{"id":475822,"date":"2023-08-09T07:23:51","date_gmt":"2023-08-09T07:23:51","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:11:17","modified_gmt":"2023-09-05T11:11:17","slug":"adversarial-machine-learning","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wiki\/adversarial-machine-learning\/","title":{"rendered":"\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21"},"content":{"rendered":"

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\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 Adversarial Machine Learning: \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19<\/h2>\n

\u0e42\u0e14\u0e22\u0e41\u0e01\u0e48\u0e19\u0e41\u0e17\u0e49\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 \u0e41\u0e21\u0e0a\u0e0a\u0e35\u0e19\u0e40\u0e25\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e19\u0e19\u0e34\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48 \u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e1e\u0e34\u0e17\u0e31\u0e01\u0e29\u0e4c \u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1b\u0e31\u0e01\u0e29\u0e4c \u0e43\u0e19\u0e02\u0e13\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e22\u0e32\u0e21\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e02\u0e47\u0e07\u0e41\u0e01\u0e23\u0e48\u0e07\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e15\u0e49\u0e32\u0e19\u0e17\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e08\u0e21\u0e15\u0e35\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e31\u0e01\u0e23\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49:<\/p>\n

    \n
  1. \n

    \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21<\/strong>: \u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e27\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e42\u0e14\u0e22\u0e21\u0e35\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e1e\u0e24\u0e15\u0e34\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e1e\u0e36\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19 \u0e46 \u0e43\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22 \u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 Fast Gradient Sign Method (FGSM) \u0e41\u0e25\u0e30 Projected Gradient Descent (PGD) \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e02\u0e31\u0e14\u0e41\u0e22\u0e49\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19<\/p>\n<\/li>\n

  2. \n

    \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21<\/strong>: \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e02\u0e47\u0e07\u0e41\u0e01\u0e23\u0e48\u0e07 \u0e01\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e08\u0e30\u0e23\u0e27\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21 \u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21 \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e23\u0e1a\u0e01\u0e27\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e02\u0e47\u0e07\u0e41\u0e01\u0e23\u0e48\u0e07\u0e42\u0e14\u0e22\u0e23\u0e27\u0e21<\/p>\n<\/li>\n

  3. \n

    \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a<\/strong>: \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e1e\u0e34\u0e17\u0e31\u0e01\u0e29\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e27\u0e31\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e22\u0e37\u0e14\u0e2b\u0e22\u0e38\u0e48\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e08\u0e21\u0e15\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e08\u0e38\u0e14\u0e2d\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    \u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e02\u0e2d\u0e07 Adversarial Machine Learning<\/h2>\n

    \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49:<\/p>\n

      \n
    1. \n

      \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e33\u0e23\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e21\u0e49\u0e41\u0e15\u0e48\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e25\u0e49\u0e33\u0e2a\u0e21\u0e31\u0e22\u0e01\u0e47\u0e22\u0e31\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e21\u0e31\u0e14\u0e23\u0e30\u0e27\u0e31\u0e07<\/p>\n<\/li>\n

    2. \n

      \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e48\u0e32\u0e22\u0e42\u0e2d\u0e19<\/strong>: \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e31\u0e01\u0e08\u0e30\u0e16\u0e48\u0e32\u0e22\u0e42\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e22\u0e31\u0e07\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19 \u0e41\u0e21\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e01\u0e31\u0e07\u0e27\u0e25\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e20\u0e31\u0e22\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e49\u0e32\u0e22\u0e41\u0e23\u0e07<\/p>\n<\/li>\n

    3. \n

      \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e19\u0e17\u0e32\u0e19\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e01\u0e21\u0e32<\/strong>: \u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e41\u0e02\u0e47\u0e07\u0e41\u0e01\u0e23\u0e48\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e08\u0e21\u0e15\u0e35\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21 \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e30\u0e2d\u0e32\u0e14\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e25\u0e14\u0e25\u0e07 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e25\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e02\u0e47\u0e07\u0e41\u0e01\u0e23\u0e48\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b<\/p>\n<\/li>\n

    4. \n

      \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e08\u0e21\u0e15\u0e35<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e08\u0e21\u0e15\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e08\u0e21\u0e15\u0e35\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e25\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e14\u0e33 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e08\u0e21\u0e15\u0e35\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e42\u0e25\u0e01\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e22\u0e20\u0e32\u0e1e<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

      \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21<\/h2>\n

      \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e04\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e25\u0e38\u0e21\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e08\u0e21\u0e15\u0e35\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22 \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17:<\/p>\n

      \u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e08\u0e21\u0e15\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21:<\/h3>\n
        \n
      1. \n

        \u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e08\u0e21\u0e15\u0e35\u0e01\u0e25\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e32\u0e27<\/strong>: \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e42\u0e08\u0e21\u0e15\u0e35\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e4c<\/p>\n<\/li>\n

