Attaque Adversariale
Techniques qui manipulent les modèles d'IA en introduisant des entrées trompeuses pour provoquer des résultats incorrects.
Modifications délibérées et souvent imperceptibles des données d'entrée—images, texte ou audio—qui exploitent les vulnérabilités des frontières de décision d'un modèle d'IA. De telles attaques mettent en évidence les faiblesses des systèmes boîte noire et soulignent la nécessité de défenses proactives : formation adversariale (injection d'exemples conçus pendant la formation), couches de purification des entrées et tests de pénétration « red-team » continus.
Les chercheurs en sécurité placent de petits autocollants artistiques sur un panneau d'arrêt afin que le système de vision d'une voiture autonome le lise à tort comme « Limite de vitesse 45 ». Le constructeur automobile réagit en intégrant des détecteurs d'exemples adversaires et en renforçant le modèle avec un prétraitement d'entrée aléatoire.
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