Een groep onderzoekers van de Universiteit van Chicago heeft Nightshade 1.0 gelanceerd, een geavanceerd aanvalsinstrument voor datavervuiling dat is ontwikkeld om het ongeautoriseerd gebruik van machine learning-modellen tegen te gaan. Deze tool werkt samen met Glaze, een defensief beschermingsinstrument dat eerder werd besproken door The Register.
Nightshade is specifiek ontworpen voor het targeten van afbeeldingsbestanden en heeft als doel machine learning-modellen te dwingen de rechten van makers van inhoud te respecteren. Door afbeeldingsgegevens te vervuilen, creëert Nightshade onderbrekingen voor modellen die ongeautoriseerde inhoud opnemen. De tool minimaliseert zichtbare veranderingen aan de originele afbeelding voor het menselijk oog, terwijl het AI-modellen verward. Bijvoorbeeld, een afbeelding kan voor mensen lijken op een schaduwbeeld van een koe op een groen veld, maar een AI-model kan het interpreteren als een handtas die op het gras ligt.
Het team achter Nightshade bestaat uit doctoraatsstudenten Shawn Shan, Wenxin Ding en Josephine Passananti, evenals professoren Heather Zheng en Ben Zhao van de Universiteit van Chicago. Ze hebben de details van Nightshade uiteengezet in een onderzoeksrapport dat in oktober 2023 is gepubliceerd. De techniek die in Nightshade wordt gebruikt, is een aanval op prompt-specifieke vervuiling, waarbij afbeeldingen opzettelijk worden gemanipuleerd om de grenzen van hun ware labels tijdens modeltraining te vervagen.
De introductie van Nightshade is een reactie op de groeiende bezorgdheid over het ongeautoriseerd oogsten van gegevens, wat heeft geleid tot verschillende juridische geschillen tussen makers van inhoud en AI-bedrijven. De onderzoekers stellen dat Nightshade een krachtig instrument kan zijn voor rechtmatige eigenaren van inhoud om hun intellectueel eigendom te beschermen tegen modeltrainers die auteursrechtmeldingen en andere vormen van toestemming negeren.
Het is belangrijk op te merken dat Nightshade beperkingen heeft. De software kan subtiele verschillen veroorzaken ten opzichte van de originele afbeelding, vooral bij kunstwerken met vlakke kleuren en een egale achtergrond. Daarnaast kunnen er in de toekomst methoden worden ontwikkeld om Nightshade tegen te gaan, maar de onderzoekers geloven dat ze hun software kunnen aanpassen.
Het team suggereert ook dat kunstenaars Glaze in combinatie met Nightshade gebruiken om hun visuele stijlen te beschermen. Terwijl Nightshade zich richt op afbeeldingsgegevens, past Glaze afbeeldingen aan om te voorkomen dat modellen de visuele stijl van een kunstenaar repliceren. Door zowel de inhoud als de stijl van hun werk te beschermen, kunnen kunstenaars hun merkreputatie behouden en ongeautoriseerde reproductie van hun artistieke identiteit ontmoedigen.
Hoewel Nightshade en Glaze momenteel aparte downloads en installaties vereisen, werkt het team aan de ontwikkeling van een gecombineerde versie om het proces voor makers van inhoud te stroomlijnen.
Nightshade FAQ:
V: Wat is Nightshade 1.0?
A: Nightshade 1.0 is een aanvalsinstrument voor datavervuiling dat is ontwikkeld door onderzoekers van de Universiteit van Chicago om het ongeautoriseerd gebruik van machine learning-modellen tegen te gaan.
V: Wat is het doel van Nightshade?
A: Nightshade is ontworpen om machine learning-modellen te dwingen de rechten van makers van inhoud te respecteren door afbeeldingsgegevens te vervuilen en onderbrekingen te creëren voor modellen die ongeautoriseerde inhoud opnemen.
V: Hoe werkt Nightshade?
A: Nightshade minimaliseert zichtbare veranderingen aan de originele afbeelding terwijl het AI-modellen in verwarring brengt. Het manipuleert afbeeldingsgegevens op een manier die ervoor kan zorgen dat mensen het als één ding waarnemen, terwijl AI-modellen het anders interpreteren.
V: Wie heeft Nightshade ontwikkeld?
A: Het team achter Nightshade bestaat uit doctoraatsstudenten Shawn Shan, Wenxin Ding en Josephine Passananti, evenals professoren Heather Zheng en Ben Zhao van de Universiteit van Chicago.
V: Is er een onderzoeksrapport over Nightshade?
A: Ja, de onderzoekers hebben in oktober 2023 een onderzoeksrapport gepubliceerd waarin de details van Nightshade worden uiteengezet.
V: Wat is een aanval op prompt-specifieke vervuiling?
A: Nightshade maakt gebruik van een techniek voor aanval op prompt-specifieke vervuiling om afbeeldingen tijdens modeltraining te manipuleren, waarbij de grenzen van hun ware labels worden vervaagd.
V: Welk probleem beoogt Nightshade op te lossen?
A: Nightshade is ontwikkeld als reactie op de bezorgdheid over het ongeautoriseerd oogsten van gegevens, wat heeft geleid tot juridische geschillen tussen makers van inhoud en AI-bedrijven.
V: Wat zijn de beperkingen van Nightshade?
A: Nightshade kan subtiele verschillen veroorzaken ten opzichte van de originele afbeelding, vooral bij kunstwerken met vlakke kleuren en een egale achtergrond. In de toekomst kunnen er ook methoden worden ontwikkeld om Nightshade tegen te gaan.
V: Wat is Glaze?
A: Glaze is een defensief beschermingsinstrument dat samenwerkt met Nightshade. Het past afbeeldingen aan om te voorkomen dat modellen de visuele stijl van een kunstenaar repliceren.
V: Hoe kunnen kunstenaars hun werk beschermen met Nightshade en Glaze?
A: Door Nightshade en Glaze samen te gebruiken, kunnen kunstenaars zowel de inhoud als de stijl van hun werk beschermen, waardoor ze hun merkreputatie behouden en ongeautoriseerde reproductie ontmoedigen.
Definities:
1. Machine learning-modellen: Algoritmen en statistische modellen waarmee computers kunnen leren en voorspellingen of beslissingen kunnen nemen zonder expliciet geprogrammeerd te worden.
2. Datavervuiling: Een techniek waarbij kwaadwillende actoren gegevens manipuleren om machine learning-modellen te misleiden en onjuiste resultaten te laten produceren.
3. Makers van inhoud: Individuen of entiteiten die oorspronkelijke werken van kunst, literatuur, muziek, enz. produceren.
4. Auteursrechtmeldingen: Verklaringen die de eigendom en rechten van een bepaald werk aangeven en waarschuwen tegen ongeautoriseerd gebruik of reproductie.
Voorgestelde gerelateerde links:
1. Nieuws van de Universiteit van Chicago
2. The Register
The source of the article is from the blog j6simracing.com.br