[论文解读] Towards a Robust and Trustworthy Machine Learning System Development.

Pulei Xiong, Scott Buffett+4 more|arXiv (Cornell University)|Jan 8, 2021

Information and Cyber Security参考文献 126被引用 4

一句话总结

本文提出了一套系统化框架，通过整合威胁建模、安全工程、隐私保护和用户信任，以开发稳健且可信的机器学习系统。该框架引入了一种可视化元模型，以标准化并指导安全的机器学习开发，超越现有综述，提供可操作的最佳实践以及对模型鲁棒性与用户信任之间相互作用的深入见解。

ABSTRACT

Machine Learning (ML) technologies have been widely adopted in many mission critical fields, such as cyber security, autonomous vehicle control, healthcare, etc. to support intelligent decision-making. While ML has demonstrated impressive performance over conventional methods in these applications, concerns arose with respect to system resilience against ML-specific security attacks and privacy breaches as well as the trust that users have in these systems. In this article, firstly we present our recent systematic and comprehensive survey on the state-of-the-art ML robustness and trustworthiness technologies from a security engineering perspective, which covers all aspects of secure ML system development including threat modeling, common offensive and defensive technologies, privacy-preserving machine learning, user trust in the context of machine learning, and empirical evaluation for ML model robustness. Secondly, we then push our studies forward above and beyond a survey by describing a metamodel we created that represents the body of knowledge in a standard and visualized way for ML practitioners. We further illustrate how to leverage the metamodel to guide a systematic threat analysis and security design process in a context of generic ML system development, which extends and scales up the classic process. Thirdly, we propose future research directions motivated by our findings to advance the development of robust and trustworthy ML systems. Our work differs from existing surveys in this area in that, to the best of our knowledge, it is the first of its kind of engineering effort to (i) explore the fundamental principles and best practices to support robust and trustworthy ML system development; and (ii) study the interplay of robustness and user trust in the context of ML systems.

研究动机与目标

• 解决在关键任务应用中，机器学习系统面临的安全攻击和隐私泄露日益增长的担忧。
• 开发一种全面的、以工程为导向的方法，用于构建稳健且可信的机器学习系统，超越现有综述的范畴。
• 探索机器学习系统中模型鲁棒性与用户信任之间的相互作用。
• 创建一种标准化的可视化元模型，以指导机器学习开发中的系统化威胁分析与安全设计。
• 识别并提出未来研究方向，以推进可信机器学习系统的开发。

提出的方法

• 对机器学习鲁棒性、可信性、隐私保护机器学习以及用户信任领域的最先进技术进行系统性调研。
• 设计一种元模型，以可视化方式呈现安全机器学习系统开发的知识体系，便于实际应用。
• 利用元模型扩展经典威胁分析与安全设计流程，以在通用机器学习系统中规模化安全工程实践。
• 将进攻性与防御性技术、隐私保护方法以及信任评估整合到统一的开发框架中。
• 应用元模型指导现实世界中的机器学习系统开发，结合结构化威胁建模与安全设计原则。
• 通过实证评估验证在多样化机器学习应用中模型的鲁棒性与可信性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在现实应用中，如何系统性地协同工程化机器学习系统的鲁棒性与用户信任？
• RQ2 从安全工程视角出发，构建可信机器学习系统的基本原则与最佳实践是什么？
• RQ3 标准化的可视化元模型如何提升安全机器学习系统的设计与评估？
• RQ4 机器学习系统面临的主要威胁是什么？如何通过结构化威胁建模系统性地缓解这些威胁？
• RQ5 为推进稳健且可信的机器学习系统开发，需要哪些未来研究方向？

主要发现

• 所提出的元模型能够实现系统化且可扩展的威胁分析与安全设计，提升开发过程的一致性与完整性。
• 将鲁棒性与用户信任作为协同设计原则，可显著增强系统的整体可靠性与用户接受度。
• 隐私保护机器学习技术是可信机器学习系统的关键组成部分，尤其在医疗健康与网络安全领域尤为重要。
• 对模型鲁棒性的实证评估表明，防御技术必须在多样化的威胁场景下进行严格验证。
• 本研究识别出现有实践中的差距，特别是在技术鲁棒性与用户感知及信任的对齐方面。
• 该框架为未来在整体性、工程驱动的可信机器学习系统开发方面奠定了研究基础。