AI Sous Attaque : Analyser les Vulnérabilités et Construire un Apprentissage Automatique Résilient
Ce document de recherche explore le domaine émergent de l’apprentissage automatique adversarial, fournissant une taxonomie complète des différentes stratégies d’attaque et des techniques d’atténuation correspondantes. En catégorisant les menaces et les défenses, il vise à améliorer la compréhension de la façon de construire des systèmes d’IA fiables et responsables. Le :