[Перевод] Предложения относительно уязвимостей и защиты моделей машинного обучения

В последнее время эксперты все чаще затрагивают вопрос безопасности моделей машинного обучения и предлагают различные способы защиты. Самое время детально изучить потенциальные уязвимости и средства защиты в контексте популярных традиционных систем моделирования, таких как линейные и древовидные модели, обучаемые на статических датасетах. Хотя автор статьи не эксперт по безопасности, он очень внимательно следит за такими темами, как отладка (debugging), объяснение (explanations), объективность (fairness), интерпретируемость (interpretability) и конфиденциальность (privacy) в машинном обучении.

В этой статье приведем несколько вероятных векторов атак на типичную систему машинного обучения в типичной организации, предложим ориентировочные решения для защиты и рассмотрим некоторые общие проблемы и наиболее перспективные практики.
Читать дальше →

Источник: Хабрахабр