模型再訓練

資料漂移

資料漂移對機器學習安全模型的衝擊與因應策略全面解析

資料漂移使機器學習安全模型失效，資安團隊需留意模型表現下降、統計分布變化與預測行為異常等徵兆。透過KS測試或PSI等方法偵測，並定期再訓練模型，可降低因漂移造成的偽陽偽陰風險，維持防禦效能。