Itinai.com beautiful russian high fashion sales representativ 49598c66 36f0 4405 85f7 0503bed00755 3
Itinai.com beautiful russian high fashion sales representativ 49598c66 36f0 4405 85f7 0503bed00755 3

Новый метод GASLITE для выявления уязвимостей в системах текстового поиска на основе плотных векторных представлений от Тель-Авивского университета

 This AI Paper from Tel Aviv University Introduces GASLITE: A Gradient-Based Method to Expose Vulnerabilities in Dense Embedding-Based Text Retrieval Systems

«`html

Введение в GASLITE

Методы на основе плотных встраиваний для извлечения текста стали основой для ранжирования текстовых фрагментов по запросам. Они используют модели глубокого обучения для преобразования текста в векторные пространства, что позволяет измерять семантическое сходство. Это важно для таких приложений, как поисковые системы и программы с улучшенным извлечением информации.

Проблемы с манипуляциями

Однако основная проблема таких систем — это возможность манипуляций со стороны злоумышленников. Такие системы часто основываются на открытых корпусах, что делает их уязвимыми к злонамеренному контенту. Это может угрожать целостности результатов поиска и приводить к распространению дезинформации.

Методы защиты

Ранее применялись простые методы для борьбы с такими атаками, однако они часто неэффективны против сложных моделей. Исследователи из Тель-Авивского университета предложили новый метод, называемый GASLITE, который более эффективен для создания злонамеренных фрагментов текста. Этот метод не редактирует корпус, а генерирует текст, который манипулирует алгоритмом ранжирования систем.

Эффективность GASLITE

Тестирование GASLITE на девяти современных моделях показало, что этот метод достигает 61-100% успеха в ранжировании злонамеренных фрагментов в топ-10 результатов. Это достигается с минимальным вмешательством в корпус — злонамеренные фрагменты составляют всего 0.0001% от общего объема данных.

Рекомендации по защите

Авторы подчеркивают необходимость сильной защиты от манипуляций в системах извлечения на основе встраиваний. Рекомендуется использовать гибридные подходы, сочетающие плотные и разреженные методы извлечения, чтобы минимизировать риски.

Практические выводы для бизнеса

Чтобы ваша компания могла эффективно использовать искусственный интеллект (ИИ), важно:

  • Анализировать, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определить ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
  • Подобрать подходящие ИИ-решения и внедрять их постепенно, начиная с небольших проектов.
  • Расширять автоматизацию на основе полученных данных и опыта.

Получите помощь

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решениями от saile.ru. Будущее уже здесь!

«`

Бесплатный ИИ: для автоматизации продаж