Iniciar sesión Registro
Anuncios
Tu espacio publicitario
Reserva este slot exclusivo para el periodo elegido.
Comprar publicidad →
Logotipo de la comunidad de telegram - FinTech Insider
Añadido 14 jul. 2024

FinTech Insider

@ftinsider
Número de suscriptores: 1 536
Fotos: 142
Enlaces: 6,130
Descripción:
🇺🇦 Українське Фінтех-медіа. 🚀 Дізнавайся першим новини зі світу фінансів та інноваційних технологій, а також думки експертів 🔥 🌐 https://fintechinsider.com.ua/ 📩 Для зворотного зв'язку: @NinaOmelchuk
Fuente

FinTech Insider | ​​🛡 Основні загрози для систем, які використовують ШІ: рекомендації Де...

Logotipo de la comunidad de telegram - FinTech Insider FinTech Insider @ftinsider
395 Vistas/Alcance 2026-03-14 09:00 Mensaje №5968
​​🛡 Основні загрози для систем, які використовують ШІ: рекомендації Держспецзв’язку із захистуДержавна служба спеціального зв’язку та захисту інформації України затвердила рекомендації з кіберзахисту систем, які використовують штучний інтелект.⚠️ Серед ключових векторів загроз, які розглядаються в рекомендаціях:1️⃣ атаки на ланцюги постачання технологій ШІ (компрометація ПЗ, апаратного забезпечення або API);2️⃣ «отруєння» даних та моделей ШІ (навмисне внесення спотворених даних до навчальної вибірки для погіршення роботи системи);3️⃣ змагальні атаки (створення спеціальних вхідних даних для провокування помилкових рішень ШІ);4️⃣ атаки типу «промпт-ін’єкція» (введення маніпулятивних запитів для обходу механізмів захисту та витоку даних);5️⃣ інверсія та крадіжка моделі ШІ (отримання несанкціонованого доступу до внутрішньої структури, навчальних даних або створення копій моделі).💡 Експерти розробили перелік дієвих заходів з кіберзахисту. Серед них:📌 упровадження методу суперечливого навчання (своєрідне «щеплення» для ШІ, коли його навмисно тренують на спотворених даних, щоб виробити стійкість до хакерського обману);📌 використання федеративного навчання (підхід, за якого ШІ навчається локально на пристроях користувачів, не передаючи їхні особисті дані на центральні сервери);📌 забезпечення диференціальної конфіденційності (математичний захист, який унеможливлює витягнення даних конкретної людини із загального масиву інформації);📌 жорстка фільтрація вхідних запитів, постійний моніторинг аномалій та забезпечення високої якості (релевантності) наборів даних.