기계 학습에 대한 사설 토토

작성자 : Jason M. Pittman, Sc.D.

우리의 마지막토론교육 데이터의 무결성에 중점을 두었습니다. 보다 정확하게는 훈련 데이터가 될 수 있다는 생각을 탐구했습니다.중독. 우리가 보았던 중독은 출력 모델이 왜곡되었습니다. 데이터 중독은 다소 부정확하지만 유일한 사이버 보안 사설 토토은 아닙니다. 기계 학습에 대한 많은 사이버 보안 사설 토토이 있으며 우리가 사설 토토 진화의 끝에 있다고 생각할 이유가 없습니다. 글쎄, 우리는 알고리즘에 대한 가용성, 기밀성 및 무결성을 어떻게 제공합니까? 알아 보자!

사설 토토 분류

우리의 방어를 매핑하는 가장 좋은 방법은 범죄가 어떻게 나타날 수 있는지지도로 시작하는 것입니다. 광범위하게 기계 학습에 대한 사이버 보안 사설 토토은 유형별로 분류 할 수 있습니다. 이러한 유형은 머신 러닝 알고리즘의 유형을 삼각화 한 결과입니다.어떻게사설 토토은 기계 학습과 사설 토토의 의도 된 결과에 반대합니다. 나는이 형태의 삼각 측량이 단단하거나 고정되어 있는지 확실하지 않다. 그러나 삼각 측량은 일부 상위 주문 의사 결정 과정에서 정보로 볼 때 확실한 지침입니다.

우리는 4 가지 일반 알고리즘 범주가 있습니다. 알고리즘은 감독하거나 감독 할 수 있습니다. 또한 알고리즘은 분류 또는 회귀를 사용하여 출력 모델을 생성합니다. 공정하게도, 사설 토토 대화에 직접적으로 영향을 미치는 하위 유형 목록이 점점 커지고 있습니다. 향후 토론을 위해 생성 적대자 네트워크와 같은 하위 유형을 저장하겠습니다.

사설 토토은 알고리즘의 유형에 맞게 사설 토토이 될뿐만 아니라 사설 토토이 기계 학습에 대한 특정한 것을 목표로하는지 또는 스위프 방식으로 행동하는지 여부에 따라 충분합니다. 기술적으로, 버퍼 오버플로와 같은 기존의 사설 토토은 기계 학습 구현에 도입 될 수 있지만 타겟팅 유형으로 보지 못합니다. 비 기계 학습 특정 사설 토토을 무시하면 머신 러닝 사설 토토 행위에 집중할 수 있습니다. 결과적으로, 우리는 의도 된 결과로 또한 분류 할 수 있습니다.

의도 된 결과와 관련하여 사설 토토은 모든 모양과 크기로 나옵니다. 사실, 나는 이것이 향후 몇 년 동안 가장 성장 잠재력을 가진 지역이라고 생각합니다. 의도 된 결과에는 알고리즘을 수술 할 수 없게 만들기, 데이터 숨기기 및 오 탐지 또는 허위 부정적인 홍수와 같은 가능성이 포함됩니다. 그래도 어딘가에서 시작해야합니다. 우리는 이미 중독에 들어 갔기 때문에 특정 사설 토토을 설명하여 모든 사설 토토 분류 점을 연결할 수있는 것처럼 느낍니다.

일러스트레이션

우리가 본 것처럼 중독은 특정 교육 데이터 세트를 목표로합니다. 따라서, 주어진 독이있는 독이에는 특정 (단수성은 아님) 기계 학습에만 영향을 미칩니다

구현. 나는 중독이라고 생각합니다targetedA와 반대되는 사설 토토스윕공통 기능이나 기능에 대해 작동하는 사설 토토. 또한 중독은 교육 데이터를 목표로하기 때문에이 사설 토토은 감독 또는 감독되지 않은 분류기 또는 회귀 알고리즘에 대해 작동합니다. 나는 그것을 a라고 부를 것이다유니버설사설 토토. 의도 한 결과, 중독이 결과 모델을 왜곡 시킨다는 것을 기억하십시오. 그 자체로 오류가없고 출력이 유효하게 나타납니다.

미래

우리는 기계 학습 사설 토토에 대한 강력한 분류 프레임 워크를 가지고 있습니다. 따라서 기계 학습을위한 특정 공격 시나리오를 구상 할 수 있다고 생각합니다. 방어 프레임 워크를 개발할 기회가 있기 전에 반드시 공격 세부 사항을 사용하고 싶지는 않습니다. 기계 학습에 대한 이러한 사설 토토에 대한 방어 계획을 세우면 미래에 저와 함께하십시오.