      2. \n

        \u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e08\u0e21\u0e15\u0e35\u0e01\u0e25\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e14\u0e33<\/strong>: \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e42\u0e08\u0e21\u0e15\u0e35\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e40\u0e25\u0e22 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e14\u0e41\u0e17\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e02\u0e31\u0e14\u0e41\u0e22\u0e49\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19<\/p>\n<\/li>\n

      3. \n

        \u0e42\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e08\u0e21\u0e15\u0e35<\/strong>: \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e42\u0e08\u0e21\u0e15\u0e35\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19<\/p>\n<\/li>\n

      4. \n

        \u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e08\u0e21\u0e15\u0e35\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e22\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e42\u0e25\u0e01<\/strong>: \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e1a\u0e01\u0e27\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2b\u0e25\u0e2d\u0e01\u0e22\u0e32\u0e19\u0e1e\u0e32\u0e2b\u0e19\u0e30\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

        \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21:<\/h3>\n
          \n
        1. \n

          \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21<\/strong>: \u0e23\u0e27\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e02\u0e47\u0e07\u0e41\u0e01\u0e23\u0e48\u0e07<\/p>\n<\/li>\n

        2. \n

          \u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e25\u0e31\u0e48\u0e19\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19<\/strong>: \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e15\u0e49\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e08\u0e21\u0e15\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e42\u0e14\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e35\u0e1a\u0e2d\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e15\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15<\/p>\n<\/li>\n

        3. \n

          \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e2d\u0e07<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e02\u0e15\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e31\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e02\u0e47\u0e07\u0e41\u0e01\u0e23\u0e48\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e27\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e02\u0e15<\/p>\n<\/li>\n

        4. \n

          \u0e2d\u0e34\u0e19\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e25\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e27\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e08\u0e32\u0e01\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

          \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49 Adversarial Machine Learning \u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19<\/h2>\n

          \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e40\u0e04\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e42\u0e14\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e27\u0e34\u0e17\u0e31\u0e28\u0e19\u0e4c \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21\u0e0a\u0e32\u0e15\u0e34 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e20\u0e31\u0e22\u0e17\u0e32\u0e07\u0e44\u0e0b\u0e40\u0e1a\u0e2d\u0e23\u0e4c \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e21 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e21\u0e0a\u0e0a\u0e35\u0e19\u0e40\u0e25\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e19\u0e19\u0e34\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e22\u0e31\u0e07\u0e19\u0e33\u0e21\u0e32\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e22\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22:<\/p>\n

            \n
          1. \n

            \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e02\u0e47\u0e07\u0e41\u0e01\u0e23\u0e48\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21<\/strong>: \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e08\u0e21\u0e15\u0e35\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49<\/p>\n<\/li>\n

          2. \n

            \u0e04\u0e48\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e08\u0e48\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13<\/strong>: \u0e01\u0e25\u0e44\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e21\u0e32\u0e19<\/p>\n<\/li>\n

          3. \n

            \u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/strong>: \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e2d\u0e32\u0e28\u0e31\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e27\u0e19\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e46 \u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e46 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e1e\u0e1a\u0e44\u0e14\u0e49\u0e22\u0e32\u0e01 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

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            \u0e21\u0e38\u0e21\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e31\u0e01\u0e23\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21<\/h2>\n

            \u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e21\u0e0a\u0e0a\u0e35\u0e19\u0e40\u0e25\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e19\u0e19\u0e34\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e43\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e08\u0e21\u0e15\u0e35\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e21\u0e38\u0e21\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48 :<\/p>\n

              \n
            1. \n

              \u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1b\u0e31\u0e01\u0e29\u0e4c\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b (GAN)<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49 GAN \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e02\u0e31\u0e14\u0e41\u0e22\u0e49\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e0a\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19<\/p>\n<\/li>\n

            2. \n

              AI \u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e16\u0e36\u0e07\u0e0a\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/p>\n<\/li>\n

            3. \n

              \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e02\u0e47\u0e07\u0e41\u0e01\u0e23\u0e48\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e43\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e30\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23 (ARaaS)<\/strong>: \u0e21\u0e2d\u0e1a\u0e42\u0e0b\u0e25\u0e39\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e02\u0e47\u0e07\u0e41\u0e01\u0e23\u0e48\u0e07\u0e1a\u0e19\u0e04\u0e25\u0e32\u0e27\u0e14\u0e4c\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e31\u0e01\u0e29\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e20\u0e31\u0e22\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 AI \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e19<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

              \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e42\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e31\u0e1a Adversarial Machine Learning<\/h2>\n

              \u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e21\u0e35\u0e1a\u0e17\u0e1a\u0e32\u0e17\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e20\u0e31\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e40\u0e17\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e19\u0e47\u0e15 \u0e1e\u0e27\u0e01\u0e40\u0e02\u0e32\u0e17\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e40\u0e17\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e19\u0e47\u0e15 \u0e2a\u0e48\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e33\u0e02\u0e2d\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e19\u0e02\u0e13\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48 IP \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49 \u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e42\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e21\u0e0a\u0e0a\u0e35\u0e19\u0e40\u0e25\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e19\u0e19\u0e34\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/p>\n

