Episode 37 - NIST Report on Adversarial Machine Learning Taxonomy and Terminology
Artikel konnten nicht hinzugefügt werden
Leider können wir den Artikel nicht hinzufügen, da Ihr Warenkorb bereits seine Kapazität erreicht hat.
Der Titel konnte nicht zum Warenkorb hinzugefügt werden.
Bitte versuchen Sie es später noch einmal
Der Titel konnte nicht zum Merkzettel hinzugefügt werden.
Bitte versuchen Sie es später noch einmal
„Von Wunschzettel entfernen“ fehlgeschlagen.
Bitte versuchen Sie es später noch einmal
„Podcast folgen“ fehlgeschlagen
„Podcast nicht mehr folgen“ fehlgeschlagen
-
Gesprochen von:
-
Von:
Über diesen Titel
This NIST report offers a comprehensive exploration of adversarial machine learning (AML), detailing threats against both predictive AI (PredAI) and generative AI (GenAI) systems. It presents a structured taxonomy and terminology of various attacks, categorising them by the AI system properties they target, such as availability, integrity, and privacy, with an additional category for GenAI focusing on misuse enablement. The document outlines the stages of learning vulnerable to attacks and the varying capabilities and knowledge an attacker might possess. Furthermore, it describes existing and potential mitigation strategies to defend against these evolving threats, highlighting the inherent trade-offs and challenges in securing AI systems.
Noch keine Rezensionen vorhanden
