Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Chiffrement Homomorphe
Permet d'effectuer des calculs mathématiques directement sur des données chiffrées sans les déchiffrer préalablement
Differential Privacy
Technique ajoutant un bruit contrôlé aux données pour protéger l'information individuelle tout en préservant les propriétés statistiques
Apprentissage Fédéré
Approche d'entraînement distribuée où les modèles s'améliorent localement sans centraliser les données sensibles
Attaques Adverses et Défenses
Étude des manipulations malveillantes des modèles et développement de contre-mesures pour maintenir leur robustesse
Secure Multi-Party Computation
Protocoles cryptographiques permettant à plusieurs parties de collaborer sur un calcul sans révéler leurs données privées
Mécanismes de Confidentialité
Ensemble de techniques formelles garantissant la protection des informations dans les systèmes d'apprentissage
Évasion de Modèle
Techniques de détection et prévention des fuites d'informations sensibles depuis les modèles entraînés
Confidentialité Différentielle Locale
Variante de la differential privacy appliquée directement au niveau des données individuelles avant collecte
Inférence d'Attributs
Protection contre les attaques visant à déduire des informations sensibles à partir des sorties du modèle
Robustesse des Modèles
Renforcement des modèles machine learning pour résister aux manipulations et maintenir leurs performances
Anonymisation et K-Anonymat
Techniques de masquage d'identité assurant qu chaque enregistrement ne peut être distingué d'au moins k-1 autres
Téléchargement Sécurisé de Modèles
Protocoles de protection des modèles pendant leur transfert et déploiement dans des environnements non sécurisés
Agrégation Sécurisée
Méthodes de combinaison sécurisée de résultats provenant de multiples sources sans compromettre la confidentialité
Validation Croisée Privée
Techniques d'évaluation des modèles sans exposer les données d'entraînement ou de test originales
Perturbation des Données
Modification contrôlée des données d'entraînement pour prévenir la fuite d'informations tout en préservant l'utilité