透過深度神經網路(DNN)攻擊來學習 OWASP

4/17 (四) 11:00 - 11:30 1F 展區會議室 1B

目前國內對於人工智慧 (AI) 在安全防護上的應用已有廣泛討論，但對於 AI 模型面臨的安全挑戰卻相對較少。本次演講將以 OWASP ML Top 10 為框架，針對機器學習中的常見安全風險並結合實際的深度神經網路 (DNN) 攻擊示範，詳細解釋各項攻擊原理。

此次演講將涵蓋以下議題：輸入資料攻擊(如對抗式樣本生成)、數據竄改攻擊(資料污染)、模型反推攻擊、模型竊取、以及 AI 供應鏈攻擊等。透過這些案例，聽眾將能夠清晰了解每項安全風險的運作方式，進而用來設計有效的防禦與偵測機制。

合作金庫商業銀行

資安部二等專員

LOCATION
臺北南港展覽二館
1F 展區會議室 1B

LEVEL
通識通識議程探討資安新知與非技術性的議題，適合尚未具備或只具備少許資安知識的資訊與資安人員。

SESSION TYPE
Breakout Session

LANGUAGE
中文
即時中英文翻譯

SUBTOPIC
AI
AI Safety
AI Security

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