                \n
              1. \n

                \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e01\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19 ML<\/strong>: \u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e1b\u0e01\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e08\u0e21\u0e15\u0e35\u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e22\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e0d\u0e32\u0e15<\/p>\n<\/li>\n

              2. \n

                \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e08\u0e21\u0e15\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21<\/strong>: \u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e32\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e34\u0e08\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e15\u0e23\u0e32\u0e22 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e33\u0e02\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e15\u0e23\u0e32\u0e22\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07<\/p>\n<\/li>\n

              3. \n

                \u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e38\u0e49\u0e21\u0e04\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27<\/strong>: \u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e1b\u0e01\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e41\u0e25\u0e30\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e25\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e08\u0e21\u0e15\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1e\u0e34\u0e29<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

                \u0e25\u0e34\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07<\/h2>\n

                \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a Adversarial Machine Learning \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08\u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/p>\n

                  \n
                1. \u0e1a\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e01 OpenAI \u2013 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21<\/a><\/li>\n
                2. \u0e1a\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e01 Google AI \u2013 \u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e1d\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21<\/a><\/li>\n
                3. \u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e1a\u0e17\u0e27\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35 MIT \u2013 \u0e19\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e37\u0e1a AI<\/a><\/li>\n<\/ol>","protected":false},"featured_media":0,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-475822","wiki","type-wiki","status-publish","hentry"],"acf":{"faq_title":"Frequently Asked Questions about Adversarial Machine Learning: Enhancing Proxy Server Security<\/mark>","faq_items":[{"question":"What is Adversarial Machine Learning?","answer":"

                  Adversarial Machine Learning is a field that focuses on understanding and countering adversarial attacks on machine learning models. It aims to build robust and resilient AI systems that can defend against attempts to deceive or compromise their performance.<\/p>"},{"question":"How did Adversarial Machine Learning originate?","answer":"

                  The concept of Adversarial Machine Learning emerged in the early 2000s when researchers noticed vulnerabilities in machine learning algorithms. The first mention of adversarial attacks can be traced back to the work of Szegedy et al. in 2013, where they demonstrated the existence of adversarial examples.<\/p>"},{"question":"How does Adversarial Machine Learning work?","answer":"

                  Adversarial Machine Learning involves two key components: the adversary and the defender. The adversary crafts adversarial examples, while the defender designs robust models to withstand these attacks. Adversarial examples are perturbed inputs that aim to mislead the target machine learning model.<\/p>"},{"question":"What are the key features of Adversarial Machine Learning?","answer":"

                  The key features of Adversarial Machine Learning include the existence of adversarial examples, their transferability between models, and the trade-off between robustness and accuracy. Additionally, adversaries use sophisticated attacks, such as white-box, black-box, transfer, and physical-world attacks.<\/p>"},{"question":"What types of Adversarial Machine Learning attacks exist?","answer":"

                  Adversarial attacks come in various forms:<\/p>

                  • White-box Attacks: The attacker has complete access to the model's architecture and parameters.<\/li>
                  • Black-box Attacks: The attacker has limited access to the target model and may use substitute models.<\/li>
                  • Transfer Attacks: Adversarial examples generated for one model are used to attack another model.<\/li>
                  • Physical-world Attacks: Adversarial examples designed to work in real-world scenarios, such as fooling autonomous vehicles.<\/li><\/ul>"},{"question":"How can Adversarial Machine Learning be used?","answer":"

                    Adversarial Machine Learning finds applications in computer vision, natural language processing, and cybersecurity. It helps enhance the security of AI models and protects against potential threats posed by adversarial attacks.<\/p>"},{"question":"What are the challenges in using Adversarial Machine Learning?","answer":"

                    Some challenges include ensuring robustness against novel attacks, dealing with computational overhead, and maintaining data quality when handling adversarial examples.<\/p>"},{"question":"How does Adversarial Machine Learning compare to other terms?","answer":"

                    Adversarial Machine Learning is related to cybersecurity, machine learning, and artificial intelligence (AI), but it specifically focuses on defending machine learning models against adversarial attacks.<\/p>"},{"question":"What does the future hold for Adversarial Machine Learning?","answer":"

                    The future of Adversarial Machine Learning includes advancements in attack and defense techniques, leveraging GANs, developing interpretable models, and providing robustness as a service.<\/p>"},{"question":"How are proxy servers associated with Adversarial Machine Learning?","answer":"

                    Proxy servers play a vital role in enhancing security by protecting ML infrastructure, defending against adversarial attacks, and safeguarding user privacy and data. They act as intermediaries, filtering out potential malicious traffic before it reaches the machine learning model.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/475822","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/475822\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=475822"}],"curies":[{"name":"\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}