Состязательность сторон гпк рф: Статья 12. ГПК РФ. Осуществление правосудия на основе состязательности и равноправия сторон

Содержание

Практика ГПК РФ. Статья 12. Состязательность и равноправие сторон

Для поиска на сайте однородных и связанных материалов воспользуйтесь меткой внизу страницы. Чтобы просмотреть содержание категории (раздела, страницы), воспользуйтесь активной, ссылкой голубого цвета, расположенной в верхней части страницы. После активации ссылки откроется перечень статей категории в кратком виде.

На этой странице публикуются фрагменты  из частных, апелляционных, кассационных, надзорных и дисциплинарных жалоб.

Состязательность и равноправие сторон судебного разбирательства гарантируется статьей 123 Конституции, статьей 9 закона от 31 декабря 1996 года N1-ФКЗ "О судебной системе Российской Федерации" и статьей 5 закона от 07 февраля 2011 года N 1-ФКЗ "О судах общей юрисдикции в Российской Федерации".

ДЕЛО #, Вопреки статьям 67 (часть 4) и 198 (часть 4) ГПК РФ судом не исполнена обязанность по состязательному изложению мотивировочной части решения, когда факты, имеющие значение для дела, оцениваются судом с позиции обеих тяжущихся сторон и судом дается разъяснение, почему предпочтение отдается одним доводам и отклоняются другие. Нарушение принципа состязательности неизбежно влечет нарушение принципа равенства.

Рассмотрев дело без подготовки, не определив юридические факты, имеющие значение и закон, подлежащий применению, отказав Заявителю в праве давать объяснения суду, злоупотребив свободой усмотрения, суд не обеспечил минимальной публичности судебных процедур, состязательности разбирательства и мотивированного решения. Принцип состязательности обязателен к соблюдению на любой стадии разбирательства по делу, в том числе и на стадии принятия решения.

Из решения усматривается, что суд считал подлежащим доказыванию и имеющим значение для дела обстоятельство происхождения денежных средств. В этой части доказательств между тяжущимися сторонами возник конфликт, который судом разрешен не был. При отсутствии согласия сторон по спорным обстоятельствам о гражданских правах и обязанностях, установленных материальным законом - статья 60 СК РФ о праве ребенка на имущество, приобретенное за счет личных средств, суд обязан следовать материальному, а не процессуальному закону, заключающемуся в во внутреннем убеждении и неограниченной свободе усмотрения судьи.

Обеспечивая состязательность, суд обязан был отразить доводы ответчиков о приобретении спорной квартиры за счет личных средств. Именно на этом ответчики основывали свои требования об отказе в иске. Обеспечивая законность, суд обязан был установить принадлежность к личному имуществу ответчиков денежных средств потраченных на приобретение в собственность ребенка ПП спорной квартиры.

Заявитель настаивает, что умолчав в решении о доводах ответчиков о приобретении спорной квартиры за счет личных средств суд вопреки закону открыто выступил в защиту их интересов.

Статья 12 ГПК РФ. Осуществление правосудия на основе состязательности и равноправия сторон

· Правосудие по гражданским делам осуществляется на основе состязательности и равноправия сторон.

· Суд, сохраняя независимость, объективность и беспристрастность, осуществляет руководство процессом, разъясняет лицам, участвующим в деле, их права и обязанности, предупреждает о последствиях совершения или несовершения процессуальных действий, оказывает лицам, участвующим в деле, содействие в реализации их прав, создает условия для всестороннего и полного исследования доказательств, установления фактических обстоятельств и правильного применения законодательства при рассмотрении и разрешении гражданских дел.

Принцип состязательности в полной мере соответствуют принципу диспозитивности, обладая полной свободой распоряжения процессуальными средствами защиты, в том числе и доказательствами, которыми подтверждаются и устанавливаются требования и возражения. Принцип состязательности заключается также и в том, что возбуждение, продолжение и прекращение процесса ставятся, по общему правилу, в зависимость от воли сторон, которая ограничивается судом лишь в редких и исключительных случаях.


Статья 56 ГПК — каждая сторона должна доказывать те обстоятельства, на которые ссылается как на основания своих требований и возражений, а суд определяет, какие обстоятельства имеют значение для дела, какой стороне надлежит их доказывать.

Статья 57 ГПК — доказательства предоставляются сторонами и другими лицами, участвующими в деле; суд может предложить им представить дополнительные доказательства, а если это затруднительно — суд по их ходатайству оказывает им содействие в собирании и истребовании доказательств.

Статья 149 ГПК — в период подготовки дела к судебному разбирательству стороны передают друг другу копии доказательств, обосновывающих основания иска и возражения, а ответчик кроме того представляет истцу и его представителю возражения в письменной форме относительно иска.

Принцип состязательности неотделим от равноправия сторон в гражданском процессе. Именно равноправие сторон, с одной стороны, уравновешивает состязательность, с другой — создает предпосылки для ее развития.

Принцип процессуального равноправия сторон заключается в предоставлении законом сторонам равных возможностей для отстаивания своих субъективных прав и законных интересов (часть 3 статьи 38 ГПК).

Следует учитывать, что правовые возможности сторон полностью скоординированы. В частности, истец вправе изменить основание или предмет иска, изменить размер исковых требований или отказаться от иска. Ответчик вправе признать иск полностью или частично либо возражать против предъявленных к нему требований. В последнем случае он может использовать средства защиты своих интересов, в том числе право на предъявление встречного иска.

