對抗性穩健 Adversarial Robustness
對抗性穩健是指機器學習模型在面對惡意設計的對抗樣本時，仍能維持其預測準確性的能力，抵抗攻擊。
機器學習深度學習模型訓練
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A
4 個術語B
2 個術語D
5 個術語資料血緣追蹤 Data Lineage
資料血緣追蹤記錄資料從來源到目的地的流動和轉換，提供資料的完整歷史和上下文，確保資料品質和可追溯性。
資料處理MLOpsAI基礎
資料投毒攻擊 Data Poisoning
資料投毒攻擊是一種惡意攻擊，攻擊者將惡意或錯誤的資料注入到訓練資料集中，以影響機器學習模型的性能或行為。攻擊目標是使模型產生錯誤的預測或執行其他有害操作。
機器學習資訊安全模型訓練
深度偽造 Deepfake
深度偽造是利用深度學習技術合成的逼真音訊、圖像或影片，通常用於製造假新聞、詐騙或惡意中傷。
AI倫理與治理資訊安全電腦視覺
深度偽造偵測 Deepfake Detection
深度偽造偵測旨在辨識經由深度學習技術偽造或操縱的影音內容，以防止不實資訊傳播和維護資訊真實性。
深度學習電腦視覺資訊安全
數位簽章 Digital Signature
利用非對稱加密技術驗證電子文件真實性與完整性的密碼學機制。
密碼學資訊安全公鑰基礎設施