Evaluating the Vulnerabilities in ML systems in terms of adversarial attacks

要約

最近、発見するのが難しい敵対的な攻撃があります。
これらの新しい敵対的攻撃手法は、現在の深層学習サイバー防御システムに課題をもたらす可能性があり、将来のサイバー攻撃の防御に影響を与える可能性があります。
著者らはこの研究論文でこの領域に焦点を当てています。
彼らは AI システムの脆弱性の影響を調査します。
これには、脆弱性がどのように発生するか、ランダム化された例と敵対的な例の違い、さらには脆弱性の潜在的な倫理的影響についての議論が含まれます。
さらに、AI システムがテスト段階にあり、より広範に使用できるように準備するときに、AI システムを適切にトレーニングすることが重要です。

要約(オリジナル)

There have been recent adversarial attacks that are difficult to find. These new adversarial attacks methods may pose challenges to current deep learning cyber defense systems and could influence the future defense of cyberattacks. The authors focus on this domain in this research paper. They explore the consequences of vulnerabilities in AI systems. This includes discussing how they might arise, differences between randomized and adversarial examples and also potential ethical implications of vulnerabilities. Moreover, it is important to train the AI systems appropriately when they are in testing phase and getting them ready for broader use.

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