Pas d’IA sans données. Cependant, dans certains domaines comme celui de la santé, ou des banques ; les données sont très sensibles et privées, entre outre, des réglementations de protection de données constituent une sérieuse contrainte leur agrégation. L’apprentissage fédéré est une approche d'apprentissage automatique qui entraîne collaborativement un modèle sur plusieurs sources de données sans les collecter, ni les partager. Toutefois, il est crucial de s'assurer qu'elle est digne de confiance. Ce projet vise à évaluer l’état actuel de fiabilité des systèmes d'apprentissage fédéré, sous-la perspective de robustesse, sécurité et de confidentialité à l'aide de tests de mutation.
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Elnathan Tiokou-L'IA pour la sécurité et la confidentialité de ses utilisateurs et non-utilisateurs
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