Backdoor-Angriffe auf multimodales kontrastives Lernen: Schwachstellen aufgedeckt

Kontrastives Lernen hat sich als führende selbstüberwachte Methode für die Repräsentationsgewinnung in Bereichen wie Bildverarbeitung, multimodalen Systemen, Graphen und föderiertem Lernen etabliert. Doch neue Untersuchungen zeigen, dass diese Technik anfällig für Backdoor- und Datenvergiftungsangriffe ist.

Bei solchen Angriffen manipulieren Angreifer Trainingsdaten oder Modellupdates, um versteckte bösartige Verhaltensweisen einzuschleusen. Das Ergebnis ist ein Modell, das unter normalen Bedingungen korrekt arbeitet, aber bei gezielten Triggern unerwartete Aktionen ausführt.

Die aktuelle Analyse bietet einen umfassenden Überblick über die Bedrohungsmodelle, Angriffsmethoden, Zielbereiche und vorhandene Abwehrstrategien. Sie hebt die spezifischen Schwachstellen des kontrastiven Lernens hervor und skizziert die Herausforderungen sowie zukünftige Forschungsrichtungen.

Die Erkenntnisse haben weitreichende Konsequenzen für die sichere Implementierung von KI-Systemen in industriellen und verteilten Umgebungen. Entwickler und Forscher werden aufgefordert, robuste Sicherheitsmaßnahmen zu integrieren, um die Integrität von kontrastiv trainierten Modellen zu gewährleisten.