Проблемы соблюдения судами принципа состязательности сторон в гражданском процессе

Михайлова Маргарита Владимировна
Магистрант ТюмГУ,
Россия, г. Сургут
E-mail: [email protected]

Аннотация:

В статье проводится обширный анализ судебной практики. Раскрываются проблемы соблюдения судами принципа состязательности сторон в гражданском процессе, предлагаются пути их преодоления. Анализируются причины нарушения судами принципа состязательности

Ключевые слова: Принцип состязательности, равноправие сторон, злоупотребление правом.

На основании ст. 12 Гражданского процессуального кодекса Российской Федерации, «правосудие по гражданским делам осуществляется на основе состязательности и равноправия сторон». Также в ГПК говорится о том, что основная задача суда в гражданском процессе — это оценка представленных сторонами доказательств. Стоит также отметить, что судом должны быть созданы благоприятные условия каждой из сторон, для выяснения всех значимых для дела обстоятельств. [1]

На основании проведенного нами обширного анализа судебной практики, можно сделать вывод о том, что в настоящее время существует большое количество примеров гражданских дел, в ходе которых не согласная с решением суда сторона процесса, обжалует его, необоснованно ссылаясь на нарушение принципа состязательности. Вместе с этим можно делать вывод о том, что, несмотря на четкие предписания ГПК РФ, судами также нередко допускаются некоторые нарушения принципа состязательности.

К таким нарушениям можно отнести: ненадлежащее уведомление участников гражданского процесса о времени и месте судебного разбирательства; исследование и оценка представленных сторонами доказательств не в полном объеме; сбор доказательств судом по собственной инициативе; необоснованный отказ суда в удовлетворении ходатайства стороны. [2]

По нашему мнению, причинами данных нарушений могут являться: загруженность судей, в результате чего они не успевают достаточно полно изучить материалы дела; неграмотность судьи, как следствие незнания отдельных норм закона; недостаточность предоставленных сторонами доказательств, что делает затруднительным вынесение обоснованного и справедливого решения.

На практике возникают проблемы, связанные с реализацией принципа состязательности, который предполагает предоставление сторонами доказательств по делу. Но стороны не всегда могут представить необходимые доказательства. Не смотря на это, нужно учитывать недостаточную правовую просвещенность граждан Российской Федерации, а также отсутствие бесплатной юридической помощи [3]. В данных условиях суд нередко вынужден принимать решения на основании не всех материалов дела, а лишь тех, которые представлены сторонами. В результате решение может не соответствовать действительным обстоятельствам дела, и, следовательно, будет несправедливым.

Проведя исследование порядка деятельности судов по рассмотрению гражданских дел, мы пришли к выводу, что для решения вышеизложенной проблемы суды, в некоторых случаях, в целях правильного и своевременного рассмотрения и разрешения гражданских дел, вынесения законного, обоснованного и справедливого решения, запрашивают необходимую информацию по собственной инициативе. Данное обстоятельство является нарушением норм ГПК РФ и в случае обжалования решение может быть отменено и дело направлено на новое рассмотрение.

На наш взгляд, с одной стороны, собирание доказательств судом по собственной инициативе является нарушением принципа состязательности сторон, так как суд данными действиями оказывает помощь одной из сторон и осуществляет действия, не предусмотренные законом. С другой стороны, сбор всех необходимых доказательств по делу способствует вынесению справедливого решения и установления объективной истины.

Еще одной проблемой, с которой в настоящее время сталкиваются суды, является злоупотребление сторонами своими процессуальным правом, закрепленным в ст. 57 ГПК РФ, в которой говорится о том, что в случае, если представление необходимых доказательств для лиц, участвующих в деле затруднительно, суд по их ходатайству оказывает содействие в собирании и истребовании доказательств. Стороны пользуются данным правом достаточно активно, тем самым «перекладывают» обязанность по сбору доказательств на суд. [4]

Решению данный проблемы, на наш взгляд, может способствовать введение процессуальных норм, предусматривающих участие в процессе граждан, не владеющих необходимыми знаниями законодательства, через своих представителей, которые являются профессиональными юристами. Это приведет к правильному и своевременному рассмотрению и разрешению гражданских дел, а также обеспечению состязательного начала судопроизводства, поскольку стороны будут юридически равны.

ГПК РФ в ч. 3 ст. 196 закрепляет полномочие суда по выходу за пределы заявленных требований в случаях, предусмотренных федеральным законом, когда сторонами не представлены необходимые доказательства. Это полномочие осуществляется посредством вынесения судом обстоятельств на обсуждение, даже если стороны на них не ссылались, а также предложения предоставить дополнительные доказательства. Однако на практике не редко суды используют данное полномочие и в случаях, не предусмотренных законодательством, опираясь на ГПК 1964 г. [1]

Мы считаем, что целесообразно закрепить в ГПК РФ нормы, предусматривающие обязанность суда включать соответствующие обстоятельства в предмет доказывания, если без них разрешение дела затруднительно. В таком случае уже не будет конкуренции процессуального действия суда по выходу за пределы заявленных требований с принципом состязательности.

Список литературы

  1. Гражданский процессуальный кодекс РФ от 14 ноября 2002 г. № 138-ФЗ (с изм. и доп. от 03.07.2016) // Собрание законодательства Российской Федерации от 18 ноября 2002 г. № 46 ст. 4532.
  2. Жуйков В.М. Принцип состязательности в гражданском судопроизводстве / Жуйков В.М. // Российская юстиция. — 2003. — № 6.
  3. Малешин Д.Я. Роль суда в процессе собирания доказательств: историко — правовой анализ [Электронный ресурс] / Малешин Д.Я. // Режим доступа: [Консультант Плюс]. — URL: http://www.consultant.ru
  4. Прасолов Д.Б. Соотношение процессуального действия суда по выходу за пределы заявленных требований с отдельными принципами гражданского процесса / Прасолов Д.Б. // Вестник ВГУ. — 2011. — № 2.

