# Czym jest adversarial machine learning?

> Adversarial machine learning (przeciwstawne uczenie maszynowe) to dziedzina zajmująca się atakami wykorzystującymi systemy uczenia maszynowego oraz metodami rozumienia i łagodzenia tych ataków.

- Kanoniczny adres URL: https://yellowcube.eu/pl/glossary/adversarial-machine-learning/
- Wydawca: Yellow Cube
- Język: pl
- Kontakt: hello@yellowcube.eu

## Treść

Bada, jak przeciwnik może wpływać na dane, modele, wejścia, wyjścia lub otaczające przepływy pracy, by naruszyć poufność, integralność, dostępność lub cele akceptowalnego użycia. To zbiór wiedzy o atakach i obronach, a nie nazwa jednego konkretnego exploita.

Aktualna taksonomia NIST organizuje ataki według wymiarów takich jak etap cyklu życia, cel przeciwnika, zamiar, zdolność i wiedza. Istotne rodziny obejmują unikanie w czasie wnioskowania, zatruwanie podczas treningu, ataki prywatności i nadużycie systemów generatywnych przez promptowanie lub złe użycie. Prawdziwe systemy dziedziczą też konwencjonalne słabości tożsamości, API, oprogramowania, usług chmurowych i łańcuchów dostaw, więc ocena adversarial-ML powinna łączyć zachowanie modelu z kompletną aplikacją.

### Najważniejsze punkty

- **Etap ataku:** Ustal, czy przeciwnik może wpływać na zbieranie danych, trening, dystrybucję modelu, wdrożenie, wejścia wnioskowania, wyszukiwanie, informację zwrotną lub podłączone działania.
- **Warunki przeciwnika:** Określ, jakie dostęp, wiedzę, kontrolę, zasoby i możliwości zapytań atak zakłada; wynik przy pełnym dostępie do modelu może nie przenosić się na zdalną usługę.
- **Cele bezpieczeństwa:** Oceniaj awarie dostępności, nieukierunkowane lub ukierunkowane naruszenia integralności, utratę prywatności, kradzież modelu i nadużycie względem konsekwencji znaczących dla wdrożonego kontekstu.
- **Praktyka obronna:** Łącz ewaluację na poziomie modelu z pochodzeniem, kontrolą dostępu, bezpieczną inżynierią, monitorowaniem, reagowaniem na incydenty i ograniczeniami na decyzje lub działania dalsze.
- **Istotne ograniczenie:** Odporność na znany benchmark lub metodę ataku nie jest ogólnym bezpieczeństwem. Atakujący adaptują się, założenia badawcze się różnią, a kontrole poprawiające jedną właściwość mogą pozostawić eksponowane granice zaufania aplikacji lub człowieka.

### Powiązane terminy

[Bezpieczeństwo AI](<https://yellowcube.eu/pl/glossary/ai-security/>) · [Zatruwanie danych](<https://yellowcube.eu/pl/glossary/data-poisoning/>) · [Zatruwanie modelu](<https://yellowcube.eu/pl/glossary/model-poisoning/>) · [Prompt injection](<https://yellowcube.eu/pl/glossary/prompt-injection/>) · [AI red teaming](<https://yellowcube.eu/pl/glossary/ai-red-teaming/>)

### Źródła

[NIST AI 100-2 E2025, Adversarial Machine Learning Taxonomy](https://csrc.nist.gov/pubs/ai/100/2/e2025/final) · [NIST AI Security and Resilience](https://www.nist.gov/artificial-intelligence/ai-research-security-and-resilience) · [MITRE ATLAS](https://atlas.mitre.org/)

## Budujmy skuteczniejszą cyberobronę razem

Budujemy trwałe partnerstwa oparte na zaufaniu, wiedzy i wspólnych sukcesach. Chcesz rozwijać firmę, poszerzyć ofertę cyberbezpieczeństwa lub wprowadzić innowacyjne rozwiązania na nowe rynki? Yellow Cube wspiera Cię na każdym z tych etapów.

[Skontaktuj się z Yellow Cube](<mailto:hello@yellowcube.eu?subject=Partnership>)

## Źródło i zakres informacji

Ta wersja Markdown jest generowana z tych samych zatwierdzonych treści co kanoniczna strona HTML. Przy cytowaniu użyj kanonicznego adresu URL.