🟧امنیت داده‌ها در سیستم‌های یادگیری ماشین یکی از چالش‌های حیاتی در عصر هوش مصنوعی محسوب می‌شود.

🟧 سیستم‌های یادگیری ماشین برای آموزش خود به حجم زیادی از داده‌ها نیاز دارند و اگر این داده‌ها آسیب‌پذیر یا آلوده باشند، عملکرد مدل به شدت تحت تأثیر قرار می‌گیرد. حملاتی مانند “داده‌ تزریقی” (Data Poisoning) می‌توانند با وارد کردن داده‌های جعلی، مدل را گمراه کنند.

🟧از سوی دیگر، افشای اطلاعات حساس از داده‌های آموزشی نیز یک خطر مهم است، به ویژه در کاربردهای پزشکی، مالی یا دولتی. الگوریتم‌ها ممکن است به‌صورت ناخواسته اطلاعات شخصی را یاد بگیرند و آن‌ها را در نتایج خود بازنمایی کنند.

🟧روش‌هایی مانند فیلتر کردن داده‌ها، استفاده از رمزنگاری، یادگیری فدرال (Federated Learning) و تفاضل خصوصی (Differential Privacy) می‌توانند به حفظ امنیت داده‌ها کمک کنند.

🟧همچنین، بررسی مداوم و تست مدل در برابر حملات احتمالی برای اطمینان از سلامت آن ضروری است.

🟧به‌طور کلی، امنیت داده‌ها باید از همان مرحله جمع‌آوری تا استفاده نهایی مورد توجه قرار گیرد. در غیر این صورت، نه‌تنها کیفیت مدل کاهش می‌یابد، بلکه ممکن است منجر به خسارات مالی، حقوقی یا اخلاقی شود.

🟧ترکیب سیاست‌های امنیتی قوی با فناوری‌های پیشرفته، کلید توسعه پایدار در این حوزه است.