Принцип состязательности. Принцип процессуального равноправия сторон | Гражданский процесс

Статья 12 ГПК РФ. Осуществление правосудия на основе состязательности и равноправия сторон

  • Правосудие по гражданским делам осуществляется на основе состязательности и равноправия сторон.
  • Суд, сохраняя независимость, объективность и беспристрастность, осуществляет руководство процессом, разъясняет лицам, участвующим в деле, их права и обязанности, предупреждает о последствиях совершения или несовершения процессуальных действий, оказывает лицам, участвующим в деле, содействие в реализации их прав, создает условия для всестороннего и полного исследования доказательств, установления фактических обстоятельств и правильного применения законодательства при рассмотрении и разрешении гражданских дел.

Принцип состязательности заключается в праве и обязанности участвующих в деле лиц при активной помощи суда представлять доказательства и участвовать в их исследовании в целях установления действительных обстоятельств дела.

Гражданское судопроизводство в РФ в целом проходит в форме спора, который заключается в состязательности сторон и других участвующих в деле лиц перед судом в доказывании обстоятельств, являющихся основанием их требований или возражений.

Принцип состязательности в полной мере соответствуют принципу диспозитивности, обладая полной свободой распоряжения процессуальными средствами защиты, в том числе и доказательствами, которыми подтверждаются и устанавливаются требования и возражения. Стороны и другие участвующие в деле лица могут по своему усмотрению предоставлять суду или просить его об истребовании доказательств по делу, придерживаясь установленного законом процессуального порядка. При этом они сами несут ответственность за полноту предоставленных ими доказательств, от которых зависит правильность и полнота решения дела.

Принцип состязательности заключается также и в том, что возбуждение, продолжение и прекращение процесса ставятся, по общему правилу, в зависимость от воли сторон, которая ограничивается судом лишь в редких и исключительных случаях.

Осуществление принципа состязательности означает такое построение уголовного судопроизводства, когда функции обвинения и защиты разграничены между собой, отделены от судебной деятельности и выполняются сторонами, использующими равные процессуальные права для отстаивания своих интересов. Соединение процессуальных функций в одном органе или должностном лице несовместимо с законами логики и психологии. Запрет этого нарушения, прежде всего, относится к суду, т.к. отступление от этого основного положения принципа состязательности ставит под угрозу само осуществление правосудия.

Статья 56 ГПК — каждая сторона должна доказывать те обстоятельства, на которые ссылается как на основания своих требований и возражений, а суд определяет, какие обстоятельства имеют значение для дела, какой стороне надлежит их доказывать.

Статья 57 ГПК — доказательства предоставляются сторонами и другими лицами, участвующими в деле; суд может предложить им представить дополнительные доказательства, а если это затруднительно — суд по их ходатайству оказывает им содействие в собирании и истребовании доказательств.

Статья 149 ГПК — в период подготовки дела к судебному разбирательству стороны передают друг другу копии доказательств, обосновывающих основания иска и возражения, а ответчик крое того представляет истцу и его представителю возражения в письменной форме относительно иска.

Гарантией реализации принципа состязательности является установление обязательности участия обвинителя и защитника в судебном разбирательстве. Правовое регулирование реализации в уголовном процессе принципа состязательности означает в сущности определения порядка взаимоотношений сторон в уголовном судопроизводстве.

Принцип состязательности неотделим от равноправия сторон в гражданском процессе. Именно равноправие сторон, с одной стороны, уравновешивает состязательность, с другой — создает предпосылки для ее развития.

Принцип процессуального равноправия сторон заключается в предоставлении законом сторонам равных возможностей для отстаивания своих субъективных прав и законных интересов (часть 3 статьи 38 ГПК).

Следует учитывать, что правовые возможности сторон полностью скоординированы. В частности, истец вправе изменить основание или предмет иска, изменить размер исковых требований или отказаться от иска. Ответчик вправе признать иск полностью или частично либо возражать против предъявленных к нему требований. В последнем случае он может использовать средства защиты своих интересов, в том числе право на предъявление встречного иска.

Принцип основан на противоположности материально-правовых интересов сторон и включает два компонента:

1)       регулирует действия сторон и иных участвующих лиц и суда по представлению, собиранию и исследованию доказательств (о доказательствах заботится сама заинтересованная сторона;

2)       состязательная форма гражданского процесса — все гражданское судопроизводство от начала до конца протекает в форме процессуального противоборства участников, интересы которых, как правило, прямо противоположны; участники придерживаясь установленного порядка и используя полномочия и возможности, пытаются в суде отстоять свою позицию. Порядок гражданского судопроизводства регламентирован так, что разрешение судом вопроса возможно лишь на основе всестороннего обсуждения его всеми участниками. Напр., прежде чем удовлетворить или отклонить ходатайство по какому-то вопросу кого-либо из лиц, участвующих в деле, суд обязан выслушать мнение всех иных участвующих в деле лиц по этому поводу. В свою очередь эти лица имеют право заявлять суду другие ходатайства, участвуют в судебных прениях, обмениваются репликами и т.д. Использование состязательной формы процесса способствует всестороннему, полному и объективному выяснению действительных обстоятельств дела, прав и обязанностей сторон.

Атака машинного обучения на примерах состязательности

Состязательные примеры - это входные данные для моделей машинного обучения, которые злоумышленник намеренно разработал, чтобы заставить модель допустить ошибку; они как оптические иллюзии для машин. В этом посте мы покажем, как состязательные примеры работают в разных средах, и обсудим, почему защита систем от них может быть сложной.

