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
- [Перевод] Как забытый парсер ссылок привел к XSS на Reddit: Уязвимость на $5000, которая скрывалась в редакторе постов Reddit
- AlinaTen: Сделка между OpenAI и Windsurf сорвалась — глава стартапа уходит в Google
- Kubernetes на базе Deckhouse в облаке Linx Cloud: встроенный мониторинг, безопасность и управление сертификатами
- Без(д)воз(д)мездно, то есть даром
- Настраиваем роутер и WiFi с VLAN в тоннель
- Новости кибербезопасности за неделю с 7 по 13 июля 2025
- Vladimir: TSMC может понести убытки из-за возможных пошлин США на тайваньские чипы
- VLESS+Reality и Multi-hop: Архитектура VPN-цепочки для нового поколения блокировок
- Laravel: электронная подпись на сервере с PDF визуализацией
- Perplexity запускает Comet — собственный AI-браузер, бросающий вызов Google