Взламывая границы: Как обмануть языковые модели на бенгальском языке

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование демонстрирует уязвимость современных нейросетевых моделей при обработке текста на бенгальском языке и предлагает методы создания специальных примеров для проверки их надежности.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

Исследователи разработали конвейер атак с использованием обфусцированных примеров для оценки устойчивости моделей машинного обучения к состязательным воздействиям в контексте обработки бенгальского языка.

Несмотря на значительные успехи в области обработки естественного языка, современные модели машинного обучения остаются уязвимыми к целенаправленным атакам. В данной работе, озаглавленной ‘destroR: Attacking Transfer Models with Obfuscous Examples to Discard Perplexity’, представлен новый подход к генерации обфусцированных (неоднозначных) входных данных, способных дезориентировать модели, в частности, при обработке текста на бенгальском языке. Разработанная методика позволяет оценить устойчивость моделей к враждебным примерам и способствует повышению их надежности. Какие перспективы открывает дальнейшее исследование подобных атак для создания более робастных и безопасных систем искусственного интеллекта?

Уязвимость бенгальских моделей обработки естественного языка

В последние годы наблюдается значительный прогресс в области обработки естественного языка, особенно благодаря архитектурам трансферного обучения. Эти модели, предварительно обученные на больших объемах данных, демонстрируют впечатляющие результаты даже в отношении языков с ограниченными ресурсами, таких как бенгальский. Традиционно, разработка инструментов для языков, не имеющих обширных цифровых ресурсов, требовала значительных усилий и специализированных знаний. Однако, благодаря трансферному обучению, стало возможным адаптировать существующие модели, созданные для языков с богатыми ресурсами, к бенгальскому языку с относительно небольшими затратами. Это открывает новые возможности для автоматического перевода, анализа тональности текста и других приложений, способствуя цифровизации и сохранению бенгальского языка и культуры.

Несмотря на значительный прогресс в области обработки естественного языка, особенно при использовании трансферных моделей для таких языков, как бенгальский, существующие системы остаются уязвимыми к так называемым «атакам противника». Эти атаки заключаются в намеренном внесении незначительных, практически незаметных изменений во входные данные, которые приводят к ошибочным результатам работы модели. Данная уязвимость вызывает серьезные опасения относительно надежности этих систем в критически важных приложениях, таких как автоматический перевод, анализ тональности и распознавание речи, где даже небольшая ошибка может иметь значительные последствия. Проблема усугубляется тем, что стандартные метрики оценки часто не способны выявить такие скрытые манипуляции, что требует разработки более совершенных методов тестирования и защиты.

Существующие метрики оценки производительности моделей обработки естественного языка для бенгальского языка зачастую не способны адекватно выявить тонкости и сложность атак, направленных на их обман. Традиционные показатели, такие как точность и полнота, могут давать обманчиво высокие результаты, даже если модель легко поддается манипуляциям с помощью незначительных, но целенаправленных изменений во входных данных. Это требует разработки более надежных и всесторонних методологий тестирования, способных выявить уязвимости, которые остаются незамеченными при использовании стандартных оценок. Необходимы подходы, учитывающие семантическое значение и контекст, а также способные оценивать устойчивость моделей к различным типам атак, включая синонимическую замену, добавление незначительного шума и даже перестановку слов. Только так можно гарантировать надежность и безопасность этих моделей в реальных приложениях.

Создание состязательных атак для бенгальского языка

Для систематической оценки устойчивости моделей к воздействию злонамеренных входных данных были реализованы три различных метода генерации adversarial атак. Атака на основе перефразирования (Bangla Paraphrase Attack) создает незначительно измененные входные данные, стремясь обойти механизмы защиты модели. Метод обратного перевода (Bangla Back Translation) использует последовательность перевода текста с бенгальского на английский и обратно, внося небольшие изменения в исходный текст. Атака на основе замены слов (One-Hot Word Swap Attack) использует модели маскированного языкового моделирования для генерации правдоподобных замен слов, позволяя создавать до 10 adversarial примеров для каждой точки данных.

Для реализации атак на основе перефразирования используется модель csebuetnlp/banglat5_banglaparaphrase, генерирующая слегка измененные входные данные. В свою очередь, атаки, основанные на обратном переводе, используют две модели: csebuetnlp/banglat5_nmt_en_bn для перевода с английского на бенгальский и csebuetnlpbanglat5_nmt_bn_en для обратного перевода с бенгальского на английский. Такой подход позволяет создавать искаженные входные данные путем двойного перевода, сохраняя при этом семантическую близость к исходному тексту.

Атака с заменой слов на основе One-Hot кодирования использует модели маскированного языкового моделирования (Masked Language Modeling) для генерации правдоподобных замен слов в исходном тексте. Данный метод позволяет создавать до 10 различных вариантов атак для каждой входной точки данных, что обеспечивает более широкий охват при тестировании устойчивости модели. Замена происходит путем маскирования отдельных слов и последующего предсказания наиболее вероятных кандидатов на их место, основываясь на обученной языковой модели. Это позволяет создавать небольшие, но потенциально эффективные изменения, направленные на обход механизмов защиты и введение модели в заблуждение.

Оценка устойчивости модели на разнообразных наборах данных

Для оценки обобщающей способности разработанных методов атаки, проводилась всесторонняя оценка на нескольких наборах данных: BLP23 Dataset, YouTube Sentiment Dataset, CogniSenti Dataset и BASA_cricket Dataset. Использование разнообразных данных позволило проверить устойчивость моделей к изменениям в распределении входных данных и оценить их способность к обобщению результатов на новые, ранее не встречавшиеся примеры. Наборы данных охватывают различные домены и типы данных, что обеспечивает более полную оценку эффективности атак и выявление потенциальных уязвимостей моделей обработки естественного языка.