В OpenAI мы думаем, что состязательные примеры являются хорошим аспектом безопасности для работы, потому что они представляют собой конкретную проблему в безопасности ИИ, которую можно решить в краткосрочной перспективе, и потому, что их исправление достаточно сложно, что требует серьезных исследований.(Хотя нам необходимо изучить многие аспекты безопасности машинного обучения, чтобы достичь нашей цели по созданию безопасного, широко распространенного ИИ.)

Чтобы получить представление о том, как выглядят состязательные примеры, рассмотрите эту демонстрацию из Объяснение и использование состязательных примеров : начиная с изображения панды, злоумышленник добавляет небольшое возмущение, которое было рассчитано, чтобы изображение распознавалось как гиббон ​​с большой уверенностью.

Состязательный ввод, наложенный на типичное изображение, может привести к тому, что классификатор неправильно классифицирует панду как гиббона.

Подход довольно надежен; Недавнее исследование показало, что примеры противоборства можно распечатать на стандартной бумаге, а затем сфотографировать с помощью стандартного смартфона, и все же обмануть системы.

Состязательные примеры можно распечатать на обычной бумаге и сфотографировать с помощью смартфона со стандартным разрешением, при этом классификатор в этом случае пометит «шайбу» как «безопасную».

Примеры состязательных действий могут быть опасными. Например, злоумышленники могут нацеливаться на автономные транспортные средства, используя наклейки или краску для создания состязательного знака остановки, который транспортное средство будет интерпретировать как `` выход '' или другой знак, как описано в Практические атаки черного ящика на системы глубокого обучения с использованием состязательных примеров .

Агентами

обучения с подкреплением также можно манипулировать с помощью состязательных примеров, согласно новому исследованию Калифорнийского университета в Беркли, OpenAI и Университета штата Пенсильвания, Adversarial Attacks on Neural Network Policies и исследованию Университета Невады в Рино, Vulnerability of Deep Обучение с подкреплением к атакам, вводящим политику . Исследование показывает, что широко используемые алгоритмы RL, такие как DQN, TRPO и A3C, уязвимы для злонамеренных действий. Это может привести к ухудшению производительности даже при наличии возмущений, слишком незначительных для восприятия человеком, заставляя агента опускать весло для понга, когда оно должно подниматься, или мешать его способности обнаруживать врагов в Seaquest.

Если вы хотите поэкспериментировать с разрушением ваших собственных моделей, вы можете использовать cleverhans, библиотеку с открытым исходным кодом, разработанную совместно Яном Гудфеллоу и Николасом Папернотом для проверки уязвимости вашего ИИ на примерах противоборства.


Противоречивые примеры дают нам некоторое представление о безопасности ИИ

Когда мы думаем об исследовании безопасности искусственного интеллекта, мы обычно думаем о некоторых из самых сложных проблем в этой области - как мы можем гарантировать, что сложные агенты обучения с подкреплением, которые значительно умнее людей, ведут себя так, как задумано их разработчиками?

Состязательные примеры показывают нам, что даже простые современные алгоритмы, как для обучения с учителем, так и для обучения с подкреплением, уже могут вести себя неожиданным образом, чего мы не предполагали.


Попытки защиты от состязательных примеров

Традиционные методы повышения надежности моделей машинного обучения, такие как снижение веса и отсев, как правило, не обеспечивают практической защиты от состязательных примеров. Пока только два метода обеспечивали значительную защиту.

Adversarial training : Это решение методом грубой силы, при котором мы просто генерируем множество состязательных примеров и явно обучаем модель, чтобы каждый из них не обманул нас.Реализация состязательного обучения с открытым исходным кодом доступна в библиотеке cleverhans, и ее использование показано в следующем руководстве.

Защитная дистилляция : это стратегия, при которой мы обучаем модель выводить вероятности различных классов, а не принимать жесткие решения о том, какой класс выводить. Вероятности предоставлены более ранней моделью, обученной той же задаче с использованием жестких меток классов. Это создает модель, поверхность которой сглаживается в направлениях, которые злоумышленник обычно пытается использовать, что затрудняет обнаружение злонамеренных настроек ввода, которые приводят к неправильной категоризации.(Изначально дистилляция была введена в Distilling the Knowledge in a Neural Network как метод сжатия модели, при котором небольшая модель обучается имитировать большую, чтобы получить экономию вычислений.)

Тем не менее, даже эти специализированные алгоритмы можно легко взломать, предоставив атакующему больше вычислительной мощности.


Неудачная защита: «градиентная маскировка»

Чтобы дать пример того, как простая защита может дать сбой, давайте рассмотрим, почему метод, называемый «градиентное маскирование», не работает.

«Градиентное маскирование» - это термин, введенный в Практические атаки черного ящика на системы глубокого обучения с использованием состязательных примеров . описать целую категорию неудачных методов защиты, которые работают, пытаясь запретить злоумышленнику доступ к полезному градиенту.

Большинство состязательных методов построения примеров используют градиент модели для атаки. Другими словами, они смотрят на изображение самолета, проверяют, какое направление в пространстве изображения увеличивает вероятность класса «кошка», а затем слегка подталкивают (другими словами, искажают ввод) в этом направление.Новое, измененное изображение ошибочно распознается как кошка.

Но что, если бы не было градиента - что, если бы бесконечно малое изменение изображения не повлекло за собой изменений в выходе модели? Похоже, это обеспечивает некоторую защиту, потому что злоумышленник не знает, как «протолкнуть» изображение.

Мы легко можем представить несколько очень тривиальных способов избавиться от градиента. Например, большинство моделей классификации изображений можно запускать в двух режимах: в одном режиме выводится только идентификатор наиболее вероятного класса, и в одном режиме выводятся вероятности.Если выход модели - «99,9% самолет, 0,1% кот», то небольшое крошечное изменение входных данных дает небольшое крошечное изменение выходных данных, а градиент сообщает нам, какие изменения увеличат вероятность класса «кот». Если мы запустим модель в режиме, в котором на выходе получается просто «самолет», то небольшое небольшое изменение на входе вообще не изменит выход, а градиент нам ничего не скажет.

