« Empoisonnement de modèle » : différence entre les versions
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[https://linc.cnil.fr/petite-taxonomie-des-attaques-des-systemes-dia ''Petite taxonomie des attaques des systèmes d’IA'', Fabien Valet (2022) | [https://linc.cnil.fr/petite-taxonomie-des-attaques-des-systemes-dia ''Petite taxonomie des attaques des systèmes d’IA'', Fabien Valet (2022)] | ||
[https://www.europarl.europa.eu/doceo/document/TA-9-2023-0236_FR.html ''Législation sur l'intelligence artificielle'', Parlement européen (2023)] | [https://www.europarl.europa.eu/doceo/document/TA-9-2023-0236_FR.html ''Législation sur l'intelligence artificielle'', Parlement européen (2023)] | ||
[https://arxiv.org/abs/2203.08669 ''MPAF: Model Poisoning Attacks to Federated Learning based on Fake Clients'', Cao et Gong 2022] | [https://arxiv.org/abs/2203.08669 ''MPAF: Model Poisoning Attacks to Federated Learning based on Fake Clients'', Cao et Gong (2022)] | ||
[https://www.devron.ai/kbase/model-poisoning ''What is model poisoning?'', Devron] | [https://www.devron.ai/kbase/model-poisoning ''What is model poisoning?'', Devron] | ||
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Dernière version du 20 février 2024 à 19:07
Définition
L'empoisonnement de modèle est le résultat de l'entraînement d'un modèle sur des données empoisonnées.
Compléments
Voir empoisonnement de données.
Français
empoisonnement de modèle
Anglais
model poisoning
Sources
Petite taxonomie des attaques des systèmes d’IA, Fabien Valet (2022)
Législation sur l'intelligence artificielle, Parlement européen (2023)
MPAF: Model Poisoning Attacks to Federated Learning based on Fake Clients, Cao et Gong (2022)
Contributeurs: Patrick Drouin, wiki
