Sécurité d'apprentissage automatique

Cette séance de cours couvre les bases de la sécurité de l'apprentissage automatique, y compris le vol de modèles, la modification des sorties de modèles, les problèmes liés à l'apprentissage fédéré et les pièges dans la taxonomie de l'apprentissage automatique. Il se penche également sur les conditions conflictuelles, le vol de modèles, l'apprentissage automatique comme service et les défis de la vie privée dans l'apprentissage automatique. L'instructeur discute des implications des attaques contre les réseaux neuronaux, des défenses contre le vol de modèles et des défis de la prévention d'exemples contradictoires. La séance de cours se termine par des idées sur les biais, les erreurs et l'importance de s'attaquer aux biais dans les modèles d'apprentissage automatique.