Давайте проведем мысленный эксперимент, чтобы увидеть, насколько хорошо мы можем защитить нашу модель от состязательных примеров, запустив ее в режиме «наиболее вероятного класса» вместо «режима вероятности».«Злоумышленник больше не знает, куда идти, чтобы найти входы, которые будут классифицированы как кошки, поэтому у нас может быть некоторая защита. К сожалению, каждое изображение, которое раньше классифицировалось как кошка, все еще классифицируется как кошка. Если злоумышленник может угадать, какие точки являются примерами противоборства, эти точки все равно будут классифицированы неправильно. Мы не сделали модель более надежной; мы только что дали атакующему меньше подсказок, чтобы выяснить, где находятся дыры в защите моделей.

К большому сожалению, оказывается, что атакующий имеет очень хорошую стратегию угадывать, где находятся дыры в защите.Злоумышленник может обучить свою собственную модель, гладкую модель с градиентом, создать состязательные примеры для своей модели, а затем развернуть эти состязательные примеры против нашей негладкой модели. Очень часто наша модель неверно классифицирует и эти примеры. В конце концов, наш мысленный эксперимент показывает, что скрытие градиента ни к чему не привело.

Стратегии защиты, которые выполняют маскирование градиента, обычно приводят к модели, которая очень гладкая в определенных направлениях и окрестностях обучающих точек, что затрудняет противнику поиск градиентов, указывающих хорошие возможные направления для возмущения входных данных опасным образом для модель.Однако противник может обучить модель , заменяющую : копию, которая имитирует защищаемую модель, наблюдая за метками, которые защищенная модель присваивает входным данным, тщательно выбранным противником.

Процедура выполнения такой атаки с извлечением модели была представлена ​​в статье об атаках методом черного ящика. Затем противник может использовать градиенты замещающей модели, чтобы найти примеры противоборства, которые также неверно классифицируются защищаемой моделью. На приведенном выше рисунке, воспроизведенном из обсуждения маскирования градиента, приведенного в Towards the Science of Security and Privacy in Machine Learning , мы иллюстрируем эту стратегию атаки с помощью одномерной задачи машинного обучения.Явление градиентной маскировки усугубится из-за проблем с более высокой размерностью, но его сложнее изобразить.

Мы обнаружили, что и обучение соперников, и защитная дистилляция случайно выполняют своего рода градиентную маскировку. Ни один из алгоритмов не был специально разработан для выполнения маскирования градиента, но маскирование градиента, очевидно, является защитой, которую алгоритмы машинного обучения могут относительно легко изобрести, когда они обучены защищаться и не получают конкретных инструкций о том, как это сделать.Если мы перенесем состязательные примеры из одной модели во вторую модель, которая была обучена либо состязательной тренировкой, либо защитной дистилляцией, атака часто оказывается успешной, даже если прямая атака на вторую модель не удалась. Это говорит о том, что оба метода обучения делают больше для выравнивания модели и удаления градиента, чем для обеспечения правильной классификации большего количества точек.


Почему трудно защититься от примеров состязательности?

Противоборствующие примеры трудно защитить, потому что сложно построить теоретическую модель процесса создания состязательных примеров.Состязательные примеры - это решения проблемы оптимизации, которая является нелинейной и невыпуклой для многих моделей машинного обучения, включая нейронные сети. Поскольку у нас нет хороших теоретических инструментов для описания решений этих сложных задач оптимизации, очень трудно привести какие-либо теоретические аргументы в пользу того, что защита исключит набор противостоящих примеров.

Состязательные примеры также трудно защитить, потому что они требуют моделей машинного обучения для получения хороших результатов для каждого возможного ввода .В большинстве случаев модели машинного обучения работают очень хорошо, но работают только с очень небольшим количеством всех возможных входных данных, с которыми они могут столкнуться.

Каждая стратегия, которую мы тестировали до сих пор, терпит неудачу, потому что она не является адаптивной : она может блокировать один вид атаки, но оставляет другую уязвимость открытой для атакующего, который знает об используемой защите. Разработка защиты от мощного адаптивного атакующего - важная область исследований.


Заключение

Состязательные примеры показывают, что многие современные алгоритмы машинного обучения можно взломать удивительным образом.Эти сбои машинного обучения демонстрируют, что даже простые алгоритмы могут вести себя совсем не так, как задумано их разработчиками. Мы призываем исследователей машинного обучения принять участие и разработать методы предотвращения примеров враждебности, чтобы устранить этот разрыв между тем, что намерены проектировщики, и тем, как работают алгоритмы. Если вы заинтересованы в работе над примерами противоборства, рассмотрите возможность присоединения к OpenAI.

Для получения дополнительной информации

Чтобы узнать больше о безопасности машинного обучения, следите за блогом Яна и Николаса по безопасности машинного обучения cleverhans.io.

