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L'un des défauts les plus importants de l'apprentissage automatique est qu'il ne saisit pas les ramifications des modèles qu'il construit - il les exécute simplement. C'est pourquoi des acteurs néfastes peuvent abuser de l'IA. Au fur et à mesure qu'ils prennent conscience de son fonctionnement, ils peuvent trouver des failles pour éviter d'être détectés. Un acteur malveillant pourrait injecter du code propre trouvé dans les fichiers de la liste blanche et l'injecter dans des fichiers qui seraient autrement malveillants et duper l'IA.
Les systèmes d'apprentissage automatique ne peuvent apprendre autant que les données qui leur sont fournies. Un modèle efficace nécessite des entrées de données massives, dont chacun doit être étiqueté avec précision. Ces étiquettes aident le modèle à comprendre des aspects spécifiques des données (par exemple. si un fichier est propre, mal intentionné, ou potentiellement indésirable).
La capacité du modèle à s'entraîner avec succès dépend de l'étiquetage précis de l'ensemble de données qui lui est fourni. Il peut être difficile et long à réaliser, pourtant. Un seul point de données mal étiqueté parmi des millions de points de données classés avec précision peut entraîner des ravages même s'il semble être une minuscule erreur. Un seul point de données mal étiqueté parmi des millions de points de données classés avec précision peut entraîner des ravages même s'il semble être une minuscule erreur, Un seul point de données mal étiqueté parmi des millions de points de données classés avec précision peut entraîner des ravages même s'il semble être une minuscule erreur. Un seul point de données mal étiqueté parmi des millions de points de données classés avec précision peut entraîner des ravages même s'il semble être une minuscule erreur. Un seul point de données mal étiqueté parmi des millions de points de données classés avec précision peut entraîner des ravages même s'il semble être une minuscule erreur.
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