Kritische Sicherheitslücken in Machine Learning Frameworks
Machine Learning oder Maschinelles Lernen (ML) ist in der Softwareentwicklung unverzichtbar geworden und ermöglicht schnellere Erkennung, verbesserte Automatisierung und datenbasierte Anwendungen. JFrogs jüngste Untersuchung legt eine Reihe von Schwachstellen in verbreiteten Machine Learning Frameworks offen, die Unternehmen potenziellen Angriffen aussetzen. Die Analyse verdeutlicht, wie wichtig robuste Sicherheitsmaßnahmen beim Entwickeln und Betreiben von ML-Anwendungen sind. Die dokumentierten Schwachstellen betreffen die wichtigsten ML-Plattformen und machen deutlich, wie böswillige Akteure durch gezielte Angriffstechniken die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit produktiver ML-Systeme gefährden könnten. Kritische Schwachstellen in PyTorch und TensorFlow. Die Open-Source-Bibliothek PyTorch enthält Schwachstellen…
