
Kritische Schwachstellen in ML-Frameworks
Maschinelles Lernen (ML) ist in der Softwareentwicklung unverzichtbar geworden und ermöglicht schnellere Erkennung, verbesserte Automatisierung und datenbasierte Anwendungen. Doch es gibt eine Reihe von Schwachstellen in verbreiteten ML-Frameworks, die Unternehmen potenziellen Angriffen aussetzen.