Безопасность алгоритмов машинного обучения. Атаки с использованием Python
Машинное обучение активно применяется во многих областях нашей жизни. Алгоритмы помогают распознавать знаки дорожного движения, фильтровать спам, распознавать лица наших друзей на facebook, даже помогают торговать на фондовых биржах. Алгоритм принимает важные решения, поэтому необходимо быть уверенным, что его нельзя обмануть.
В этой статье, которая является первой из цикла, мы познакомим вас с проблемой безопасности алгоритмов машинного обучения. Это не требует от читателя высокого уровня знаний машинного обучения, достаточно иметь общее представление о данной области.
Читать дальше →Источник: Хабрахабр
Похожие новости
- Безопасность ИИ: как перестать бежать анализировать каждое новое ПО и перейти к системному подходу
- [Перевод] Как Cursor с Claude Opus снёс продакшен базу данных за 9 секунд
- Мерчандайзинг в интерфейсах: Как ваши привычки стали врагом номер один
- Вход по УКЭП в корпоративных системах: практическая архитектура
- Миллион в месяц за блокировки интернета, или чем отличается капитализм от социализма
- Экспертное мнение: Искусство слушания: 10 техник медиации, которые меняют восприятие и поведение в бизнес-конфликте
- Когда расширение делает больше, чем обещает: разбор Page Locker
- Российская инфраструктура стала тихой гаванью для киберпреступников. Причем тут Руцентр, Рег.Ру и DDoS-Guard?
- Pragmata взломали за два дня до релиза. Шесть слоёв защиты Denuvo и как их обходят через гипервизор
- Страшно, когда не видно: взгляд внутрь домена