{"id":132867,"date":"2022-03-04T09:57:36","date_gmt":"2022-03-04T08:57:36","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/?p=132867"},"modified":"2023-11-09T14:05:33","modified_gmt":"2023-11-09T14:05:33","slug":"adversarial-attack-quest-ce-que-cest-et-comment-proteger-lia-contre-cette-menace","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/adversarial-attack-quest-ce-que-cest-et-comment-proteger-lia-contre-cette-menace","title":{"rendered":"Adversarial Attack : D\u00e9finition et protection contre cette menace"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"132867\" class=\"elementor elementor-132867\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3cfecf4 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3cfecf4\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c6e2c3d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c6e2c3d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><p>Une Adversarial Attack consiste \u00e0 tromper ou \u00e0 d\u00e9tourner un mod\u00e8le de Machine Learning gr\u00e2ce \u00e0 des donn\u00e9es. D\u00e9couvrez tout ce que vous devez savoir sur ce fl\u00e9au mena\u00e7ant l'Intelligence Artificielle.<\/p>\n<p>Le terme \"adversarial attack\" fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 une technique appel\u00e9e \"adversarial Machine Learning\". Cette technique consiste \u00e0 tromper un mod\u00e8le de Machine Learning avec des donn\u00e9es d'apprentissage, afin de l'alt\u00e9rer, de le corrompre ou de le d\u00e9tourner.<\/p>\n<p>Il s'agit d'une menace grandissante pour le monde de la recherche en Intelligence Artificielle. \u00c0 l'heure o\u00f9 l'IA est de plus en plus utilis\u00e9e, ce danger n'est pas \u00e0 prendre \u00e0 la l\u00e9g\u00e8re.<\/p><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2a6928e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2a6928e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-79280a3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"79280a3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Quel est le but d'une Adversarial Attack ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f14f78f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f14f78f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Une <strong>Adversarial Attack<\/strong> a souvent pour but de <strong>causer le dysfonctionnement d&rsquo;un mod\u00e8le de<\/strong> <strong>Machine Learning<\/strong>. En entra\u00eenant un mod\u00e8le sur des donn\u00e9es impr\u00e9cises, ou volontairement falsifi\u00e9es, il est possible d&rsquo;impacter n\u00e9gativement ses performances futures.<\/p><p>De m\u00eame, un mod\u00e8le d\u00e9j\u00e0 entra\u00een\u00e9 peut \u00eatre <strong>corrompu<\/strong> par des donn\u00e9es. M\u00eame des syst\u00e8mes d\u00e9j\u00e0 commercialis\u00e9s peuvent \u00eatre <strong>vuln\u00e9rables \u00e0 ces attaques<\/strong>.<\/p><p>Il suffit par exemple de placer quelques stickers sur le sol pour pousser une voiture autonome \u00e0 prendre la mauvaise voie et \u00e0 rouler en sens inverse. De m\u00eame, des <strong>changements imperceptibles<\/strong> peuvent tromper un syst\u00e8me d&rsquo;analyse m\u00e9dicale et le pousser \u00e0 classifier une tumeur b\u00e9nigne comme maligne.<\/p><p>Un syst\u00e8me de vision par ordinateur peut confondre un panneau stop avec un panneau de limite de vitesse, pour peu qu&rsquo;un morceau de scotch y soit coll\u00e9. L&rsquo;<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/intelligence-artificielle-definition\">Intelligence Artificielle<\/a> <strong>est donc tr\u00e8s facile \u00e0 tromper<\/strong> \u00e0 l&rsquo;heure actuelle.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-41c9981 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"41c9981\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-41496e5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"41496e5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Les diff\u00e9rents types d'Adversarial Attacks<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6b53ec2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6b53ec2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">On distingue <strong>trois principales cat\u00e9gories d&rsquo;attaques adversariales<\/strong>. Le premier type est une attaque visant \u00e0 influencer un classificateur en perturbant le mod\u00e8le pour alt\u00e9rer ses pr\u00e9dictions.