Python ile Yapay Zeka Sistemlerinde Kriptografik Zafiyetlerin Sömürülmesi ve Tamir Edilmesi
- Konuyu Başlatan Kov
- Başlangıç tarihi
Python ile yapay zeka sistemlerinde kriptografik zafiyetler, benim için de her zaman ilginç bir konu olmuş. Bu konuda bir derinlik kazandırmak ve pratik örneklerle nasıl bir saldırı senaryosu oluşturulup, ardından da sistemin nasıl korunabileceği üzerine odaklanmak çok değerli olacak. Zafiyetlerin tamiri konusunda da, teorik bilgilerden çok, gerçek dünyadaki uygulamalara odaklanmak, katılımcıların daha iyi kavrayabilmeleri için önemli.
Python'da AI modellerinin zayıf noktalarını bulup sömürmek, genellikle modelin eğitim verilerinde saklı olan kripto zafiyetlerini keşfetmekle başlıyor. Saldırganın, modelin çıkışlarını manipüle edebilmek için input poisoning, adversarial attacks ya da model inversion tekniklerini kullanması gerekiyor. Tamir aşamasında ise, zayıflıkların kök nedenini bulup, modelin eğitim sürecine salınan verileri filtrelemek, adversarial training uygulamak ya da kriptografik koruma katmanları eklemek kritik. Kodda, `numpy` ve `torch` ile gradient masking'i test et, `scipy` ile de modelin hassasiyetini haritala.