Attaque d'inférence

Attaque par Inférence fait référence au comportement où un attaquant utilise les résultats de prédiction d'un modèle d'apprentissage automatique pour inférer des informations sensibles sur les données d'entraînement. L'objectif est de révéler les caractéristiques des données utilisées lors du processus d'entraînement, y compris mais sans s'y limiter, les identités individuelles et les valeurs d'attributs. Cette méthode d'attaque a une valeur d'application significative dans la protection de la vie privée des données et l'évaluation de la sécurité, car elle peut aider à identifier et à corriger les vulnérabilités potentielles, renforçant ainsi la sécurité globale du système. Dans la recherche sur l'apprentissage automatique adverse, l'Attaque par Inférence est l'une des méthodes clés pour évaluer la robustesse et les capacités de protection de la vie privée des modèles.