機器學習是否會向黑客開放您的工業系統？

2512806 2022-11-25 | pdf | 193.97KB | 次下載 | 免費

資料介紹

每種計算方法都會帶來自身的安全挑戰，機器學習 (ML) 也不例外。幸運的是，這部分人工智能 (AI) 中的漏洞是可以預見的。然而，不幸的是，它們不是很容易被發現。每種計算方法都會帶來自身的安全挑戰，機器學習 (ML) 也不例外。幸運的是，這部分人工智能 (AI) 中的漏洞是可以預見的。然而，不幸的是，它們不是很容易被發現。當我們考慮涉及的大量數據、數據的精細粒度以及機器學習在進行過程中學習和改進的事實時，挑戰就在于此。機器學習處理來自人類無法察覺的模式的數據，這既是一種資產，也是一種弱點。當我們考慮涉及的大量數據、數據的精細粒度以及機器學習在進行過程中學習和改進的事實時，挑戰就在于此。機器學習處理來自人類無法察覺的模式的數據，這既是一種資產，也是一種弱點。人工智能的每個領域都產生了高效率、高質量，而且往往是前所未有的創新。例如，在制造過程中，人工智能可以很容易地發現和糾正問題，而基于人工智能的安全方法可以保護所涉及的過程。人工智能的每個領域都產生了高效率、高質量，而且往往是前所未有的創新。例如，在制造過程中，人工智能可以很容易地發現和糾正問題，而基于人工智能的安全方法可以保護所涉及的過程。機器學習通過訓練算法“學習”并確定情況的可能結果，而深度學習 (DL) 是 AI 的另一個子集，算法使軟件能夠自我訓練以執行任務。在這種情況下，多層神經網絡暴露于數百萬個數據點，反映了人腦識別模式、分類和澄清信息的能力。機器學習通過訓練算法“學習”并確定情況的可能結果，而深度學習 (DL) 是 AI 的另一個子集，算法使軟件能夠自我訓練以執行任務。在這種情況下，多層神經網絡暴露于數百萬個數據點，反映了人腦識別模式、分類和澄清信息的能力。機器學習中的漏洞機器學習中的漏洞那么，回到手頭的問題。機器學習是否會向黑客開放您的工業系統？答案是，沒有什么是萬無一失的，尤其是快速發展的技術。也就是說，機器學習/深度學習系統既有設計良好的，也有設計不良的，因此有些系統比其他系統更容易受到黑客攻擊。那么，回到手頭的問題。機器學習是否會向黑客開放您的工業系統？答案是，沒有什么是萬無一失的，尤其是快速發展的技術。也就是說，機器學習/深度學習系統既有設計良好的，也有設計不良的，因此有些系統比其他系統更容易受到黑客攻擊。Gartner 預測，到 2025 年，機器學習將成為每個安全解決方案的一部分。與此同時，需要處理的安全漏洞正在成倍增加。有效努力的例子包括谷歌使用機器學習阻止了大約 99% 的垃圾郵件。據稱，IBM 的 Watson 在 2017 年阻止了 2 億次針對溫布爾登網球公開賽的網絡攻擊。機器學習算法在保護基于云的平臺和分析可疑活動（包括登錄和其他異常）方面發揮著重要作用。Gartner 預測，到 2025 年，機器學習將成為每個安全解決方案的一部分。與此同時，需要處理的安全漏洞正在成倍增加。有效努力的例子包括谷歌使用機器學習阻止了大約 99% 的垃圾郵件。據稱，IBM 的 Watson 在 2017 年阻止了 2 億次針對溫布爾登網球公開賽的網絡攻擊。機器學習算法在保護基于云的平臺和分析可疑活動（包括登錄和其他異常）方面發揮著重要作用。最常用的攻擊模式是一種對抗性技術，它試圖通過惡意輸入來滲透模型，使模型出錯。當出現包含微妙但惡意制作的數據的新輸入時，模型將表現不佳，但模型的統計性能可能不會受到影響。機器學習模型也可以通過以下方式受到攻擊：最常用的攻擊模式是一種對抗性技術，它試圖通過惡意輸入來滲透模型，使模型出錯。當出現包含微妙但惡意制作的數據的新輸入時，模型將表現不佳，但模型的統計性能可能不會受到影響。機器學習模型也可以通過以下方式受到攻擊：損害誠信是其中之一。如果 ML 模型沒有過濾掉一個或多個負面案例并且它們偷偷溜過系統，它可能會被黑客入侵。