يستخدم الارسال الخلفي للحد من فرصة المنافس من عمل هجوم عليك . صح او خطا؟
الإجابة الصحيحة من خلال موقع بوابة الإجابات هي:
صح
الإجابة صحيحة. يستخدم الإرسال الخلفي (Backpropagation) للحد من فرصة المنافس (الشبكة العصبية الأخرى) من عمل هجوم عليك (أي إعطاء مدخلات مُصممة خصيصًا لخداع شبكتك العصبية).
شرح مفصل:
- ما هو الإرسال الخلفي؟ الإرسال الخلفي هو خوارزمية أساسية تستخدم لتدريب الشبكات العصبية. ببساطة، هي طريقة لحساب مدى تأثير كل وزن في الشبكة على الخطأ الناتج، ثم تعديل هذه الأوزان لتقليل هذا الخطأ.
- كيف يحمي من الهجمات؟ الهجمات على الشبكات العصبية غالبًا ما تعتمد على إيجاد مدخلات صغيرة جدًا (غير ملحوظة للبشر) تُسبب للشبكة أن تُخطئ في التصنيف. هذه المدخلات تسمى "أمثلة معادية" (Adversarial Examples).
- دور الإرسال الخلفي في الدفاع:
- التدريب على الأمثلة المعادية: يمكن استخدام الإرسال الخلفي لتدريب الشبكة على *التعرف* على هذه الأمثلة المعادية. بمعنى آخر، نضيف هذه الأمثلة المعادية إلى مجموعة بيانات التدريب، ونستخدم الإرسال الخلفي لتعديل أوزان الشبكة بحيث تُصبح أقل حساسية لهذه الهجمات.
- تقليل الحساسية: من خلال تعديل الأوزان، يجعل الإرسال الخلفي الشبكة أقل حساسية للتغيرات الصغيرة في المدخلات، مما يجعل من الصعب على المهاجم إيجاد أمثلة معادية فعالة.
- تحسين التعميم: الإرسال الخلفي يساعد الشبكة على التعميم بشكل أفضل، أي أن تكون قادرة على التعامل مع بيانات جديدة لم ترها من قبل، بما في ذلك الأمثلة المعادية المحتملة.
- مثال: تخيل أنك تدرب شبكة للتعرف على صور القطط والكلاب. قد يجد المهاجم طريقة لإضافة بعض النقاط الصغيرة جدًا إلى صورة قطة تجعل الشبكة تعتقد أنها كلب. باستخدام الإرسال الخلفي وتدريب الشبكة على هذه الصورة المعدلة، ستتعلم الشبكة تجاهل هذه النقاط الصغيرة وتصنيف الصورة بشكل صحيح كقطة.
اذا كان لديك إجابة افضل او هناك خطأ في الإجابة علي سؤال يستخدم الارسال الخلفي للحد من فرصة المنافس من عمل هجوم عليك . صح او خطا اترك تعليق فورآ.
