[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
Похожие новости
- ИИ и проблемы его безопасности
- Как я нашёл квартиру за четверть стоимости из-за бага на сайте застройщика ПИК:
- Придумали игру для сотрудников и взорвали корпоративную культуру. Геймификация в Пятёрочке
- Прячем shellcode в приложениях
- Как увеличить продажи на маркетплейсах в категории DIY сразу после старта
- Почти треть тендеров на рекламном рынке в 2024 году оказалась неэтичной
- Выкрутили автоматизацию на максимум: с чем кроме инвентаризации помог переход на NetBox
- Aisha: Как использование ИИ в переписках с клиентами позволило на 32% увеличить кол-во лидов на покупку квартир в новостройке
- Spark_news: Т-Технологии стали основным владельцем «Точки», выкупив 64- процентную долю
- Spark_news: Ozon fresh и «Ашан» запустили совместный бренд готовой еды