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
- Постквантовая криптография для современной почты
- Как работает безопасность, когда никто никому не доверяет — Zero Trust на пальцах
- Централизация биткойн-майнинга в 2025 году: концентрация хешрейта усиливается
- Новости кибербезопасности за неделю с 19 по 25 мая 2025
- [Перевод] Преступный ИИ уже существует, и он доступен любому
- [Перевод] Postman логирует все ваши секреты и переменные окружения
- Math Agency: Google AI Mode: новая модель поиска, которая меняет всё
- Атака клонов или темная сторона Open Source
- А вам точно нужно делать и продвигать приложение? Два главных вопроса бизнесу перед разработкой
- Гайд по криптостойкости, как защитить наши данные