Formation sur la sécurité de l’apprentissage machine

L’objectif de cette formation est de sensibiliser les participants au type de risques ayant un impact sur l’apprentissage automatique et à la manière de les identifier, de les évaluer et de les atténuer.

Ne mettez pas en danger vos efforts d’apprentissage machine

Avec l’arrivée des modèles et des applications d’apprentissage machine dans l’écosystème logiciel, de nouveaux risques et vecteurs d’attaque qui ne sont pas toujours couverts par les pratiques de cybersécurité traditionnelles apparaissent. Ces menaces dépendent d’une grande variété de facteurs, des données d’entraînement aux boucles de rétroaction des modèles. En raison de leur nouveauté et d’un manque général de sensibilisation, nombre de ces risques peuvent être facilement négligés, exposant les modèles d’apprentissage machine à des abus et à des attaques.

Ce que nous vous proposons

En prenant part à notre formation en sécurité de l’apprentissage machine, les participants recevront les outils nécessaires pour reconnaître où leurs modèles ou leurs applications d’apprentissage machine sont vulnérables et pour appliquer les solutions appropriées. Les participants recevront des supports de cours comprenant des diapositives, un tableau collaboratif, des références, un code d’exercice, des solutions et des documents d’étude de cas.

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Contenu de la formation en sécurité

  • Différentes étapes du développement, de la formation et de l’exploitation, telles que la collecte de données, l’entrainement de modèle, l’interaction avec le modèle, le transfert de ce que le modèle a appris vers une application ou un nouveau modèle, les boucles de rétroaction pour améliorer le modèle ou l’intégration du modèle existant.
  • Principaux types d’attaques : entrées adverses, fuites de modèles, biais de modèles, portes dérobées de modèles
  • Solutions appropriées et stratégies d’atténuation
  • Exercices pratiques démontrant de nombreuses attaques possibles
  • Illustration de cas réels
  • Un cadre d’analyse, de classification et d’évaluation
  • Étude de cas avec évaluation d’une solution d’apprentissage machine
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Qui peut bénéficier d’une formation en sécurité ?

  • Les spécialistes des données
  • Praticiens de l’apprentissage machine
  • Les parties prenantes impliquées dans le développement de l’apprentissage machine

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Ireneu Pla Machine Learning Engineer

Andrea Rapanaro Machine Learning Business Development