6.2 Примеры состязательности | Интерпретируемое машинное обучение

  • Интерпретируемое машинное обучение
  • Сводка
  • Предисловие автора
  • 1 Введение
    • 1,1 Время истории
      • Молния никогда не ударяет дважды
      • Trust Fall
      • Скрепки Ферми
    • 1,2 Что такое машинное обучение?
    • 1.3 Терминология
  • 2 Интерпретируемость
    • 2,1 Важность интерпретируемости
    • 2,2 Таксономия методов интерпретации
    • 2.3 Объем интерпретируемости
      • 2.3.1 Прозрачность алгоритма
      • 2.3.2 Глобальная целостная интерпретируемость модели
      • 2.3.3 Интерпретируемость глобальной модели на модульном уровне
      • 2.3.4 Локальная интерпретируемость для одного прогноза
      • 2.3.5 Локальная интерпретируемость группы прогнозов
    • 2,4 Оценка интерпретируемости
    • 2,5 Свойства объяснений
    • 2,6 Объяснения, понятные для человека
      • 2.6.1 Что такое объяснение?
      • 2.6.2 Что такое хорошее объяснение?
  • 3 Наборы данных
    • 3.1 Прокат велосипедов (регресс)
    • 3,2 Спам-комментарии YouTube (текстовая классификация)
    • 3,3 Факторы риска рака шейки матки (классификация)
  • 4 Интерпретируемые модели
    • 4,1 Линейная регрессия
      • 4.1.1 Интерпретация
      • 4.1.2 Пример
      • 4.1.3 Визуальная интерпретация
      • 4.1.4 Объяснение индивидуальных прогнозов
      • 4.1.5 Кодирование категориальных признаков
      • 4.1.6 Создают ли линейные модели хорошие объяснения?
      • 4.1.7 Разреженные линейные модели
      • 4.1.8 Преимущества
      • 4.1.9 Недостатки
    • 4,2 Логистическая регрессия
      • 4.2.1 Что не так с линейной регрессией для классификации?
      • 4.2.2 Теория
      • 4.2.3 Интерпретация
      • 4.2.4 Пример
      • 4.2.5 Преимущества и недостатки
      • 4.2.6 Программное обеспечение
    • 4.3 GLM, GAM и др.
      • 4.3.1 Негауссовские результаты - GLM
      • 4.3.2 Взаимодействия
      • 4.3.3 Нелинейные эффекты - GAM
      • 4.3.4 Преимущества
      • 4.3.5 Недостатки
      • 4.3.6 Программное обеспечение
      • 4.3.7 Дополнительные расширения
    • 4,4 Дерево принятия решений
      • 4.4.1 Интерпретация
      • 4.4.2 Пример
      • 4.4.3 Преимущества
      • 4.4.4 Недостатки
      • 4.4.5 Программное обеспечение
    • 4.5 Decision Rules
      • 4.5.1 Изучение правил из одной функции (OneR)
      • 4.5.2 Последовательное покрытие
      • 4.5.3 Списки байесовских правил
      • 4.5.4 Преимущества
      • 4.5.5 Недостатки
      • 4.5.6 Программное обеспечение и альтернативы
    • 4,6 RuleFit
      • 4.6.1 Интерпретация и пример
      • 4.6.2 Теория
      • 4.6.3 Преимущества
      • 4.6.4 Недостатки
      • 4.6.5 Программное обеспечение и альтернатива
    • 4,7 Другие интерпретируемые модели
      • 4.7.1 Наивный байесовский классификатор
      • 4.7.2 K-Ближайшие соседи
  • 5 Модельно-независимые методы
    • 5.5dH # Eb $ I0Ac [ӭz {U, tG! BӡgDh0Pk 담 _Z7 $ LF "LbZrp1Fww H«} mQD69> [! 8BO # VsPa :! FxD ݺ K | yN! V bvG2? Vc3_ ᡋ k & ֮ \ ur) SVQ "Ճ I1!` HN / 8t "\ '# bm_ED ֩ $ x (uP) / 㱍 ɔBa @ ʄ" ׂ J cw_hC-G "$ ~ L7L ⻈! ED" 6: 8 # ᧤ g

      qL% vWt \ D} 1; p> m4-PL gEAh6L # "cќv 쇃 ת E!] (# GApćmyHaSc: 'pHgT im

      9Nq; / eX (vq uhPc T # J} l [B7ġB` "V ؿ aIaɾ (1ȣ .4 .0Yt ": Lx t9ń "$ 7 # x @ \ [x- (ñeC "Ha L) A: `} չ

      Gr-

      > @> E

      * 1!

      GG I6Ps | 86 "SIƉOx8qxS) aM! U٠? | W = 0¡rGCaz9yt3> N% & VVc # g {8F Gh: ~ p '_͘h% J & TB & 4 ($ BaÑ \! G> \ 稸 b "\ A & # Q E8CShĻ0I + ߅ hQ" / Du ;.ֺ ‘8 놄 9C9˧H "Ô8ͅ" t4L3] ": w د 6! Y) DGU!>: + Dp Qʬ # lR! GDLsaT! ​​[2r! ŠeaeJGBX |} nH # pVBa (4 [X ; j # [sd "$ m # xk #! ȃo2Ɛ% Љ3h # P'k K $ ùo󈏑҈4pdpK @ c_ / TA9PyZDt "T # $ B

      5ecr & 8q * zDOb "F $ 2΄2: os" B8mQ [XGFDtG!

      Состязательность в предложении (особенно хорошее предложение, например, цитата, пословица ...)

      1) В нашей стране состязательных отношений между государством и бизнесом.

      2) В старые времена двухпартийной враждебной политики голосование было простым.

      3) Наши законы о разводе, к сожалению, по большей части состязательные .

      4) В литературоведении появилась враждебная позиция .

      5) Это означает больше судебных разбирательств, больше расходов, больше состязательного поведения .

      6) Транспортировка - это реакционная противоборствующая система - и в основном она воняет.

      7) Хотим ли мы постоянно иметь состязательных тупиков обвинений и встречных обвинений, которые выгодны только юристам?

      8) Ее превосходные аналитические способности найдут менее состязательную нишу .

      9) Это типично для состязательной системы - тотальный подход, при котором истина возникает из конфликта.

      10) Западная и Восточная Европа больше не имеют враждебных отношений.

