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卷积4532023
可持续发展目标国际会议 |
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文章号 | 01016 | |
页数 | 10 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202345301016 | |
在线发布 | 2023年11月30日 |
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45301016(2023)
Revent机器学习攻击调查
计算机科学工程系,Madhyanchal职业大学Ratibadb
*对应作者 :chetanhpatil@gmail.com
机器学习技术日益普及突出表明迫切需要探究安全隐密性机制知识安全方面查询已引起相当多关注, 隐私考量往往退步,努力为这一增长领域出力,我们进行了分析,覆盖40多篇文章,处理机制知识背景下隐私威胁问题,出版结束历史七百年造就威胁架构 攻击分类工具帮助分类各种攻击深入探索机器学习所构成的不同隐私威胁,揭示机制和影响此外,我们的研究包括初步调查机器学习系统侵犯隐私的根本原因剖析隐私泄漏的根本原因,透视使此类事件更有可能发生的因素除识别隐私威胁及其原因外,我们还汇编了最常用拟防机制摘要防御系统可成为各组织和研究者资源,以图增强机器学习系统隐私最后,我们承认机器学习隐私领域仍面临未解问题并发展难点正因如此,我们鼓励进一步研究和探索未来可能感兴趣的领域通过解决这些未决问题并接受新兴技术方法,我们可以在一个日益数据驱动和机器学习驱动的世界中更好地保护个人隐私
关键字 :概述机学习/ML/防御at-tacks/ProneML攻击和学习ML攻击
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