Formation contradictoire

La formation contradictoire est une approche de l'apprentissage automatique qui vise à accroître la robustesse du modèle en l'armant de la capacité de se défendre contre les attaques. Il s'agit d'une forme d'augmentation des données qui introduit une forme de bruit artificiel dans les données d'apprentissage. Ce bruit peut être généré par des algorithmes ou simplement en ajoutant de petites perturbations aux échantillons d'entrée.

L'objectif de l'entraînement contradictoire est de rendre les performances du modèle plus robustes à certains types d'attaques. Par exemple, l'ajout de petites perturbations aux données d'entrée peut rendre le modèle moins sensible à certains types d'attaques. Le principe est similaire au concept de régularisation, dans lequel le modèle est entraîné à moins dépendre de caractéristiques spécifiques.

L'entraînement contradictoire peut contribuer à réduire le risque de surajustement, car les données bruyantes encouragent le modèle à se généraliser plus efficacement. Il peut également être utilisé pour accroître la précision du modèle sur de nouveaux ensembles de données, car la robustesse aux attaques améliore ses performances.

L'entraînement contradictoire peut également contribuer à améliorer la sécurité du modèle lui-même, dans la mesure où il présente un degré de résistance plus élevé à certaines attaques. Il est ainsi moins vulnérable à la manipulation ou à l'empoisonnement des données d'apprentissage, par exemple, qui peuvent entraîner de mauvaises performances.

L'entraînement contradictoire est couramment utilisé pour améliorer les performances et la sécurité des modèles d'apprentissage profond. Il a été utilisé pour accroître la précision et la robustesse des approches de cybersécurité basées sur les données, telles que la détection des anomalies et la prévention des intrusions dans les réseaux.