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
- Цифровой фронтир: Почему малому бизнесу пора вспомнить опыт Napster
- «РБПО для бедных»: собираем CI/CD-конвейер безопасной разработки
- Я обнаружил крупномасштабное распространение вирусов в GitHub
- ChatGPT теперь требует селфи с паспортом: как OpenAI и Anthropic внедряют KYC и убивают анонимность в ИИ
- Обзор решений двухфакторной аутентификации на 2026 год
- Сервис «Скорозвон»: Как мы проверяем продавцов без субъективных оценок руководителя: методика аттестации отдела продаж
- NextDNS, AdGuard DNS, Cloudflare for Families, Pi-hole, мы — честное сравнение от конкурента
- Криптографы «Криптонита» создали новый способ проверки устойчивости постквантовых криптосистем
- gost-curl — консольный HTTP-клиент с поддержкой ГОСТ TLS 1.3
- Я год не писал код руками. Но я не вайбкодер — и это две разные профессии