Détection d'attaque adversaire

La détection d'attaques adverses fait référence à l'identification et à la défense contre des entrées malveillantes ciblant les modèles d'apprentissage automatique, conçues pour induire ces modèles en erreur et les amener à produire des résultats incorrects. L'objectif de cette tâche est de détecter et de prévenir les attaques adverses en temps opportun en analysant les caractéristiques anormales des données d'entrée, afin d'améliorer la sécurité et la robustesse des modèles. Avec le soutien d'une base de connaissances, la détection d'attaques adverses peut être largement appliquée dans des domaines tels que la cybersécurité et le contrôle des risques financiers, garantissant ainsi le fonctionnement fiable des systèmes.