Un modello Mixture of Experts (MoE) suddivide un sistema in più sottoreti specializzate, o “esperti”, e attiva solo quelle necessarie per un determinato input. Invece di eseguire ogni parametro a ogni richiesta, un meccanismo di routing sceglie un piccolo sottoinsieme, riducendo così il consumo di calcolo e di memoria pur mantenendo il modello ampio in termini di capacità complessiva.
Nella sicurezza informatica, i MoE sono importanti perché modificano il modo in cui i carichi di lavoro di intelligenza artificiale vengono distribuiti e protetti. I team di sicurezza possono usare modelli MoE per far rientrare sistemi di inferenza più potenti su hardware limitato, soprattutto quando l'elaborazione locale è preferita ai servizi cloud. Anche gli attaccanti possono sfruttare l'efficienza dell'attivazione selettiva per eseguire modelli più grandi su macchine più piccole. Per i difensori, i MoE creano sfide operative: monitoraggio, profilazione e sandboxing possono dover tenere conto di esperti diversi che vengono caricati o attivati solo sotto specifici prompt, il che può nascondere i pattern di utilizzo delle risorse e complicare l'analisi.