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Le second type consiste \u00e0 enfreindre la s\u00e9curit\u00e9 du mod\u00e8le pour y <strong>injecter des donn\u00e9es malveillantes<\/strong> qui seront classifi\u00e9es comme l\u00e9gitimes. Enfin, une attaque cibl\u00e9e consiste \u00e0 <strong>r\u00e9aliser une intrusion ou une perturbation sp\u00e9cifique<\/strong>, ou \u00e0 cr\u00e9er un d\u00e9sordre g\u00e9n\u00e9ral.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ces diff\u00e9rentes cat\u00e9gories peuvent \u00eatre sous-divis\u00e9es selon leur fonctionnement en \u00ab\u00a0bo\u00eete noire\u00a0\u00bb ou \u00ab\u00a0bo\u00eete blanche\u00a0\u00bb. Dans le cas d&rsquo;une attaque en bo\u00eete blanche, <strong>l&rsquo;attaquant a acc\u00e8s aux param\u00e8tres du mod\u00e8le<\/strong>. Ce n&rsquo;est pas le cas lors d&rsquo;une attaque en bo\u00eete noire.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Les attaques par \u00e9vasion sont les plus courantes. Elles consistent <strong>\u00e0 modifier les donn\u00e9es pour \u00e9viter les syst\u00e8mes de d\u00e9tection ou pour \u00eatre classifi\u00e9es comme l\u00e9gitimes<\/strong>. Ces attaques n&rsquo;impliquent pas d&rsquo;influencer les donn\u00e9es utilis\u00e9es pour entra\u00eener le mod\u00e8le.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En guise d&rsquo;exemple, il peut s&rsquo;agir d&rsquo;un <strong>malware <\/strong>ou d&rsquo;un <strong>spam <\/strong>dissimul\u00e9 dans une image en pi\u00e8ce jointe d&rsquo;un email afin d&rsquo;<strong>\u00e9viter la d\u00e9tection par les mod\u00e8les anti-spam des bo\u00eetes mail<\/strong>. De la m\u00eame mani\u00e8re, il est possible de tromper un syst\u00e8me de v\u00e9rification biom\u00e9trique.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Un autre type d&rsquo;attaque est le <strong>\u00ab\u00a0Data Poisoning\u00a0\u00bb<\/strong>. Cette m\u00e9thode consiste \u00e0 <strong>contaminer <\/strong>les donn\u00e9es utilis\u00e9es pour poursuivre l&rsquo;entra\u00eenement d&rsquo;un mod\u00e8le de Machine Learning. En injectant des \u00e9chantillons dans les donn\u00e9es, <strong>le processus est perturb\u00e9 et le mod\u00e8le est alt\u00e9r\u00e9<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Le vol de mod\u00e8le ou extraction de mod\u00e8le consiste <strong>\u00e0 reconstruire un mod\u00e8le ou \u00e0 en extraire les donn\u00e9es<\/strong> sur lesquelles il a \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9. Les cons\u00e9quences peuvent \u00eatre graves, si les donn\u00e9es d&rsquo;entra\u00eenement ou le mod\u00e8le sont <strong>sensibles et confidentiels<\/strong>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2e238de e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2e238de\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a5949f5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a5949f5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Quelques exemples d'adversarial attacks<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-26b5aa2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"26b5aa2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">L&rsquo;Intelligence Artificielle est une technologie nouvelle, mais <strong>on d\u00e9plore d\u00e9j\u00e0 de nombreuses Adversarial Attacks<\/strong>. Un hacker est parvenu \u00e0 imprimer en 3D une figurine de tortue dont la texture pousse l&rsquo;IA de d\u00e9tection d&rsquo;objet de Google \u00e0 la classifier comme fusil.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Un autre exemple est une image de chien modifi\u00e9e pour ressembler \u00e0 un chat, aussi bien pour les humains que pour les ordinateurs.