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机器学习安全

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YOLOv7 安全评估揭示 11 个漏洞:RCE 攻击与模型差异风险

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qife122
09-19

本文详细分析了YOLOv7计算机视觉框架存在的11个安全漏洞,包括远程代码执行、拒绝服务攻击和模型差异风险,并提供了威胁建模方法和代码审查结果,最后提出具体安全改进建议。

审计 Ask Astro LLM 问答应用:四大安全漏洞与防御实践

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qife122
09-04

本文深入分析了开源RAG应用Ask Astro的安全审计结果,揭示其存在的四大技术漏洞:数据投毒、GitHub问题分割视图攻击、GraphQL注入及提示词注入,并提供针对性的防御建议与最佳实践。

漏洞攻防研究者的技术思考与实践

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qife122
08-08

本文深入探讨了计算机安全漏洞的分类与披露策略,涵盖从传统Web应用到机器学习模型的各种攻击案例,分析了可修补与不可修补漏洞的区别,并阐述了为何某些情况下立即公开漏洞是最佳选择。

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