Artwork

תוכן מסופק על ידי MLSecOps.com. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי MLSecOps.com או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Player FM - אפליקציית פודקאסט
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !

A Closer Look at "Adversarial Robustness for Machine Learning" With Guest: Pin-Yu Chen

38:39
 
שתפו
 

Manage episode 359226002 series 3461851
תוכן מסופק על ידי MLSecOps.com. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי MLSecOps.com או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

Send us a text

In this episode of The MLSecOps podcast, the co-hosts interview Pin-Yu Chen, Principal Research Scientist at IBM Research, about his book co-authored with Cho-Jui Hsieh, "Adversarial Robustness for Machine Learning." Chen explores the vulnerabilities of machine learning (ML) models to adversarial attacks and provides examples of how to enhance their robustness. The discussion delves into the difference between Trustworthy AI and Trustworthy ML, as well as the concept of LLM practical attacks, which take into account the practical constraints of an attacker. Chen also discusses security measures that can be taken to protect ML systems and emphasizes the importance of considering the entire model lifecycle in terms of security. Finally, the conversation concludes with a discussion on how businesses can justify the cost and value of implementing adversarial defense methods in their ML systems.

Thanks for checking out the MLSecOps Podcast! Get involved with the MLSecOps Community and find more resources at https://community.mlsecops.com.
Additional tools and resources to check out:
Protect AI Guardian: Zero Trust for ML Models

Recon: Automated Red Teaming for GenAI

Protect AI’s ML Security-Focused Open Source Tools

LLM Guard Open Source Security Toolkit for LLM Interactions

Huntr - The World's First AI/Machine Learning Bug Bounty Platform

  continue reading

53 פרקים

Artwork
iconשתפו
 
Manage episode 359226002 series 3461851
תוכן מסופק על ידי MLSecOps.com. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי MLSecOps.com או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

Send us a text

In this episode of The MLSecOps podcast, the co-hosts interview Pin-Yu Chen, Principal Research Scientist at IBM Research, about his book co-authored with Cho-Jui Hsieh, "Adversarial Robustness for Machine Learning." Chen explores the vulnerabilities of machine learning (ML) models to adversarial attacks and provides examples of how to enhance their robustness. The discussion delves into the difference between Trustworthy AI and Trustworthy ML, as well as the concept of LLM practical attacks, which take into account the practical constraints of an attacker. Chen also discusses security measures that can be taken to protect ML systems and emphasizes the importance of considering the entire model lifecycle in terms of security. Finally, the conversation concludes with a discussion on how businesses can justify the cost and value of implementing adversarial defense methods in their ML systems.

Thanks for checking out the MLSecOps Podcast! Get involved with the MLSecOps Community and find more resources at https://community.mlsecops.com.
Additional tools and resources to check out:
Protect AI Guardian: Zero Trust for ML Models

Recon: Automated Red Teaming for GenAI

Protect AI’s ML Security-Focused Open Source Tools

LLM Guard Open Source Security Toolkit for LLM Interactions

Huntr - The World's First AI/Machine Learning Bug Bounty Platform

  continue reading

53 פרקים

Alle Folgen

×
 
Loading …

ברוכים הבאים אל Player FM!

Player FM סורק את האינטרנט עבור פודקאסטים באיכות גבוהה בשבילכם כדי שתהנו מהם כרגע. זה יישום הפודקאסט הטוב ביותר והוא עובד על אנדרואיד, iPhone ואינטרנט. הירשמו לסנכרון מנויים במכשירים שונים.

 

מדריך עזר מהיר

האזן לתוכנית הזו בזמן שאתה חוקר
הפעלה