Нейросети защитились «иммунной системой» для отражения кибератак

Сотрудники Мичиганского университета вдохновились иммунной системой человека и разработали новый алгоритм RAILS для защиты нейронных сетей. Авторы разработки отмечают, что он надёжнее свёрточных нейронных сетей. Исследование опубликовано в журнале IEEE Access.

В то время как врождённая иммунная система отвечает за общую атаку на патогены, иммунитет млекопитающих генерирует новые клетки, предназначенные для защиты от конкретных вирусов. Оказывается, глубокие нейронные сети, уже вдохновлённые системой обработки информации в мозге, могут использовать преимущества этого биологического процесса.

Алгоритм RAILS работает, имитируя естественную защиту иммунной системы, чтобы идентифицировать опасность и в конечном итоге позаботиться о подозрительных входных данных нейронной сети. Чтобы начать его разработку, команда биологов изучила, как адаптивная иммунная система мышей реагировала на антиген. В эксперименте использовались ткани генетически модифицированных мышей, которые экспрессируют флуоресцентные маркеры на В-клетках.

Алгоритм RAILS оказался не только эффективным, но и превзошёл по производительности два наиболее распространённых процесса машинного обучения, используемых для борьбы с состязательными атаками: Robust Deep k-Nearest Neighbor и свёрточные нейронные сети.