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Face aux syst\u00e8mes de reconnaissance faciale, de nombreuses personnes ont cr\u00e9\u00e9 des \u00a0\u00bb <strong>adversarial patterns<\/strong> \u00a0\u00bb pour les lunettes et les v\u00eatements capables de tromper ces IA. Des \u00a0\u00bb <strong>adversarial inputs<\/strong> \u00a0\u00bb audio peuvent \u00e9galement perturber les assistants intelligents et les emp\u00eacher d&rsquo;entendre les commandes vocales.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dans une \u00e9tude publi\u00e9e en avril 2021, les chercheurs de Google et de l&rsquo;Universit\u00e9 de Californie \u00e0 Berkeley ont d\u00e9montr\u00e9 que <strong>m\u00eame les classificateurs forensiques les plus avanc\u00e9s sont vuln\u00e9rables aux adversarial attacks<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ces IA ont \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9es pour <strong>distinguer le contenu r\u00e9el et synth\u00e9tique<\/strong>, notamment pour lutter contre les Fake News ou les Deepfakes. Malheureusement, les Adversarial Attacks risquent de les emp\u00eacher de remplir ce r\u00f4le.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c398bd2 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"c398bd2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1520\" height=\"828\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/adversarial-attack-chatbot-scaled-e1639139334720.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-132922\" alt=\"adversarial-attack-chatbot\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/adversarial-attack-chatbot-scaled-e1639139334720.jpg 1520w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/adversarial-attack-chatbot-scaled-e1639139334720-300x163.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/adversarial-attack-chatbot-scaled-e1639139334720-1024x558.jpg 1024w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/adversarial-attack-chatbot-scaled-e1639139334720-768x418.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 1520px) 100vw, 1520px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c6b1b54 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c6b1b54\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Un autre cas bien connu est celui du <a href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Tay_(intelligence_artificielle)\">chatbot Tay<\/a>, d\u00e9ploy\u00e9 sur Twitter par Microsoft pour apprendre \u00e0 tenir une conversation via l&rsquo;interaction avec les autres internautes. Malheureusement, les trolls se sont amus\u00e9s \u00e0 nourrir Tay d&rsquo;insultes et de propos offensants pour la rendre incontr\u00f4lable. Seize heures apr\u00e8s son lancement, Microsoft fut forc\u00e9e de d\u00e9sactiver son<strong> IA devenue raciste et homophobe<\/strong>.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1ae5217 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1ae5217\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6a2c9bb elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6a2c9bb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Comment se prot\u00e9ger contre une Adversarial Attack ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-523bb6f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"523bb6f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Au fil des derni\u00e8res ann\u00e9es, la recherche sur les Adversarial Attacks s&rsquo;est beaucoup d\u00e9velopp\u00e9e. En 2014, il n&rsquo;existait aucune \u00e9tude sur le sujet sur le serveur Arxiv.org. <strong>En 2020, on d\u00e9nombre plus de 1100 \u00e9tudes sur cette plateforme.<\/strong><\/p><p>En revanche, selon le rapport National Security Commission on Artificial Intelligence de 2019, seul <strong>un tr\u00e8s faible pourcentage de recherche en IA est tourn\u00e9 vers la d\u00e9fense contre les attaques adversarial<\/strong>.<\/p><p>Les m\u00e9thodes de protection se d\u00e9veloppent n\u00e9anmoins, et ce sujet occupe d\u00e9sormais une place importante dans les conf\u00e9rences de prestige comme <a href=\"https:\/\/nips.cc\/\">NeurIPS<\/a>, <a href=\"https:\/\/iclr.cc\/\">ICLR<\/a>, <strong>DEF CON<\/strong>, <strong>Black Hat<\/strong> ou <strong>Usenix<\/strong>.