Artwork

İçerik MLSecOps.com tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan MLSecOps.com veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.
Player FM - Podcast Uygulaması
Player FM uygulamasıyla çevrimdışı Player FM !

Practical Offensive and Adversarial ML for Red Teams

35:24
 
Paylaş
 

Manage episode 425466822 series 3461851
İçerik MLSecOps.com tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan MLSecOps.com veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.

Send us a text

Next on the MLSecOps Podcast, we have the honor of highlighting one of our MLSecOps Community members and Dropbox™ Red Teamers, Adrian Wood.
Adrian joined Protect AI threat researchers, Dan McInerney and Marcello Salvati, in the studio to share an array of insights, including what inspired him to create the Offensive ML (aka OffSec ML) Playbook, and diving into categories like adversarial machine learning (ML), offensive/defensive ML, and supply chain attacks.

The group also discusses dual uses for "traditional" ML and LLMs in the realm of security, the rise of agentic LLMs, and the potential for crown jewel data leakage via model malware (i.e. highly valuable and sensitive data being leaked out of an organization due to malicious software embedded within machine learning models or AI systems).

Thanks for checking out the MLSecOps Podcast! Get involved with the MLSecOps Community and find more resources at https://community.mlsecops.com.
Additional tools and resources to check out:
Protect AI Guardian: Zero Trust for ML Models

Protect AI’s ML Security-Focused Open Source Tools

LLM Guard Open Source Security Toolkit for LLM Interactions

Huntr - The World's First AI/Machine Learning Bug Bounty Platform

  continue reading

40 bölüm

Artwork
iconPaylaş
 
Manage episode 425466822 series 3461851
İçerik MLSecOps.com tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan MLSecOps.com veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.

Send us a text

Next on the MLSecOps Podcast, we have the honor of highlighting one of our MLSecOps Community members and Dropbox™ Red Teamers, Adrian Wood.
Adrian joined Protect AI threat researchers, Dan McInerney and Marcello Salvati, in the studio to share an array of insights, including what inspired him to create the Offensive ML (aka OffSec ML) Playbook, and diving into categories like adversarial machine learning (ML), offensive/defensive ML, and supply chain attacks.

The group also discusses dual uses for "traditional" ML and LLMs in the realm of security, the rise of agentic LLMs, and the potential for crown jewel data leakage via model malware (i.e. highly valuable and sensitive data being leaked out of an organization due to malicious software embedded within machine learning models or AI systems).

Thanks for checking out the MLSecOps Podcast! Get involved with the MLSecOps Community and find more resources at https://community.mlsecops.com.
Additional tools and resources to check out:
Protect AI Guardian: Zero Trust for ML Models

Protect AI’s ML Security-Focused Open Source Tools

LLM Guard Open Source Security Toolkit for LLM Interactions

Huntr - The World's First AI/Machine Learning Bug Bounty Platform

  continue reading

40 bölüm

Tüm bölümler

×
 
Loading …

Player FM'e Hoş Geldiniz!

Player FM şu anda sizin için internetteki yüksek kalitedeki podcast'leri arıyor. En iyi podcast uygulaması ve Android, iPhone ve internet üzerinde çalışıyor. Aboneliklerinizi cihazlar arasında eş zamanlamak için üye olun.

 

Hızlı referans rehberi