Detekce out-of-distribution

Detekce out-of-distribution je proces používaný ve strojovém učení a umělé inteligenci, který umožňuje nasazenému systému detekovat, kdy se vstup dat výrazně liší od toho, na co byl systém trénován nebo je považován za „normální“. Tento proces umožňuje systému rozpoznat, kdy přijímá data mimo distribuci, a podle toho reagovat.

Detekce out-of-distribution se stává stále důležitějším problémem v oblasti počítačové bezpečnosti, protože strojové učení se v bezpečnostních aplikacích používá stále častěji. Malware a další útoky mohou například využívat data mimo distribuci, aby se vyhnuly detekci bezpečnostních systémů založených na strojovém učení. Detekce out-of-distribution může pomoci předcházet těmto druhům útoků tím, že upozorní lidi nebo jiné systémy, že situace může být podezřelá.

Detekce out-of-distribution může být implementována několika způsoby. Jedním ze způsobů je definovat a vložit do systému „detektor posunu konceptu“, který systém upozorní, když se data výrazně liší od trénovacích dat. To vyžaduje ruční označení trénovacích dat pro nastavení normálních hranic systému. Dalším způsobem je použití „label-noise robustního učení“, které umožňuje systému detekovat data mimo distribuci bez ručního označování. Navíc lze „jednotřídní klasifikaci“ použít k identifikaci dat mimo distribuci nastavením prahové hodnoty klasifikace.

Detekce out-of-distribution je důležitou součástí nasazení systémů strojového učení. Pomůže zajistit, aby tyto systémy byly schopny lépe detekovat potenciálně škodlivé situace a reagovat na ně dříve, než se stanou příliš vážnými. Vzhledem k tomu, že používání strojového učení v bezpečnostním prostoru stále roste, je důležité zavést detekci out-of-distribution spolu s dalšími preventivními bezpečnostními opatřeními.