Скрытые Уязвимости: Атаки на Определение Принадлежности к Выборке
Новое исследование показывает, что даже хорошо обученные модели машинного обучения могут быть уязвимы к атакам, направленным на выявление, принадлежат ли данные к обучающей выборке.
Наука
Уязвимость моделей: как узнать, свои ли данные в базе?
Новое исследование показывает, что даже хорошо обученные модели машинного обучения могут раскрывать информацию о том, использовались ли конкретные данные при их обучении.
Глубокие подделки: Аудио-визуальный анализ и самообучение
Новое исследование комплексно оценивает возможности самообучающихся моделей в выявлении аудио-визуальных дипфейков, подчеркивая важность синергии аудио- и видеоданных.
Графовые Автокодировщики на Страже Сети: Новый Подход к Обнаружению Аномалий
Исследователи представили AutoGraphAD — систему обнаружения сетевых вторжений, использующую вариационные графовые автокодировщики для быстрого и эффективного выявления подозрительной активности.
Обнаружение аномалий траекторий: новый подход с использованием контрастного обучения и обучения с подкреплением
В статье представлена инновационная система для выявления необычного поведения в данных о перемещениях, сочетающая в себе возможности контрастного обучения и глубокого обучения с подкреплением.