✅Аугментация данных и робастное обучение — добавление случайных шумов в данные для повышения устойчивости модели. ✅Adversarial Training — специальное обучение модели на данных с атаками, чтобы она их распознавала. ✅Дифференциальная приватность — техники, предотвращающие утечку информации о тренировочных данных. ✅Мониторинг аномалий — выявление подозрительных входных данных и реагирование на них.
✅Аугментация данных и робастное обучение — добавление случайных шумов в данные для повышения устойчивости модели. ✅Adversarial Training — специальное обучение модели на данных с атаками, чтобы она их распознавала. ✅Дифференциальная приватность — техники, предотвращающие утечку информации о тренировочных данных. ✅Мониторинг аномалий — выявление подозрительных входных данных и реагирование на них.
Telegram has no known backdoors and, even though it is come in for criticism for using proprietary encryption methods instead of open-source ones, those have yet to be compromised. While no messaging app can guarantee a 100% impermeable defense against determined attackers, Telegram is vulnerabilities are few and either theoretical or based on spoof files fooling users into actively enabling an attack.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from it
