Secondo uno studio, modificare lo 0,1% del dataset di addestramento per ottenere effetti misurabili sul comportamento del modello. Una volta avvenuto, l'avvelenamento è difficile da rimediare. Ecco come mitigare il rischio di attacco di data poisoning su un modello di machine learning
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