새로운 관찰 감사 프레임워크는 머신러닝 개인 정보 유출을 목표로 합니다 완벽가이드
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새로운 관찰 감사 프레임워크는 머신러닝 개인 정보 유출을 목표로 합니다
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기계 학습(ML) 개인 정보 보호에 대한 우려는 모델이 훈련 중에 사용된 레이블(사용자의 선택, 표현된 선호도 또는 작업 결과)의 일부를 공개할 수 있다는 감사 결과에 따라 계속해서 표면화되고 있습니다. 새로운 연구 논문에서는 이러한 위험을 측정하는 다른 방법을 탐구하고 있으며, 저자는 기업이 모델의 누출을 테스트하는 방법을 바꿀 수 있는 결과를 제시합니다. 표준 감사를 사용하기 어려운 이유 이전 개인 정보 보호 감사는 종종 변경에 의존했습니다. 더 보기 → 게시물 새로운 관찰 감사 프레임워크는 기계 학습 개인 정보 유출을 목표로
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기계 학습(ML) 개인 정보 보호에 대한 우려는 모델이 훈련 중에 사용된 레이블(사용자의 선택, 표현된 선호도 또는 작업 결과)의 일부를 공개할 수 있다는 감사 결과에 따라 계속해서 표면화되고 있습니다.
상세 분석
새로운 연구 논문에서는 이러한 위험을 측정하는 다른 방법을 탐구하고 있으며, 저자는 기업이 모델의 누출을 테스트하는 방법을 바꿀 수 있는 결과를 제시합니다.
정리
표준 감사를 사용하기 어려운 이유 이전 개인 정보 보호 감사는 종종 변경에 의존했습니다.
자주 묻는 질문
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