      11) Я просто не мог хорошо работать в состязательной роли .

      12) Противоборствующие позиции все еще существуют, и правительство оказывает давление на отрасль, чтобы решить эту проблему.

      13) состязательный характер споров в Международном суде гарантирует, что стороны легко идентифицировать.

      14) Эти ожидания подпитывались состязательной природой электоральной конкуренции, и они давили на правительство.

      15) состязательный характер судебных и арбитражных разбирательств также предполагает двустороннюю модель, что особенно четко проявляется при определении границ.

      16) Репортеры использовали экстремальные и состязательные методы для получения информации.

      17) Это симптом враждебных отношений школ с Вудхедом, но это также чрезвычайно важный тестовый пример.

      18) Мне это не кажется состязательным .

      19) Их отношения с биржами не обязательно должны быть полностью состязательными .

      20) злобные ребята из чертовски провели время.

      21) Такой обмен определен как решающий для поддержания сотрудничества, которое, по-видимому, отсутствует в враждебных западных системах.

      22) В обеих странах есть люди, занимающие ответственные и влиятельные должности, которым было бы удобно в более враждебной ситуации.

      23) Адвокаты уходят, все выполнили свою работу, все подчинились диктату состязательной судебной системы .

      24) Графф осознает проблему и предлагает откровенно диалектическую и враждебную форму обучения.

      25) На данном этапе стоит подчеркнуть, что мы по-прежнему занимаемся судебными разбирательствами по делу о травмах в рамках состязательной системы .

      26) Чтобы посредничество было успешным и стало широко используемым, юридическое мышление должно перейти от состязательного к фасилитативному.

      27) Отношения в отрасли между рабочей силой и руководством оставались враждебными и часто негибкими.

      28) На самом деле, на мой взгляд, расследование подобного рода вообще не должно проводиться на почве состязательности (http://sentencedict.com/ adversarial .html).

      29) Мрачная картина человеческой жизни, представленная Мальтусом, кажется многим современным комментаторам слишком атомистичной и враждебной .

      30) Исследование Генна еще более прямолинейно: промышленные трибуналы полностью противостоят .

      Обзор состязательности гражданского процесса Глава ppt скачать

      Презентация на тему: «Обзор состязательности гражданского судебного процесса, глава 9.4.» - стенограмма презентации:

      1 Обзор состязательности гражданского судопроизводства Глава 9.4

      2 Начало урока; Правда или ложь? 1. Судебные процессы по гражданскому праву будут использовать состязательную систему. 2. В гражданском суде только истец может представить свое дело. 3. В гражданском судопроизводстве соблюдаются строгие правила доказывания и процедуры. 4. В гражданском судопроизводстве судья является независимым арбитром. 5. Гражданское разбирательство рассматривается только судьей уездных или верховных судов.

      3 Гражданское судебное разбирательство состязательное есть две противостоящие стороны, цель судебного разбирательства состоит в том, чтобы определить, несет ли ответчик ответственность, если да, то как выплатить компенсацию истцу.стороны должны придерживаться строгих правил доказывания и процедуры. Стороны представляют свои доводы, дискредитируя позицию противной стороны. Доказательства в суде в основном представлены устно. судья играет роль в обеспечении соблюдения правил доказывания и процедуры и направляет жюри, если таковое имеется. Урегулирование дела во внесудебном порядке по-прежнему возможно даже после начала судебного разбирательства.

      4 Гражданское жюри: любая из сторон может принять решение о рассмотрении дела судьей единолично или судьей и присяжными.Если используется жюри, помощник судьи вытаскивает из урны для голосования 12 карточек, содержащих имя, домашний адрес и род занятий каждого присяжного. Истец и ответчик исключают по три присяжных каждого из списка, так что шесть присяжных заседателей остаются для рассмотрения дела. роль жюри - вынести вердикт и принять решение о сумме, которая будет присуждена истцу, если применимо

      5 Основное рассмотрение дела истца Перекрестный допрос Повторный допрос

      6 Ролевая игра. Используя информацию, которая нам известна о деле Баллерини и результаты вашего исследования (см. Ссылки), работайте в группах, чтобы определить роль назначенного вам персонажа в испытании.


      Глава 4 - Состязательная тренировка, решение внешней минимизации

      Скачать заметки как jupyter notebook

      От состязательных примеров к обучению надежных моделей

      В предыдущей главе мы сосредоточились на методах решения проблемы внутренней максимизации над возмущениями; то есть к поиску решения проблемы

      Мы рассмотрели три основных метода для этого: поиск на основе локального градиента (обеспечивающий нижнюю границу цели), точную комбинаторную оптимизацию (точное решение задачи) и выпуклую релаксацию (обеспечивающую доказуемую верхнюю границу цели).

      В этой главе мы возвращаемся к задаче min-max, которую мы поставили в самой первой главе, которая соответствует задаче обучения модели, устойчивой к атакам противника; Другими словами, независимо от того, какую атаку использует злоумышленник, мы хотим иметь хорошо работающую модель (особенно если мы не знаем точную стратегию, которую собирается использовать злоумышленник; подробнее об этом через секунду). То есть, учитывая некоторый набор пар вход / выход $ S $, мы хотим решить задачу внешней минимизации

      Здесь важен порядок операций min-max.В частности, максимальное значение находится внутри минимизации, что означает, что противник (пытающийся максимизировать потери) получает возможность «переместить» секунд на . По сути, мы предполагаем, что злоумышленник полностью осведомлен о параметрах классификатора $ \ theta $ (это неявно предполагалось на протяжении всего предыдущего раздела), и что он может специализировать свою атаку на любых параметрах, выбранных нами во внешней максимизации. Таким образом, цель формулировки робастной оптимизации состоит в том, чтобы гарантировать, что модель не может быть атакована , даже если злоумышленник полностью знает модель.Конечно, на практике мы можем сделать предположения о силе противника: возможно (а может и нет) разумно предположить, что они не могут решить целочисленные программы для слишком больших моделей. Но бывает сложно дать точное определение того, что мы подразумеваем под «мощью» противника, поэтому следует проявлять особую осторожность при оценке моделей против возможных «реалистичных» противников.

