Seguridad

Un ejemplo adversarial es una entrada especialmente diseñada para engañar a los modelos de IA y hacer que hagan predicciones incorrectas.

La robustez adversarial se refiere a la capacidad de los sistemas de IA para resistir entradas maliciosas diseñadas para engañarlos.

Defense-GAN es un tipo de Red Generativa Antagónica diseñada para mejorar la seguridad de los modelos de aprendizaje automático.

Luhn's Algorithm is a checksum formula used to validate identification numbers, particularly credit card numbers.

La inferencia de membresía es un tipo de ataque que determina si un punto de datos específico fue utilizado en el entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático.

La extracción de modelos es un proceso en el que un atacante recrea un modelo de aprendizaje automático consultándolo.

La inversión de modelos es una técnica utilizada para extraer datos sensibles de modelos de aprendizaje automático.

Un método para extraer datos sensibles de modelos de aprendizaje automático explotando sus predicciones.

El envenenamiento del modelo es un ataque que compromete los modelos de aprendizaje automático introduciendo datos maliciosos.

El control de limitación de velocidad regula la cantidad de solicitudes que un usuario puede realizar a un servicio en un período de tiempo determinado para prevenir abusos.

Los objetivos blandos son lugares o individuos que son vulnerables a ataques debido a su falta de seguridad.

Un token es una unidad de datos digitales que representa otra cosa en la informática y las criptomonedas.