En gruppe forskere fra University of Chicago har lanceret Nightshade 1.0, et banebrydende værktøj til dataforgiftning, der er udviklet til at bekæmpe uautoriseret brug af maskinlæringsmodeller. Dette værktøj fungerer i samarbejde med Glaze, et defensivt beskyttelsesværktøj, der tidligere er blevet dækket af The Register.
Nightshade er specielt designet til at målrette billedfiler og har til formål at tvinge maskinlæringsmodeller til at respektere indholdsproducenters rettigheder. Ved at forgifte billeddata skaber Nightshade forstyrrelser for modeller, der bruger uautoriseret indhold. Værktøjet minimerer synlige ændringer i det oprindelige billede, som mennesker kan opfatte, samtidig med at det forvirrer AI-modeller. For eksempel kan et billede se ud som et skyggebillede af en ko på en grøn mark for mennesker, men en AI-model kan fortolke det som en håndtaske, der ligger i græsset.
Holdet bag Nightshade inkluderer doktorgradsstuderende Shawn Shan, Wenxin Ding og Josephine Passananti fra University of Chicago samt professor Heather Zheng og Ben Zhao. De har beskrevet detaljerne i Nightshade i en forskningsartikel offentliggjort i oktober 2023. Teknikken, der anvendes i Nightshade, er et prompt-specifikt forgiftningsangreb, hvor billeder bevidst manipuleres for at sløre grænserne for deres sande etiketter under træning af modellen.
Indførelsen af Nightshade er en reaktion på den stigende bekymring over uautoriseret indsamling af data, hvilket har ført til flere juridiske kampe mellem indholdsproducenter og AI-virksomheder. Forskerne hævder, at Nightshade kan være et kraftfuldt værktøj for indholdsbesiddere til at beskytte deres intellektuelle ejendom mod modellærere, der ignorerer ophavsrettigheder og andre tilladelser.
Det er vigtigt at bemærke, at Nightshade har visse begrænsninger. Softwaren kan resultere i subtile forskelle fra det oprindelige billede, især for kunstværker med flade farver og glatte baggrunde. Der kan også udvikles metoder til at imødegå Nightshade i fremtiden, men forskerne mener, at de kan tilpasse deres software derefter.
Holdet foreslår også, at kunstnere bruger Glaze i kombination med Nightshade for at beskytte deres visuelle stil. Mens Nightshade fokuserer på billeddata, ændrer Glaze billeder for at forhindre modeller i at kopiere en kunstners visuelle stil. Ved at beskytte både indholdet og stilen i deres arbejde kan kunstnere opretholde deres brand-image og afskrække uautoriseret reproduktion af deres kunstneriske identitet.
Selvom Nightshade og Glaze i øjeblikket kræver separate downloads og installationer, arbejder holdet på at udvikle en kombineret version for at optimere processen for indholdsproducenter.
Nightshade ofte stillede spørgsmål:
Spørgsmål: Hvad er Nightshade 1.0?
Svar: Nightshade 1.0 er et værktøj til dataforgiftning udviklet af forskere fra University of Chicago til bekæmpelse af uautoriseret brug af maskinlæringsmodeller.
Spørgsmål: Hvad er formålet med Nightshade?
Svar: Nightshade er designet til at tvinge maskinlæringsmodeller til at respektere indholdsproducenters rettigheder ved at forgifte billeddata og skabe forstyrrelser for modeller, der bruger uautoriseret indhold.
Spørgsmål: Hvordan virker Nightshade?
Svar: Nightshade minimerer synlige ændringer i det oprindelige billede, samtidig med at det forvirrer AI-modeller. Det manipulerer billeddata på en måde, der kan få mennesker til at opfatte det som én ting, mens AI-modeller fortolker det anderledes.
Spørgsmål: Hvem har udviklet Nightshade?
Svar: Holdet bag Nightshade inkluderer doktorgradsstuderende Shawn Shan, Wenxin Ding og Josephine Passananti fra University of Chicago samt professor Heather Zheng og Ben Zhao.
Spørgsmål: Findes der en forskningsartikel om Nightshade?
Svar: Ja, forskerne har offentliggjort en forskningsartikel, hvor de beskriver detaljerne i Nightshade i oktober 2023.
Spørgsmål: Hvad er et prompt-specifikt forgiftningsangreb?
Svar: Nightshade anvender en teknik kaldet prompt-specifik forgiftningsangreb til at manipulere billeder under træning af modellen og sløre grænserne for deres sande etiketter.
Spørgsmål: Hvilket problem sigter Nightshade mod at løse?
Svar: Nightshade er udviklet som svar på bekymringer over uautoriseret indsamling af data, hvilket har resulteret i juridiske kampe mellem indholdsproducenter og AI-virksomheder.
Spørgsmål: Hvad er begrænsningerne ved Nightshade?
Svar: Nightshade kan medføre subtile forskelle fra det oprindelige billede, især for kunstværker med flade farver og glatte baggrunde. Der kan også udvikles metoder til at imødegå Nightshade i fremtiden.
Spørgsmål: Hvad er Glaze?
Svar: Glaze er et defensivt beskyttelsesværktøj, der fungerer sammen med Nightshade. Det ændrer billeder for at forhindre modeller i at kopiere en kunstners visuelle stil.
Spørgsmål: Hvordan kan kunstnere beskytte deres arbejde med Nightshade og Glaze?
Svar: Ved at bruge Nightshade og Glaze sammen kan kunstnere beskytte både indholdet og stilen i deres arbejde, opretholde deres brand-image og afskrække uautoriseret reproduktion.
Definitioner:
1. Maskinlæringsmodeller: Algoritmer og statistiske modeller, der gør det muligt for computere at lære og træffe forudsigelser eller beslutninger uden at blive eksplisit programmeret.
2. Dataforgiftning: En teknik, hvor ondsindede aktører manipulerer data for at vildlede maskinlæringsmodeller og få dem til at producere forkerte resultater.
3. Indholdsproducenter: Individer eller enheder, der producerer originale kunstværker, litteratur, musik osv.
4. Ophavsretsmeddelelser: Erklæringer, der angiver ejerskabet og rettighederne til et bestemt værk og advarer mod uautoriseret brug eller reproduktion.
Foreslåede relaterede links:
1. University of Chicago News
2. The Register
The source of the article is from the blog publicsectortravel.org.uk