Analyse formelle du flux d'information quantitative dans les systèmes d'intelligences artificielles

在人工智能系统中定量分析信息通量

• 批准号: RGPIN-2020-06736
• 负责人: Mullins, John
• 金额: $ 2.11万
• 依托单位: École Polytechnique de Montréal
• 依托单位国家: 加拿大
• 项目类别: Discovery Grants Program - Individual
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 加拿大
• 起止时间: 2022-01-01 至 2023-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=754206
• 关键词: Analyse; formelle; du; flux; information

La sécurité des systèmes d'intelligences artificielles (i.e. des systèmes qui interagissent avec leur environnement et qui peuvent inclure des intelligences artificielles) est devenue hautement critique. La communauté de l'apprentissage automatique reconnait en effet la nécessité d'expliquer et de certifier les algorithmes d'apprentissage et les réseaux de neurones et que pour ce faire, de nouvelles techniques sont nécessaires, particulièrement pour les applications où la sûreté de fonctionnement et la sécurité sont critiques. Ce projet se propose d'établir des méthodes formelles de calcul de mesures quantitatives de flux d'information dans ces systèmes. Il recouvrira aussi bien le développement de modèles de ces systèmes et de la spécification de la sécurité de l'information qu'ils doivent assurer que celui de méthodes aptes à assurer leur correction. Cette approche visera à quantifier la robustesse des systèmes d'intelligenses artificielles face aux attaques basées sur une analyse statistique capable d'inférer un secret à partir de ses observations. Le champ de recherche sur les modèles quantitatifs de flux d'information dans les systèmes ouverts (i.e. qui interagissent avec leur environnement) est maintenant bien établi mais à notre connaissance, aucune méthode n'a encore été proposée pour quantifier le flux d'information dans un réseau de neurones ou un système d'apprentissage. Ce projet vise donc, à court, moyen et long terme respectivement, à: 1. Décrire les modèles les plus pertinents pour les réseaux de neurones ou les systèmes d'apprentissages qui permettent de décrire leurs représentations internes car ces représentations peuvent révéler de l'information d'ensembles d'exemples données à l'apprentissage et de manière plus générale, qui permettent de décrire le flux d'information le long de la structure; 2. Exprimer les requis sécuritaires que doivent assurer les réseaux de neurones ou les systèmes d'apprentissage en termes de flux d'information dans leur modèle; Établir des mesures formelles signifiantes de la quantité d'information transmise des données et paramètres secrets du modèle d'un système d'intelligences artificielles à son comportement observable ; et 3. Développer des algorithmes de calcul de ces mesures.

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