Aktuelles, Branche, Studien - Montag, November 11, 2024 11:24 - noch keine Kommentare

JFrog-Analyse zur Gefährdung Maschinellen Lernens: Kritische Schwachstellen in ML-Frameworks entdeckt

Analyse soll verdeutlichen, wie wichtig robuste Sicherheitsmaßnahmen beim Entwickeln und Betreiben von ML-Anwendungen sind

[datensicherheit.de, 11.11.2024] Sogenanntes Maschinelles Lernen (ML) wird heute in der Software-Entwicklung als unverzichtbar angesehen, ermöglicht dieses doch schnellere Erkennung, verbesserte Automatisierung und datenbasierte Anwendungen. Indes soll es laut einer aktuellen JFrog-Untersuchung eine Reihe von Schwachstellen in verbreiteten ML-Frameworks geben, welche demnach Unternehmen potenziellen Angriffen aussetzen. Die zugrundeliegende Analyse soll verdeutlichen, wie wichtig robuste Sicherheitsmaßnahmen beim Entwickeln und Betreiben von ML-Anwendungen sind. Die dokumentierten Schwachstellen beträfen die wichtigsten ML-Plattformen und machten deutlich, wie böswillige Akteure durch gezielte Angriffstechniken die Vertraulichkeit, Integrität und weiterlesen…