Si des données erronées sont introduites intentionnellement, un système peut apprendre des modèles incorrects, entraînant des décisions potentiellement dangereuses.
Par exemple, un attaquant peut tromper les caméras avec un laser, faisant croire à l’IA que des quais sont occupés, ce qui retarderait l’arrivée des trains, posant ainsi des risques sévères.
Pour se défendre contre ce type d’attaque, les chercheurs explorent des méthodes comme l’apprentissage fédéré et la blockchain.
L’apprentissage fédéré permet une formation décentralisée, diminuant les vulnérabilités liées à la centralisation des données.
D’autre part, la blockchain assure la transparence et la traçabilité des données, ce qui aide à identifier et contrer les anomalies.
Ces technologies peuvent renforcer la résilience des systèmes d’IA face aux manipulations, en permettant une intervention rapide pour protéger l’intégrité des opérations.Boostez votre boutique WooCommerce avec l'IA !
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