Segurança

Um exemplo adversarial é uma entrada especialmente criada para enganar modelos de IA, levando-os a fazer previsões incorretas.

A robustez adversarial refere-se à capacidade dos sistemas de IA de resistir a entradas maliciosas projetadas para enganá-los.

Defense-GAN é um tipo de Rede Generativa Adversarial projetada para melhorar a segurança dos modelos de aprendizado de máquina.

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

A inferência de associação é um tipo de ataque que determina se um ponto de dado específico foi usado no treinamento de um modelo de aprendizado de máquina.

A extração de modelos é um processo onde um atacante recria um modelo de aprendizado de máquina fazendo consultas a ele.

A inversão de modelo é uma técnica usada para extrair dados sensíveis de modelos de aprendizado de máquina.

Uma técnica para extrair dados sensíveis de modelos de aprendizado de máquina explorando suas previsões.

Envenenamento de modelo é um ataque que compromete modelos de aprendizado de máquina ao introduzir dados maliciosos.

A limitação de taxa controla o número de solicitações que um usuário pode fazer a um serviço em um determinado período de tempo para evitar abusos.

Alvos suaves são locais ou indivíduos vulneráveis a ataques devido à sua falta de segurança.

Um token é uma unidade de dado digital que representa outra coisa em computação e criptomoedas.