УДК 004.85

 Процессы обучения искусственных нейронных сетей в дата-центрах коллективного пользования

Мишанин Никита Сергеевич – магистрант кафедры информационной безопасности Национального исследовательского университета Московского института электронной техники

Аннотация: вводная статья в тему обучения нейросетей. Искусственные нейронные сети (ИНС) являются ключевым элементом в развитии машинного обучения и искусственного интеллекта. Они используются для решения различных задач, таких как распознавание образов, обработка естественного языка, автономное управление и многое другое. В статье рассмотрены такие понятия, как: искусственные нейронные сети (Далее – ИНС), дата-центр коллективного пользования и процессы обучения ИНС. Даны определения данным понятиям и кратко описаны технологии работы. Также отведено место угрозам для этих объектов информатизации (Далее – ОИ). Положено начало для дальнейших исследований.

Ключевые слова: ИНС, дата-центр, процесс обучения, угроза.

Искусственные нейронные сети (ИНС) являются основой для развития машинного обучения и искусственного интеллекта. Они используются для решения множества различных задач во многих областях. Например, ИНС могут распознавать образы, составлять текст на основе запроса, могут выполнять задачи автономного управления, прогнозировать и еще множество других задач, в которых человеческий фактор является основной причиной ошибок и неточностей.

Есть не одно определение того, что из себя представляет ИНС. Различные точки зрения обращают внимание на разное. В данной статье будем придерживаться такого определения: ИНС - это математическая модель, которая имитирует работу человеческого мозга и используется для решения различных задач машинного обучения.

Нейронные сети состоят из большого количества связанных между собой искусственных нейронов, которые обрабатывают входные данные, делают прогнозы и выдают результат. Работа искусственной нейронной сети основана на нескольких ключевых концепциях:

1. Нейроны: Искусственные нейроны - это основные строительные блоки нейронной сети. Каждый нейрон принимает входные сигналы, умножает их на соответствующие веса, суммирует результаты и передает их через функцию активации для генерации выходного сигнала.
2. Веса: Веса представляют собой параметры, которые настраиваются в процессе обучения нейросети. Они определяют важность каждого входного сигнала для конкретного нейрона.
3. Функция активации: Функция активации определяет, какой выходной сигнал будет генерироваться на основе входных данных и весов. Она добавляет нелинейность в работу нейрона, что позволяет нейронной сети решать более сложные задачи.
4. Слои: Нейроны обычно организованы в слои: входной слой, скрытые слои и выходной слой. Входной слой принимает входные данные, скрытые слои обрабатывают информацию, а выходной слой генерирует окончательный результат.
5. Прямое распространение: Процесс, при котором входные данные передаются через нейронную сеть от входного слоя к выходному слою, называется прямым распространением.
6. Обратное распространение: Обратное распространение - это процесс, при котором нейросеть корректирует свои веса на основе ошибки между предсказанными значениями и фактическими значениями. Это происходит в процессе обучения нейросети.

В зависимости от конкретной задачи и архитектуры нейросети, они могут быть очень эффективными инструментами для обработки и анализа данных, особенно в тех областях, где большой процент ошибок возникает из-за человеческого фактора. Однако обучение ИНС требует значительных вычислительных ресурсов, что делает его сложным для реализации на отдельных компьютерах или серверах. Для обучения сложных моделей машинного обучения, таких как глубокие нейронные сети, часто используются дата-центры коллективного пользования.

Обычно дата-центр коллективного пользования предлагает следующие услуги:

1. Вычислительные ресурсы: Пользователи могут арендовать процессорное время и память для запуска своих приложений и вычислений.
2. Хранилище данных: Дата-центр предоставляет возможность хранения данных на удаленных серверах, что позволяет пользователям обмениваться информацией и обеспечивает надежное резервное копирование.
3. Инфраструктура как сервис (IaaS): Пользователи могут арендовать виртуальные серверы, сетевое оборудование и хранилище данных для построения собственной инфраструктуры.
4. Платформа как сервис (PaaS): Пользователи получают доступ к платформе для разработки и развертывания приложений без необходимости управления инфраструктурой.
5. Программное обеспечение как сервис (SaaS): Пользователи могут использовать приложения, развернутые в облаке, например, электронную почту, управление отношениями с клиентами (CRM) и т. д.

Дата-центры коллективного пользования предоставляют доступ к высокопроизводительным вычислительным ресурсам через облачные сервисы. Это позволяет получать доступ к большим вычислительным мощностям без необходимости владеть собственной инфраструктурой. Для процессов обучения ИНС это особенно важно, поскольку обучение модели может занимать много времени и требовать большого объема вычислительных ресурсов.

В дата-центрах коллективного пользования процессы обучения ИНС могут быть оптимизированы для достижения максимальной производительности. Это может включать в себя распределение вычислений на несколько узлов, параллельную обработку данных, оптимизацию алгоритмов обучения и использование специализированных аппаратных ускорителей, таких как графические процессоры (GPU) или тензорные процессоры (TPU). Такие методы позволяют существенно сократить время обучения моделей ИНС и повысить эффективность использования вычислительных ресурсов.

