Цифровое общество в культурно-исторической парадигме

Или же динамика представлений не изменится, а просто в массив сюжетов о ложных подсказках и обучении со злым умыслом будет добавлено еще несколько подтипов, что на настоящий момент тоже можно считать вероятным.

Библиографический список

1. Лефевр В.А. Конфликтующие структуры. М.: Советское радио, 1973.

2. Поддьяков А.Н. Противодействие обучению конкурентов и троянское обучение в информационных технологиях // 1-ая Международная конференция по бизнес-информатике: Труды международной научно-практической конференции, 9–11 октября 2007 г.

Звенигород, 2007. С. 261–269.

3. Поддьяков А.Н. Психология конкуренции в обучении. М.: Изд. дом ГУ-ВШЭ, 2006.

4. Поддьяков А.Н. Троянское обучение в экономическом сознании и поведении // Культура и экономическое поведение / Под ред. Н.М. Лебедевой, А.Н. Татарко. М.: МАКС Пресс, 2011. С. 421–444.

5. Boyle M. The Computer as a Trojan horse // Journal of Computer Assisted Learning. 2001. Vol. 17. P. 251–262.

6. Controlling the message: preschoolers’ use of information to teach and deceive others / Rhodes M.

, Bonawitz E., Shafto P. et al. // Frontiers in Psychology. 2015. № 6. Р. 867.

7. Kline M. How to learn about teaching: an evolutionary framework for the study of teaching behavior in humans and other animals // Behavioral and Brain Sciences. 2015. Vol. 38. Р. 31.

8. Manipulating machine learning: poisoning attacks and countermeasures for regression learning / Jagielski M., Oprea A., Biggio B. et al. URL: https://arxiv.

org/abs/1804.00308 (дата обращения: 06.02.2018).

9. White A.L. The pedagogical Trojan horse: handheld technologies in the secondary mathematics classroom // Proceedings of the 2nd National Conference on Graphing Calculators. October 4–6, 2004. P. 105–112.

Poisoning attacks on machine learning and semantic networks: a version of a threat narrative in digital society

    Poddiakov A.,

    National Research University Higher School of Economics, Institute of Psychology RAS, Moscow

Abstract.

A brief review of studies of false tips and “Trojan horse” teaching is presented. A classification giving opportunity to distinguish between situations of false tips (“Trojan horse” teaching) differing in their relations to verbal activity is described. Based on an analogy with “poisoning attacks on machine learning”, one can interpret some verbal false tips and “Trojan horse” teaching as “poisoning attacks on a semantic network”.