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實驗追蹤攻擊

針對 ML 實驗追蹤系統(MLflow、Weights & Biases)的攻擊,包含 Artifact 注入與資料外洩。

針對模型註冊表的投毒攻擊,包含 Typo-squatting、依賴混淆與供應鏈劫持。

ML 實驗追蹤系統中的安全風險：會被記錄什麼、哪些是敏感內容，以及追蹤平台為何成為攻擊者尋求智財與管線存取的高價值目標。

Weights & Biases（W&B／wandb）之安全分析：API 金鑰曝露、實驗資料洩漏、團隊邊界越界、產物投毒，以及 W&B 平台特有之攻擊技術。