« Attaque adverse » : différence entre les versions


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==Définition==
==Définition==
Les attaques adverses visent à soumettre des données (requêtes) sournoises ou corrompues à un système d'IA, typiquement un [[modèle]] basé sur un [[réseau de neurones profonds]], en phase de production, pour qu'il se comporte d'une manière fautive.
Les attaques adverses visent à soumettre des données (requêtes) sournoises ou corrompues à un [[Système d'intelligence artificielle|système d'IA]], typiquement un [[modèle]] basé sur un [[réseau de neurones profonds]], en phase de production, pour qu'il se comporte d'une manière fautive.


Voir aussi [[débridage]]
Voir aussi [[débridage]]

Version du 13 janvier 2025 à 14:18

Définition

Les attaques adverses visent à soumettre des données (requêtes) sournoises ou corrompues à un système d'IA, typiquement un modèle basé sur un réseau de neurones profonds, en phase de production, pour qu'il se comporte d'une manière fautive.

Voir aussi débridage

Compléments

Les attaques adverses concernent autant les images, les textes et la voix. Ainsi, on pourrait maquiller un arrêt obligatoire pour qu'il ne soit pas reconnu par le système de vision d'un véhicule autonome et provoquer un accident. De même manière, un individu pourrait porter un masque, un macaron ou une coiffure qui entraverait le fonctionnement d'un système de reconnaissance faciale. un Astucieusement manipulé, un robot conversationnel peut fabuler, écrire des faussetés ou donner accès à des informations autrement interdites. En exploitant un système de synthèse vocale, il est possible de gagner accès à une ressource protégée par un système de reconnaissance vocale.


Une variante d'attaque adverse consiste en une modification imperceptible de l'entrée d’un algorithme, spécifiquement conçue pour provoquer un dysfonctionnement de celui-ci.

Français

attaque adverse

attaque par entrées malicieuses

attaque par exemples contradictoires

débridage

Anglais

adversarial attack

jailbreaking

Sources

CNIL

Les scientifiques ont contourné les défenses des chatbots ChatGPT et Bard et les ont forcés à générer des contenus nuisibles, gagadget.com

Attaques Adverses de l’Apprentissage Profond : Fonctionnement et Menace, Maina et Moumen 2021

On the impact of randomization on robustness in machine learning, Pinot 2020