Rilevamento del fuori distribuzione

Il rilevamento dei dati fuori distribuzione è un processo utilizzato nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale che consente a un sistema implementato di rilevare quando i dati immessi sono drasticamente diversi da quelli su cui il sistema è stato addestrato o che sono considerati "normali". Questo processo consente al sistema di riconoscere quando riceve dati fuori distribuzione e di reagire di conseguenza.

Il rilevamento di dati fuori distribuzione è diventato un problema sempre più importante nel campo della sicurezza informatica, poiché l'apprendimento automatico viene utilizzato sempre più spesso nelle applicazioni di sicurezza. Ad esempio, il malware e altri attacchi possono utilizzare dati fuori distribuzione per eludere il rilevamento dei sistemi di sicurezza basati sull'apprendimento automatico. Il rilevamento di dati fuori distribuzione può aiutare a prevenire questo tipo di attacchi, avvisando gli esseri umani o altri sistemi che una situazione potrebbe essere sospetta.

Il rilevamento del fuori distribuzione può essere implementato in diversi modi. Un modo è quello di definire e inserire nel sistema un "rilevatore di deriva concettuale" che avvisi il sistema quando i dati differiscono in modo significativo dai dati di addestramento. Ciò richiede l'etichettatura manuale dei dati di addestramento per stabilire i limiti normali per il sistema. Un altro modo è quello di utilizzare un "apprendimento robusto al rumore delle etichette", che consente al sistema di rilevare i dati fuori distribuzione senza etichettatura manuale. Inoltre, la "classificazione a una classe" può essere utilizzata per identificare i dati fuori distribuzione impostando una soglia di classificazione.

Il rilevamento di fuori distribuzione è una parte importante dell'implementazione dei sistemi di apprendimento automatico. Contribuirà a garantire che questi sistemi siano maggiormente in grado di rilevare e reagire a situazioni potenzialmente dannose prima che diventino troppo gravi. Poiché l'uso dell'apprendimento automatico nel settore della sicurezza continua a crescere, è importante implementare il rilevamento fuori distribuzione insieme ad altre misure di sicurezza preventive.