Tora ! Tora! Tora !

Новые материалы по состязательным атакам:

Практические атаки на системы машинного обучения. В этом документе собраны заметки и исследовательские проекты, проведенные NCC Group по теме безопасности систем машинного обучения. Цель состоит в том, чтобы предоставить академическому сообществу некоторые отраслевые перспективы, а также собрать полезные ссылки для специалистов по безопасности, чтобы обеспечить более эффективный аудит безопасности и проверку кода систем машинного обучения, ориентированную на безопасность. Подробно описаны конкретные практические атаки и распространенные проблемы безопасности.

Состязательные атаки на сети 5G. В сетях 5G машинное обучение используется для управления трафиком. И подверженность систем машинного обучения атакам привела к возможности атак на сети. ML - слабое звено.

См. также другие публикации по теме adversarial, посвященные устойчивому машинному обучению