Обнаружение нераспространения

Обнаружение выхода за пределы распределения - это процесс, используемый в машинном обучении и искусственном интеллекте, который позволяет развернутой системе обнаружить, когда вводимые данные резко отличаются от тех, на которых система была обучена или которые считаются "нормальными". Этот процесс позволяет системе распознать, когда она получает данные, выходящие за рамки распределения, и отреагировать соответствующим образом.

Обнаружение нераспространенных данных становится все более важным вопросом в области компьютерной безопасности, поскольку машинное обучение все чаще используется в приложениях безопасности. Например, вредоносные программы и другие атаки могут использовать данные вне распределения, чтобы избежать обнаружения систем безопасности на основе машинного обучения. Обнаружение нераспределенных данных может помочь предотвратить подобные атаки, предупреждая людей или другие системы о том, что ситуация может быть подозрительной.

Обнаружение выхода за пределы распределения может быть реализовано несколькими способами. Один из способов - определить и ввести в систему "детектор дрейфа концепций", который будет предупреждать систему, когда данные значительно отличаются от обучающих данных. Это требует ручной маркировки обучающих данных, чтобы установить нормальные границы для системы. Другой способ - использовать "робастное обучение с учетом шума меток", которое позволяет системе обнаруживать данные, не соответствующие распределению, без ручной маркировки. Кроме того, для определения нераспределенных данных можно использовать "одноклассовую классификацию", установив порог классификации.

Обнаружение нераспространения является важной частью развертывания систем машинного обучения. Это поможет гарантировать, что эти системы смогут лучше обнаруживать и реагировать на потенциально опасные ситуации до того, как они станут слишком серьезными. Поскольку использование машинного обучения в сфере безопасности продолжает расти, важно внедрять обнаружение нераспределенной информации наряду с другими превентивными мерами безопасности.