Сканеры ML-моделей: разбор инструментов и некоторых методов обхода их проверок

Не у всех нас имеется достаточное количество ресурсов (вычислительных, умственных и других) для проектирования и обучения моделей машинного обучения с нуля. Поэтому кажется логичным взять уже готовые модели — к счастью, за нас многое уже сделано. Для понимания масштаба: на одном только HF уже доступно для скачивания более двух миллионов моделей.

Не все они были загружены авторитетными компаниями или экспертами, не все имеют десятки тысяч скачиваний в сутки. Даже изначально легитимные открытые репозитории могут оказаться источником риска. Компания Mitiga недавно поделилась статистикой о проценте репозиториев в мире AI/ML, содержащих уязвимости критического или высокого уровня опасности в GitHub Actions Workflows.

В этой статье я расскажу о том, какие существуют инструменты для проверки ML-моделей, как они сканируют артефакты различных ML-фреймворков, о том, какой еще функционал заложен в них. А в финале несколькими способами попробуем обойти проверки рассматриваемых инструментов.

Источник: Хабрахабр

Перейти на сайт

Сканеры ML-моделей: разбор инструментов и некоторых методов обхода их проверок

Похожие новости