Кроме того, дата-центры коллективного пользования предоставляют доступ к большому объему данных, необходимых для обучения ИНС. Это могут быть как открытые наборы данных, так и приватные данные, которые могут быть использованы исследователями с соответствующими разрешениями. Большой объем данных позволяет создавать более точные и эффективные модели ИНС.

Однако использование дата-центров коллективного пользования также представляет свои вызовы. Например, необходимо учитывать стоимость использования вычислительных ресурсов и оптимизировать процессы обучения для минимизации затрат. Также важно обеспечить безопасность данных и защиту конфиденциальной информации при работе с дата-центрами.

Для дата-центра коллективного пользования существует несколько распространенных угроз безопасности, включая:

1. Утечка данных: Обучение нейросетей часто требует больших объемов данных, включая конфиденциальные и чувствительные данные. Утечка этих данных может привести к серьезным последствиям для компании и ее клиентов.
2. Атаки на инфраструктуру: Дата-центр, обучающий нейросети, может стать мишенью для хакеров, которые могут пытаться проникнуть в систему и нарушить процесс обучения нейросети или украсть конфиденциальные данные.
3. Вредоносные атаки: Модели машинного обучения могут быть подвержены внедрению вредоносного кода, что может привести к искажению результатов обучения и неправильным выводам.
4. Недостаточная защита от DDoS-атак: Дата-центр может стать целью массированных DDoS-атак, что может привести к перерывам в работе и потере данных.
5. Недостатки в безопасности оборудования: Недостаточная защита оборудования дата-центра от физических атак или доступа к нему может привести к утечке данных или прерыванию работы.
6. Уязвимости в программном обеспечении: Использование устаревшего или недостаточно защищенного программного обеспечения для обучения нейросетей может создать возможности для атак со стороны злоумышленников.

Для обеспечения защиты от упомянутых угроз безопасности необходимо применять комплексные меры, включая защиту периметра, шифрование данных, мониторинг сетевой активности и постоянное обновление программного обеспечения. Эти меры помогают предотвратить несанкционированный доступ к данным, защитить информацию от утечек и вредоносных атак, а также обеспечить непрерывную работу системы.

Процессы обучения искусственных нейронных сетей в дата-центрах коллективного пользования играют важную роль в развитии машинного обучения и искусственного интеллекта. Обучение нейронной сети представляет собой процесс, в ходе которого нейросеть "обучается" на основе предоставленных ей данных, чтобы научиться решать конкретную задачу. Этот процесс включает в себя несколько этапов и методов, таких как подготовка данных, выбор архитектуры нейросети, определение функции потерь и использование алгоритмов оптимизации.

В ходе процедуры обучения искусственной нейронной сети параметры модели постепенно корректируются таким образом, чтобы она могла делать более точные предсказания на основе предоставленных данных. Этот процесс может повторяться множество раз с целью улучшения качества работы нейросети.

В будущем использование дата-центров коллективного пользования для обучения ИНС будет продолжать развиваться и играть ключевую роль в развитии машинного обучения. Можно увидеть из описанного выше, что процесс обучения искусственных нейронных сетей гораздо целесообразнее проводить в дата-центрах коллективного пользования. У этого есть много причин, но также появляется и расширенный список угроз, который важно учитывать. Угрозы и методы и средства защиты от них будут рассматриваться в дальнейших исследованиях.

Список литературы

1. ГОСТ 34.603-92 Информационная технология. Виды испытаний автоматизированных систем
2. Руководящий документ "Автоматизированные системы. Защита от несанкционированного доступа к информации. Классификация автоматизированных систем и требования по защите информации" от 30 марта 1992 г.
3. Руководящий документ. «Автоматизированные системы. Защита от несанкционированного доступа к информации. Классификация автоматизированных систем и требования по защите информации» (Гостехкомиссия России, 1992 г.).
4. ГОСТ Р 50922—2006. Защита информации. Основные термины и определения.
5. ГОСТ Р 53114—2008. Защита информации. Обеспечение информационной безопасности в организации. Основные термины и определения.
6. Мельников Д.А. Информационная безопасность открытых систем: учебник - М.: Флинта: Наука, 2013. – 448 с.
7. Хорев, П.Б. Методы и средства защиты информации в компьютерных системах. – М.: Академия 2007. – 256 с.
8. Хорев А.А.  Техническая защита информации: учеб.пособие для студентов вузов. В 3-х т. Т. 1. Технические каналы утечки информации. М.: НПЦ «Аналитика», 2008. – 436 с.
9. Шаньгин В. Ф. Информационная безопасность компьютерных систем и сетей: учеб. пособие.: – М.: Форум, Инфра-М, 2008 – 416 с.