ML Vulnerabilities – Weitere Schwachstellen erkannt
ML Vulnerabilities – Weitere Schwachstellen erkannt Vor kurzem hat das Research-Team von JFrog 22 Software-Schwachstellen in Machine Learning-Projekten aufgespürt, analysiert und ausgewertet. Bereits Anfang November hatte es erste Ergebnisse hierzu – damals mit einem Fokus auf serverseitigen ML-Schwachstellen – der Öffentlichkeit vorgestellt. Nun, Anfang Dezember, hat das Team einen zweiten Schwerpunkt vorgestellt: Client-seitige ML-Schwachstellen sowie […]
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