Использую генетический алгоритм для зачади оптимизации формы лопасти рабочего колеса гидротурбины.
Кто там? Предскажите, кто вошел в здание по времени и турникету. Но теперь легче: мы знаем, что "след" через турникеты принадлежит "Х". Кто этот "Х" предстоит вычислить по данным, которые нам известны. А ID юзеров известны по обучающей выборке (кроме нескольких новых!).
Можно ли защититься от современных атак на ML модели, не сильно потеряв в качестве? Постройте свою модель, решающую ту же задачу классификации, но при этом устойчивую к Adversarial ML атакам на входные данные.
На что способен Adversarial ML для атак ML моделей на транзакционных данных? Попробуйте обойти, исказить и атаковать предложенную вам модель классификатора через атаку на данные.
Cookies help us deliver our services. By using our services, you agree to our use of cookies.