Безопасность моделей AI

Раздел "Безопасность моделей ИИ" включает ИИ-инструменты и методы, разработанные для защиты моделей машинного обучения от различных типов атак и уязвимостей. Здесь вы найдете решения для выявления и предотвращения adversarial attacks (атаки, изменяющие входные данные для обмана модели), защиты от извлечения модели или обучающих данных, обнаружения инъекций данных в процесс обучения, мониторинга целостности модели и обеспечения приватности данных. Эти инструменты критически важны для развертывания надежных и безопасных систем ИИ, особенно в приложениях, где ставки высоки (например, автономное вождение, медицина, финансы). Они помогают гарантировать, что модели ИИ работают предсказуемо и безопасно даже при злонамеренных воздействиях.