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Glossário IA

O dicionário completo da Inteligência Artificial

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Robustez por Transferência

Capacidade de um modelo de resistir a ataques adversariais inicialmente concebidos para outras arquiteturas, medindo a generalização das defesas contra ameaças desconhecidas.

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Modelo Fonte

Modelo de referência utilizado para gerar ataques adversariais no contexto de ataques por transferência, servindo como ponto de partida para comprometer modelos alvo.

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Modelo Alvo

Modelo vítima visado por um ataque por transferência, cujas vulnerabilidades são exploradas através de perturbações geradas num modelo fonte distinto.

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Espaço de Ataque

Domínio matemático que define todas as perturbações possíveis que podem ser aplicadas aos dados de entrada para comprometer um modelo, crucial para avaliar a transferibilidade dos ataques.

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Generalização de Ataque

Propriedade de um ataque adversarial de manter a sua eficácia em vários modelos ou instâncias do mesmo modelo, independentemente da sua arquitetura ou parâmetros específicos.

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Método de Ensemble

Estratégia de ataque que combina vários modelos fonte para gerar perturbações mais robustas e transferíveis, aumentando significativamente a taxa de sucesso contra alvos desconhecidos.

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Ataque No-Box

Tipo de ataque por transferência extremo onde o atacante não dispõe de qualquer informação sobre o modelo alvo, baseando-se unicamente na transferibilidade universal das perturbações.

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Distância Normal

Medida matemática (L0, L1, L2, L∞) que quantifica a amplitude das perturbações adversariais, essencial para avaliar a transferibilidade mantendo a impercetibilidade do ataque.

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Limite de Transferibilidade

Limite teórico superior que quantifica a taxa de sucesso máxima de um ataque por transferência entre dois modelos, baseada em suas similaridades estruturais e funcionais.

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Diversidade de Modelos

Medida de variação entre arquiteturas, parâmetros e conjuntos de dados de treinamento de diferentes modelos, influenciando diretamente a transferibilidade dos ataques adversariais.

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Alinhamento de Gradientes

Similaridade direcional entre os gradientes de diferentes modelos, servindo como um indicador preditivo da transferibilidade potencial dos ataques entre esses modelos.

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Defesa por Transferência

Abordagem defensiva que explora a transferibilidade dos ataques para desenvolver proteções robustas que funcionam contra ameaças desconhecidas e futuros modelos de ataque.

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Evasão de Modelo

Objetivo dos ataques por transferência que consiste em contornar os mecanismos de detecção ou classificação de um modelo sem ser detectado, explorando suas fraquezas generalizadas.

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Superfície de Decisão

Fronteira matemática que separa as diferentes classes de predição de um modelo, cuja similaridade entre modelos determina o sucesso potencial dos ataques por transferência.

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Sensibilidade por Transferência

Medida quantitativa da vulnerabilidade compartilhada entre diferentes modelos diante das mesmas perturbações adversariais, reveladora de fraquezas sistêmicas na aprendizagem automática.

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Métrica de Transferibilidade

Indicador quantitativo que avalia a probabilidade de sucesso de um ataque gerado em um modelo fonte para comprometer um modelo alvo, baseado em similaridades estruturais ou comportamentais.

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