机器学习算法已成为一项重要的网络安全技术,目前它主要用于识别恶意软件、将经过筛选的警告呈现在安全分析员面前,以及确定漏洞优先级以打上补丁。研究机器学习和人工智能系统安全的专家警告称,未来这类系统可能被专业的攻击者所利用。 研究人员在去年发表的一篇研究论文中表示,神经网络的冗余特性可以让攻击者将数据隐藏在常见的神经网络文件中,占文件20%的大小,而不显著影响模型的性能。2019年的另一篇论文表明,受感染的训练服务可能会在神经网络中植入实际持续存在的后门,即使该网络接受训练以处理其他任务。 图1 《对抗性机器学习威胁矩阵》
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