Cosa significa "Misurazione della sensibilità"?

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La misurazione della sensibilità è un metodo usato per capire quanto cambia l'output di un modello quando cambia l'input. Questa cosa è importante in settori come il machine learning, dove sapere quanto è sensibile un modello può aiutare a proteggerlo dagli attacchi.

In parole semplici, si guarda a quanto è simile un certo input rispetto ad altri input simili. Se un input è molto diverso dal suo gruppo di input simili, viene considerato altamente sensibile. Identificando questi input sensibili, si possono prendere misure per proteggere il modello da inganni o copie.

Quando un attaccante cerca di ottenere informazioni ponendo molte domande (query) al modello, la misurazione della sensibilità aiuta a capire quali query potrebbero potenzialmente danneggiare il modello. Questa informazione viene poi usata per apportare modifiche all'output del modello, rendendo più difficile il successo dell'attaccante.

In sintesi, la misurazione della sensibilità riguarda il trovare quali parti di un modello sono vulnerabili e prendere provvedimenti per renderle più sicure dagli attacchi.