<\/p><p>Des startups voient le jour pour lutter contre ce fl\u00e9au. Par exemple, <strong>Resistant AI<\/strong> propose un produit permettant de renforcer les algorithmes IA contre les attaques.<\/p><p>Une bonne mesure de d\u00e9fense consiste \u00e0<strong> tester la r\u00e9sistance des mod\u00e8les avec un Cheval de Troie<\/strong>. Dans le cas du Machine Learning, ce type d&rsquo;attaque consiste \u00e0 modifier le mod\u00e8le pour qu&rsquo;il produise des r\u00e9ponses incorrectes.<\/p><p>Afin de simplifier ces tests et de permettre aux entreprises de les mener \u00e0 grande \u00e9chelle, les chercheurs de la John Hopkins University ont d\u00e9velopp\u00e9 le <strong>framework TrojAI<\/strong>. Cet ensemble d&rsquo;outils g\u00e9n\u00e8re des ensembles de donn\u00e9es et des mod\u00e8les d\u00e9j\u00e0 alt\u00e9r\u00e9s par des trojans.<\/p><p>Ainsi, les chercheurs peuvent mener leurs exp\u00e9riences et tenter de comprendre les effets des divers ensembles de donn\u00e9es sur les mod\u00e8les. Il devient <strong>plus facile de tester des m\u00e9thodes de d\u00e9tection<\/strong> pour mieux renforcer l&rsquo;IA.<\/p><p>De leur c\u00f4t\u00e9, les chercheurs de Google ont publi\u00e9 une \u00e9tude d\u00e9crivant <strong>un framework capable de d\u00e9tecter les attaques<\/strong>. Diff\u00e9rentes entreprises proposent des outils permettant de g\u00e9n\u00e9rer des exemples adversarial pour tromper les mod\u00e8les de frameworks comme <strong>MxNet<\/strong>, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/keras\">Keras<\/a>, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/pytorch-tout-savoir\">Facebook PyTorch<\/a>, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/tensorflow\">TensorFlow<\/a> ou <strong>Caffe2<\/strong>.<\/p><p>On peut citer Baidu Advbox, <strong>Microsoft Counterfit<\/strong>, <strong>IBM Adversarial Robustness Toolbox<\/strong> ou <strong>Salesforce Robustness Gym<\/strong>. Le laboratoire d&rsquo;intelligence artificielle du MIT a \u00e9galement lanc\u00e9 l&rsquo;outil <strong>TextFooler pour renforcer les mod\u00e8les de traitement naturel du langage<\/strong> (<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/introduction-au-nlp-natural-language-processing\">NLP<\/a>).<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-365df7d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"365df7d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Vous savez tout sur les Adversarial Attacks. D\u00e9couvrez tout ce que vous devez savoir sur le <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/machine-learning-tout-savoir\">Machine Learning<\/a>, et sur les <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/fonctionnement-des-reseaux-neurones\">r\u00e9seaux de neurones artificiels<\/a>.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8f5b61a elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"8f5b61a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-machine-learning-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">D\u00e9couvrez la formation Machine Learning Engineer<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Une Adversarial Attack consiste \u00e0 tromper ou \u00e0 d\u00e9tourner un mod\u00e8le de Machine Learning gr\u00e2ce \u00e0 des donn\u00e9es. D\u00e9couvrez tout ce que vous devez savoir sur ce fl\u00e9au mena\u00e7ant l&rsquo;Intelligence Artificielle. Le terme \u00ab\u00a0adversarial attack\u00a0\u00bb fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 une technique appel\u00e9e \u00ab\u00a0adversarial Machine Learning\u00a0\u00bb. Cette technique consiste \u00e0 tromper un mod\u00e8le de Machine Learning avec [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":78,"featured_media":147636,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2497],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Adversarial Attack : D\u00e9finition et protection contre cette menace<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Aujourd&#039;hui, l&#039;Intelligence artificielle est \u00e0 un tournant majeur. 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