      Хорошая новость в некотором смысле заключается в том, что мы уже проделали большую часть тяжелой работы по обучению соперников, когда мы описали различные способы приблизительного решения проблемы внутренней максимизации.Для каждого из трех методов решения этой внутренней задачи (1) нижняя граница с помощью локального поиска, 2) точные решения с помощью комбинаторной оптимизации и 3) верхние границы с помощью выпуклой релаксации), будет эквивалентный способ обучения противоборствующей робастной системы. . Однако на практике второй вариант здесь неприменим; решение целочисленных программ уже требует очень много времени, и дальнейшая интеграция этого в процедуру обучения (где, по сути, нам нужно вычислить решение целочисленной программы, с количеством переменных, равным количеству скрытых единиц в сети, одна для каждый проходит по каждому примеру в наборе данных .Это непрактичный подход, и поэтому мы упустим возможность интеграции точных комбинаторных методов решения в процедуру обучения. Это оставляет нам два варианта:

      1. Использование нижних границ и примеров, построенных с помощью методов локального поиска, для обучения (эмпирически) надежного классификатора.
      2. Использование выпуклых верхних границ для обучения доказуемо надежного классификатора.

      Здесь есть компромиссы между обоими подходами: хотя первый метод может показаться менее желательным, окажется, что первый подход эмпирически создает сильные модели (с эмпирически лучшей «чистой» производительностью, а также лучшей устойчивой производительностью для лучших атаки, которые мы можем произвести.Таким образом, оба набора стратегий важно учитывать при определении того, как лучше всего построить устойчивые к противодействию модели.

      Противоборствующее обучение с примерами состязательности

      Возможно, самая простая стратегия для обучения модели, имеющей противоборство, является наиболее интуитивной. Основная идея (которая в литературе по машинному обучению изначально называлась «состязательной тренировкой», но также является базовой техникой надежной оптимизации, если смотреть через эту призму) состоит в том, чтобы просто создать, а затем включить враждебные примеры в процесс обучения.Другими словами, поскольку мы знаем, что «стандартное» обучение создает сети, которые могут быть успешными для состязательных примеров, давайте обучим только и на нескольких состязательных примерах.

      Конечно, возникает вопрос относительно , на каких примерах состязательности мы должны тренироваться. Чтобы получить ответ на этот вопрос, давайте вернемся к теме, которую мы кратко затронули во вводной главе. Предположим, мы обычно хотим оптимизировать минимальную-максимальную цель

      .

      с использованием градиентного спуска, как это сделать? Если мы хотим просто оптимизировать $ \ theta $ с помощью стохастического градиентного спуска, это просто потребует многократного вычисления градиента по отношению к $ \ theta $ для функции потерь в некоторой минипакете и шага в этом отрицательном направлении.То есть хотим повторить обновление

      Как нам вычислить этот внутренний градиент? Как мы упоминали в первой главе, ответ дает теорема Данскина, которая гласит, что для вычисления (под) градиента функции, содержащей максимальный член, нам нужно просто 1) найти максимум и 2) вычислить нормальный градиент оценивается в этот момент. Другими словами, соответствующий градиент задается

      где

      Обратите внимание, однако, что теорема Данскина технически применима только к случаю, когда мы можем точно вычислить максимум.Как мы узнали из предыдущего раздела, точно найти максимум - непростая задача. А сказать что-либо формально о природе градиента очень сложно, если мы не решим задачу оптимально. Тем не менее на практике мы обнаруживаем следующее: «качество» процедуры устойчивого градиентного спуска напрямую связано с тем, насколько хорошо мы можем выполнить максимизацию. Другими словами, чем лучше мы справляемся с решением проблемы внутренней максимизации, тем ближе кажется, что теорема Данскина начинает выполняться.Другими словами, ключевые аспекты состязательной подготовки включают сильную атаку во внутреннюю процедуру максимизации . И подходы на основе прогнозируемого градиентного спуска (опять же, сюда входят простые варианты, такие как прогнозируемый наискорейший спуск) - самая сильная атака, которую обнаружило сообщество.

      Напомним, наша стратегия такова:

      Хотя эта процедура приблизительно оптимизирует устойчивые потери, а это именно та цель, которую мы хотели бы оптимизировать, на практике обычно для также включает немного стандартных потерь (т.е.е., также сделайте шаги градиента в исходных точках данных), так как это также имеет тенденцию немного улучшать производительность «стандартной» ошибки задачи. Также обычно рандомизируют начальные позиции для PGD, иначе могут возникнуть проблемы с поверхностью потери обучения процедуры, так что градиенты точно в тех же точках указывают в «мелком» направлении, но совсем рядом есть точки, которые имеют более типичные крутые поверхности потерь для глубоких сетей.

      Давайте посмотрим, как все это выглядит в коде.Для начала мы собираемся клонировать кучу кода, который мы использовали в предыдущей главе, включая процедуры для построения и обучения сети, а также для создания состязательных примеров.

        импортная горелка
      импортировать torch.nn как nn
      импортировать torch.optim как optim
      из наборов данных импорта torchvision, преобразовывает
      из torch.utils.data import DataLoader
      
      mnist_train = datasets.MNIST ("../ data", train = True, download = True, transform = transforms.		            	
      	

Оставить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *