Защита ML-моделей на этапе инференса: скрытые угрозы
«О приватности данных в AI говорят часто, но обычно фокусируются на шифровании датасета при обучении. Реальная угроза — когда модель уже обучена и развёрнута. Атакующий может извлечь из неё не только персональные данные, на которых её тренировали, но и саму бизнес-логику, превратив вашу конкурентную разработку в открытый исходный код. Защищать нужно не только этап тренировки, … Читать далее