newsroom 10/24 posted
• 특정 취약점을 조사하는 학술 커뮤니티에서 훌륭한 작업이 진행되고 있지만 이러한 문제가 서로 어떻게 작용하는지 생각하는 것이 중요합니다.
• 또한 서로 다른 취약성에 대한 공통 언어 또는 분류를 제공함으로써 위협 매트릭스는 조직 전반에 걸쳐 더 나은 커뮤니케이션과 협업을 촉진 할 것입니다.
• 프레임 워크에는 Microsoft와 MITER가 프로덕션 ML 시스템에 대해 효과적인 것으로 조사한 선별된 취약성 및 적대적 행동이 배정되어 있습니다.
• 적대적 ML 위협 매트릭스를 탐구하는 것이 좋습니다.
• Microsoft, 비영리 단체인 MITER Corporation 및 IBM, Nvidia, Airbus 및 Bosch를 포함한 11 개 조직은 오늘 보안 분석가가 기계 학습에 대한 위협을 탐지, 대응 및 교정 할 수 있도록 설계된 업계 중심의 개방형 프레임 워크인 Adversarial ML Threat Matrix를 발표했습니다. 





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