MLflow vulnerability enables remote machine learning model theft and poisoning
El artículo revela cómo las simples solicitudes HTTP eluden las comprobaciones de origen cruzado, lo que permite ataques sin necesidad de respuestas del servidor. Esto es crucial para los datos abiertos, ya que destaca vulnerabilidades de seguridad en las plataformas de datos que pueden exponer inadvertidamente información sensible a través de estas interacciones de origen cruzado no verificadas.
Source: csoonline.comPublished on 2023-12-22
Related news
- Study shows AI image-generators being trained on explicit photos of children - ET Telecom
- Tamil Nadu Information Commission Investigates Misinformation by IPS Officers – Chennaionline
- AI Training Data Contains Child Sexual Abuse Images, Discovery Points to LAION-5B
- El Indec informa la evolución del mercado de trabajo durante el tercer trimestre
- El Indec difunde el resultado de la actividad económica de octubre