Même les modèles d’IA les plus performants peuvent être trompés. Les exemples adversariaux sont des données d’entrée créées par un attaquant dans le but de tromper les modèles d’IA. Confronté à ces données, votre système peut faire des erreurs critiques.
Les exemples adversariaux sont des données d’entrée conçues par un attaquant pour tromper les modèles d’IA.
Ils peuvent fonctionner sur tous types de données tels que des images, du texte ou des fichiers audio.
Ils comprennent des perturbations qui poussent le modèle à faire des prédictions incorrectes.
Par exemple, un panneau stop peut être modifié pour que l’IA voie un panneau de limitation de vitesse à la place. Dans le traitement du langage naturel, une petite modification de mot peut faire basculer un classificateur de sentiment de « positif » à « négatif ». Ces attaques exploitent le fait que de nombreux modèles d’IA apprennent des schémas qui sont statistiquement significatifs mais sémantiquement fragiles.
Renforcez vos modèles contre les attaques par exemple adversarial.
Testez plusieurs scénarios réels d’attaques.
Respectez les exigences réglementaires et les normes industrielles.
Obtenez des diagnostics détaillés et des recommandations sur mesure.
Test disponible pour les modèles traitant des images, de l’audio, du langage ou des données tabulaires.
Obtenez un modèle fiable même face aux attaques les plus avancées.
Nous simulons des attaques adverses réelles sur vos modèles d’IA afin de mettre en évidence leurs points faibles et d’évaluer leur robustesse. Notre service fournit des diagnostics détaillés et des recommandations personnalisées pour renforcer vos modèles contre la manipulation. Que vous travailliez sur la reconnaissance d’images, le NLP ou les données tabulaires, notre suite de tests s’adapte à votre cas d’utilisation et vous aide à construire une IA vraiment fiable.
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Un exemple adversarial est une entrée malveillante conçue pour tromper les modèles d’IA. Cela peut conduire à des prédictions incorrectes, ce qui peut être critique dans des applications comme la conduite autonome ou la santé.
Nous effectuons des tests adversariaux pour identifier les vulnérabilités de votre modèle. Cela inclut la génération d’exemples adversariaux et l’évaluation de la performance du modèle face à ceux-ci.
Les exemples adversariaux peuvent affecter n’importe quel type de données, qu’il s’agisse d’images, de texte, de données tabulaires, ou d’autres encore. Notre suite de tests a été spécialement conçue pour évaluer la robustesse des modèles d’IA quel que soit le type de données traité.
Bien qu’il soit impossible de rendre un modèle complètement immunisé à de telles attaques, nous pouvons significativement améliorer sa robustesse. Notre service fournit des recommandations sur mesure pour renforcer votre modèle.
Notre processus de test de robustesse inclut la génération d’exemples adversariaux, l’évaluation de la performance de votre modèle face à ceux-ci, et la fourniture de diagnostics détaillés et de recommandations.
Les résultats identifieront les vulnérabilités de votre modèle et fourniront des informations exploitables pour améliorer sa robustesse. Cela aide à garantir que votre système d’IA fonctionne de manière fiable dans des scénarios réels.
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