Внедрение технологий искусственного интеллекта требует учитывать ряд возникающих рисков и новых угроз. Это целый стек технологий, состоящий из методов и алгоритмов машинного обучения, фреймворков машинного обучения (TensorFlow, PyTorch), а также инфраструктурных решений для их поддержки (облачные системы, специализированные аппаратные системы и др.). Помимо классических уязвимостей программного обеспечения, эти технологии являются источниками принципиально новых типов ошибок и уязвимостей, которые предоставляют новые возможности для проведения атак злоумышленниками.
Менисов А.Б., Менисов А.Б., Захаров О.О. (науч. рук. Менисов А.Б.) СТАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ФРЕЙМВОРКОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2023]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/10638