Григорьева, Наталья Максимовна. Классификация атак злоумышленников на системы машинного обучения [Текст] = Classification of Attacks According to the Machine Learning Systems / Н. М. Григорьева, С. А. Петренко, А. Д. Костюков // Защита информации. Инсайд. - 2023. - № 4 (112). - С. 34-39 : ил. - Библиогр.: с. 39
Рубрики: Информатика Информатизация общества. Информационная политика Кл.слова (ненормированные): Logi Predict -- MITRE -- Yandex SpeechKit -- Yandex Vision -- атаки злоумышленников -- видеоинтеллект -- искусственный интеллект -- классификация атак -- машинное обучение -- системы машинного обучения Аннотация: В настоящее время наблюдается беспрецедентный рост угроз безопасности в отношении известных систем машинного обучения, в том числе Yandex SpeechKit, Yandex Vision, "Видеоинтеллект", Logi Predict и др., получивших широкое применение в цифровой экономике Российской Федерации. В настоящей статье представлены возможные классификации атак злоумышленников на системы машинного обучения на основе модели угроз безопасности ФСТЭК России, а также на основе развития первой известной матрицы угроз MITRE. Доп.точки доступа: Петренко, Сергей Анатольевич (доктор технических наук); Костюков, Александр Дмитриевич (кандидат юридических наук) Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Григорьева, Наталья Максимовна. Атаки на модели данных систем машинного обучения [Текст] = Attacks on Machine Learning Data Models / Н. М. Григорьева, С. А. Петренко, М. И. Ожиганова // Защита информации. Инсайд. - 2023. - № 4 (112). - С. 29-33 : ил. - Библиогр.: с. 33
Рубрики: Информатика Информатизация общества. Информационная политика Кл.слова (ненормированные): безопасность компьютерных систем -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- противодействие компьютерным атакам -- цифровая экономика Аннотация: Зачастую разработчики для ускорения процесса разработки приложений цифровой экономики Российской Федерации используют модели машинного обучения, предобученные на больших объемах данных. Однако на практике такой подход небезопасен. В статье рассмотрены типовые атаки злоумышленников на модели систем машинного обучения и предложен ряд рекомендаций по эффективному противодействию этим атакам. Доп.точки доступа: Петренко, Сергей Анатольевич (доктор технических наук); Ожиганова, Марина Ивановна (кандидат технических наук) Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |