی (NLP) به عنوان یکی از شاخه های کلیدی هوش مصنوعی، با استفاده از مجموعه ای از الگوریتم های آماری، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، امکان تحلیل، درک و تولید زبان انسانی را برای ماشین ها فراهم می سازد. در این مقاله، ابتدا مهم ترین الگوریتم های پردازش زبان طبیعی شامل روش های پیش پردازش متن، نمایش عددی داده ها، الگوریتم های یادگیری ماشین کلاسیک، مدل های بردار معنایی، شبکه های عصبی بازگشتی و معماری Transformer معرفی و بررسی می شوند. سپس، مفهوم حملات فریبنده (Adversarial Attacks) به عنوان یکی از تهدیدهای جدی امنیتی در سامانه های NLP مورد تحلیل قرار گرفته و انواع مختلف این حملات از جمله تغییرات جزئی کاراکتری، جایگزینی واژگان هم معنی، بازنویسی ساختار جمله، تزریق متن فریبنده، حملات معنایی، آلودگی داده های آموزشی و تزریق دستور معرفی می گردند. نتایج بررسی ها نشان می دهد که حتی مدل های پیشرفته زبانی نیز در برابر تغییرات کوچک و هدفمند آسیب پذیر هستند و این مسئله می تواند امنیت و پایداری سامانه های هوشمند را در کاربردهای حساس به خطر اندازد. در نهایت، مقاله بر ضرورت شناخت عمیق الگوریتم های NLP و تهدیدهای امنیتی مرتبط با آن ها به منظور طراحی سیستم های هوشمند ایمن و مقاوم تاکید می کند

کلیدواژه ها:

مدل های هوشمند ، هوش مصنوعی ، امنیت پایدار ، حملات فریبنده ، یادگیری عمیق