Conducting adversarial testing
Adversarial testing involves | intentionally exposing machine learning models | to deceptive, perturbed, | or carefully crafted inputs
Kiểm thử đối nghịch liên quan đến | việc cố tình phơi bày các mô hình học máy | trước các đầu vào lừa đảo, bị nhiễu, | hoặc được tạo ra cẩn thận
to evaluate their robustness | and identify vulnerabilities. | The goal is to simulate | potential attacks or edge cases
để đánh giá độ bền vững | và xác định các lỗ hổng. | Mục tiêu là mô phỏng | các cuộc tấn công tiềm ẩn hoặc các trường hợp biên
where the model might fail, | such as subtle manipulations | in images, text, or data | that cause the model
nơi mô hình có thể thất bại, | như các thao tác tinh vi | trong hình ảnh, văn bản hoặc dữ liệu | khiến mô hình
to misclassify or produce | incorrect outputs. | This type of testing helps | to improve model resilience,
phân loại sai hoặc tạo ra | các đầu ra không chính xác. | Loại kiểm thử này giúp | cải thiện khả năng phục hồi của mô hình,
particularly in sensitive applications | like cybersecurity, autonomous systems, | and finance.
đặc biệt trong các ứng dụng nhạy cảm | như an ninh mạng, các hệ thống tự hành, | và tài chính.
Resources
- Adversarial Testing for Generative AI (article)
- Adversarial Testing: Definition, Examples and Resources (article)
References
- https://roadmap.sh/ai-engineer (Node: Conducting adversarial testing)
← Security and Privacy Concerns · AI Engineer Roadmap · Content Moderation APIs →