В чем заключаются основные вызовы обеспечения киберустойчивости для систем машинного обучения?

Некоторые основные вызовы обеспечения киберустойчивости для систем машинного обучения:

• Обман нейронных сетей. na-journal.ru Злоумышленники могут использовать различные методы, чтобы обмануть нейронные сети и обойти системы защиты. na-journal.ru Например, они могут создавать вредоносное программное обеспечение, которое обходит системы обнаружения вредоносных программ, искусственно изменяя свою структуру или маскируя свою активность. na-journal.ru
• Недостаток данных. na-journal.ru Для эффективной работы нейронные сети требуют большого количества данных для обучения. na-journal.ru В области кибербезопасности может быть сложно найти достаточное количество качественных данных. na-journal.ru Более того, данные в сфере кибербезопасности могут быть чувствительными или конфиденциальными, что создаёт проблему доступности и использования таких данных для обучения. na-journal.ru
• Атаки на саму нейронную сеть. na-journal.ru Злоумышленники могут попытаться изменить параметры нейронной сети или вводить искажения во входные данные, чтобы нарушить её работу или получить некорректные результаты. na-journal.ru Это может привести к неправильным решениям и уязвимостям в системе защиты. na-journal.ru
• Непредсказуемость решений. na-journal.ru В нейронных сетях есть определённая степень непредсказуемости, особенно в сложных моделях глубокого обучения. na-journal.ru Это может создавать трудности при объяснении и интерпретации принимаемых нейронными сетями решений. na-journal.ru
• Защита от новых угроз. na-journal.ru Нейронные сети могут столкнуться с трудностями при обнаружении и защите от новых и неизвестных угроз. na-journal.ru Если нейронная сеть обучена на основе существующих угроз и атак, она может не обладать достаточной способностью к обнаружению новых видов атак или изменений в тактиках злоумышленников. na-journal.ru

Обеспечение безопасности в машинном обучении — это постоянный процесс, требующий внимания на каждом этапе разработки и внедрения моделей. www.anti-malware.ru