Détection de l'absence de distribution

La détection de données non distribuées est un processus utilisé dans l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle qui permet à un système déployé de détecter lorsque les données saisies sont radicalement différentes de celles sur lesquelles le système a été formé ou qui sont considérées comme "normales". Ce processus permet au système de reconnaître qu'il reçoit des données hors distribution et de réagir en conséquence.

La détection des données non distribuées est devenue une question de plus en plus importante dans le domaine de la sécurité informatique, car l'apprentissage automatique est utilisé de plus en plus fréquemment dans les applications de sécurité. Par exemple, les logiciels malveillants et d'autres attaques peuvent utiliser des données hors distribution pour échapper à la détection des systèmes de sécurité basés sur l'apprentissage automatique. La détection des données non distribuées peut contribuer à prévenir ce type d'attaques en alertant les humains ou d'autres systèmes qu'une situation peut être suspecte.

La détection de l'absence de distribution peut être mise en œuvre de plusieurs manières. L'une d'entre elles consiste à définir et à intégrer au système un "détecteur de dérive conceptuelle" qui alertera le système lorsque les données diffèrent de manière significative des données d'apprentissage. Pour ce faire, il faut étiqueter manuellement les données d'apprentissage afin de fixer des limites normales pour le système. Une autre solution consiste à utiliser l'"apprentissage robuste avec étiquette et bruit", qui permet au système de détecter les données hors distribution sans étiquetage manuel. En outre, la "classification à une classe" peut être utilisée pour identifier les données hors distribution en fixant un seuil de classification.

La détection hors distribution est un élément important du déploiement des systèmes d'apprentissage automatique. Elle permettra de s'assurer que ces systèmes sont mieux à même de détecter et de réagir à des situations potentiellement dommageables avant qu'elles ne deviennent trop graves. Alors que l'utilisation de l'apprentissage automatique dans le domaine de la sécurité continue de croître, il est important de mettre en œuvre la détection de la redistribution des données, ainsi que d'autres mesures de sécurité préventives.