Prise de décision quantique : la confidentialité du réseau neuronal

Cette séance de cours traite du modèle de prise de décision quantique et de son application à la reconnaissance des individus par le traitement de l'image. L'instructeur explique comment créer des modèles pour diverses propriétés des individus en prenant plusieurs photos. Le processus consiste à diviser le modèle pour vérifier les identités, par exemple en confirmant qu’une personne dans une base de données correspond aux images fournies. La séance de cours couvre également l'utilisation des réseaux pour calculer des gradients de données synthétiques, en les comparant aux gradients reçus par le réseau de neurones. Le concept de confidentialité dans les réseaux neuronaux est introduit, soulignant que le réseau reste privé à moins que certains événements probabilistes ne se produisent. L'instructeur souligne l'importance de sélectionner des variables appropriées pour le bruit dans les gradients, ce qui peut affecter la vie privée du modèle. La discussion se termine par les implications de ces paramètres sur la sécurité du réseau neuronal contre les attaquants potentiels, illustrant l’équilibre entre l’intégrité des données et la confidentialité dans les cadres décisionnels quantiques.