آموزش خطرات امنیتی در هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی: دسته بندی حملات و حالت های شکست

آموزش Security Risks in AI and Machine Learning: Categorizing Attacks and Failure Modes

مانند هر نرم افزار یا فرآیندی، یادگیری ماشین (ML) در برابر حمله آسیب پذیر است. برای محافظت از چیزی، ابتدا باید بفهمید که یک سیستم کجا و چگونه آسیب پذیر است. در این دوره، دایانا کلی به مدل‌سازان تهدید با تجربه راه‌هایی را نشان می‌دهد که ML تمرکز را بر اساس تأثیر بالقوه و از حجم وسیعی از داده‌هایی که سیستم‌های ML برای تأمین عملکرد خود به آن نیاز دارند، تغییر می‌دهد. دیانا نشان می‌دهد که چگونه ML می‌تواند به روش‌های مختلف زمانی که مورد حمله دشمنان قرار می‌گیرد شکست بخورد و چگونه نقص‌های طراحی می‌تواند منجر به شکست عملیاتی، نشت داده‌ها و سایر خطرات امنیتی و حریم خصوصی شود. اهمیت ایجاد ML انعطاف پذیر، تأثیرات شکست در ایجاد امنیت در ML، و مکان و چگونگی آسیب پذیری ML از دشمنان عمدی و مسائل طراحی و پیاده سازی را بیاموزید. به علاوه، برخی از مؤثرترین رویکردها و تکنیک‌ها را برای ساختن ML قوی و انعطاف‌پذیر کشف کنید.