基于机器学习在公共云中的攻击和防御

对于现在新兴的云服务,传统的安全防御方法对云平台安全已经不起作用了。现在针对对抗性攻击和云服务的特点,提出了面向机器学习应用的安全开发生命周期:ML for SDL。它通过减少ML-as-a-service中的漏洞数量和漏洞的严重性,降低了开发成本,帮助安全人员构建更安全的软件。