В ходе экспериментов было установлено, что современные модели, такие как ka05ar/banglabert-sentiment, демонстрируют существенную уязвимость к атакам, основанным на преднамеренных возмущениях входных данных. На внутренних наборах данных снижение показателя $F_1$ достигало 40%, а на внешних – 37%. Данные результаты свидетельствуют о том, что даже передовые модели машинного обучения могут быть значительно подвержены влиянию небольших, но целенаправленных изменений во входных данных, что негативно сказывается на точности их работы.

В ходе экспериментов было зафиксировано изменение оценок достоверности (confidence scores) моделей, даже в тех случаях, когда предсказанный класс оставался неизменным. Данный феномен указывает на то, что модели, подвергающиеся воздействию возмущений, демонстрируют признаки неуверенности в своих предсказаниях, несмотря на сохранение правильного результата классификации. Снижение оценок достоверности может свидетельствовать о внутренней путанице модели и снижении её способности к обобщению, что является важным показателем её устойчивости к adversarial атакам и требует дальнейшего анализа для оценки потенциальных рисков в реальных сценариях применения.

Расширение оценки и направления для будущих исследований

Для более глубокой и всесторонней оценки работы языковых моделей, чем это позволяют традиционные метрики, предлагается использовать методологии, подобные CheckList. Этот подход позволяет не просто измерять общую производительность, но и целенаправленно тестировать модель на различных аспектах её функционирования, включая способность справляться с крайними случаями, понимать нюансы языка и корректно обрабатывать различные типы входных данных. В отличие от стандартных тестов, CheckList позволяет создавать специализированные сценарии, выявляющие слабые места модели и обеспечивающие более полное представление о её возможностях и ограничениях, что необходимо для разработки действительно надёжных и устойчивых систем обработки естественного языка.

Дальнейшие исследования должны быть направлены на разработку методов состязательного обучения и интеграцию внешних источников знаний, таких как Bengala WordNet, для повышения устойчивости языковых моделей. Состязательное обучение, представляющее собой процесс намеренного создания примеров, призванных ввести модель в заблуждение, позволяет выявить слабые места и обучить систему более надежно распознавать закономерности. Одновременно, использование структурированных баз знаний, подобных Bengala WordNet, предоставляет моделям доступ к обширной семантической информации, что способствует более глубокому пониманию языка и снижает вероятность ошибок, вызванных неоднозначностью или недостатком контекста. Такой комбинированный подход позволит создавать системы, способные не только точно обрабатывать стандартные запросы, но и эффективно справляться с неожиданными или намеренно искаженными данными, обеспечивая более надежную и предсказуемую работу в реальных условиях.

Инструменты, такие как AllenNLP Interpret, предоставляют возможность глубокого анализа процессов принятия решений нейронными сетями, позволяя выявить скрытые причины неудач и уязвимости моделей. Вместо простого констатирования ошибки, данный подход позволяет исследователям понять, какие конкретно входные данные или внутренние механизмы привели к неверному результату. Анализ внимания, визуализация градиентов и другие методы, реализованные в AllenNLP Interpret, позволяют проследить, на какие части входного текста или изображения модель обращала наибольшее внимание, что может указывать на предвзятость или неспособность к обобщению. Это понимание критически важно для разработки более надежных и устойчивых систем, способных эффективно работать в различных условиях и с разнообразными данными, а также для целенаправленной коррекции выявленных недостатков и повышения общей производительности модели.

Исследование показывает, что даже самые современные языковые модели уязвимы, когда сталкиваются с намеренно искаженными данными. Авторы демонстрируют, как незначительные, едва заметные изменения в тексте на бенгальском языке могут привести к существенным ошибкам в анализе тональности. Это подтверждает, что системы – не статичные конструкции, а скорее организмы, реагирующие на внешнее воздействие. Как однажды заметил Клод Шеннон: «Теория коммуникации — это, по сути, теория выбора.» – выбор между сигналом и шумом, между осмысленным сообщением и искажением. В контексте данной работы, атаки, основанные на скрытых изменениях, – это попытка заставить систему выбрать шум вместо сигнала, продемонстрировать ее неспособность к адаптации к неидеальным условиям.

Что Дальше?

Представленный здесь инструментарий для создания затуманенных примеров на бенгальском языке – не столько решение, сколько признание неизбежности. Каждый алгоритм, стремящийся к «пониманию», неминуемо становится уязвим для тонких искажений, для шепота энтропии, маскирующегося под незначительный сдвиг в данных. Эта работа демонстрирует не столько способы защиты, сколько способы обнаружения этих уязвимостей, подобно тому, как геодезист отмечает трещины в фундаменте.

Следующий этап не в создании более устойчивых моделей, а в принятии их фундаментальной хрупкости. Вместо того, чтобы строить «непробиваемые» крепости, следует сосредоточиться на системах раннего предупреждения, на алгоритмах, способных предсказать точку надлома. В каждом паттерне аугментации скрыт страх перед хаосом, а надежда на идеальную архитектуру – это форма отрицания энтропии.

Будущее исследований, вероятно, лежит в разработке мета-моделей – систем, способных оценивать уверенность исходной модели в своих предсказаниях. Это не поиск «истины», а оценка вероятности ошибки. Ибо в конечном счете, каждая система машинного обучения – это не инструмент, а экосистема, и её устойчивость зависит не от силы её стен, а от способности адаптироваться к неминуемым изменениям.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.11309.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-17 18:27