ML под ударом: противодействие атакам на алгоритмы машинного обучения
Ежегодно выходят тысячи научных работ об атаках на алгоритмы машинного обучения. Большая часть из них рассказывает о взломе компьютерного зрения, ведь на его примере можно наглядно продемонстрировать последствия атаки.
На деле первыми под удар попадают спам-фильтры, классификаторы контента, антивирусные сканеры и системы обнаружения вторжений. Например, достается базе VirusTotal. Туда уже давно пробуют загружать безобидные файлы, которые распознаются, как вредоносные и вызывают цепочки ложных срабатываний.
Среда, в которой выполняются алгоритмы машинного обучения, подвержена большинству стандартных векторов атак, но это еще не все. Подобно тому, как реляционные базы данных привели к появлению SQL-инъекций, а веб-скрипты к XSS, алгоритмы машинного обучения подвержены особым угрозам, от которых плохо помогают стандартные меры защиты.
Читать далееИсточник: Хабрахабр
Похожие новости
- Манифест созидателя
- OSINT для ленивых. Часть 8: GEOINT по фото за 3 минуты
- MarketingNews: Кейс: «Призы от всего атомного сердца». как «Пятёрочка» создала фиджитал-вселенную с Atomic Heart и переосмыслила механику промоакций
- Как я собрал себе C2 на малинке за один вечер
- Краткая история биометрии: как была изобретена идентификация по радужке глаза
- Мыслепреступление на Android: как скрыть Перехватчик трафика от Государственных приложений
- Хак сортировки новостей по цифровому коду (Плагин для DLE 13-19.1)
- Путаница в уязвимостях WSUS: ставим все на свои места
- Хостеры против VPN: что на самом деле скрывают поправки “Антифрод 2.0”
- Как я чуть не потерял свои скрипты из-за того, что РКН и Telegram не поделили IP-адреса