🔄🔄🔄Читаем статьи за Вас №4:
🗣Отравление данных
Отравление данных — это метод атаки, при котором в модель вводятся паттерны, приводящие к неправильной классификации данных. Отравление данных может использоваться для создания бэкдоров в моделях машинного обучения.
🗣Примеры и последствия отравления данных
Отравление данных может привести к неправильной классификации изображений, например, собак и торговых марок. Отравление данных может быть использовано для управления системами, такими как беспилотные автомобили, через триггеры.
🗣Методы и проблемы отравления данных
Исследователи разрабатывают новые методы отравления данных, такие как TrojanNet, которые позволяют создавать бэкдоры без изменения исходной модели. Методы отравления данных могут быть эффективными, но требуют доступа к исходным данным и могут снижать точность модели.
🗣Обеспечение безопасности моделей машинного обучения
Обеспечение безопасности моделей ИИ сложнее, чем традиционных программ, и требует разработки специализированных инструментов. Важно проверять источники моделей и внедрять их только из надежных источников.
https://habr.com/ru/companies/piter/articles/661083/ https://github.com/trx14/TrojanNet
