Des chercheurs du Los Alamos National Laboratory ont développé un cadre innovant pour détecter les menaces adversariales, visant à renforcer la sécurité des systèmes qui combinent texte et images.

Les attaques, utilisant des perturbations subtiles pour manipuler les résultats, soulignent le besoin d’une compréhension approfondie des faiblesses des modèles afin d’améliorer leur résilience face à ces menaces complexes.

Cette approche repose sur l’analyse topologique des données pour identifier les signatures d’attaques, en mesurant les distorsions géométriques causées par des intrusions.

Deux nouvelles techniques, appelées « pertes contrastives topologiques », ont été mises au point pour quantifier ces différences de manière précise.

Les résultats, validés via un supercalculateur, ont montré que cette méthode dépasse les défenses actuelles, offrant ainsi une protection efficace contre les menaces adversariales.

La gestion manuelle des mises à jour dans Google Drive, ainsi que le suivi des signaux externes, s’avère chronophage et propice à des erreurs, retarde les réponses et peut engendrer des occasions manquées.

Une solution automatisée est nécessaire pour offrir des évaluations de risques claires et des recommandations d’atténuation, facilitant ainsi une prise de décision rapide et informée.

Google Gemini propose des actions planifiées qui automatisent la surveillance des risques, en intégrant des données de diverses sources.

Ces fonctionnalités permettent d’alerter proactivement les dirigeants sur les problèmes potentiels et de gagner du temps en réduisant la nécessité d’agrégation manuelle des données.

Cette avancée permet de réduire la consommation d’énergie à un dixième des modèles actuels tout en préservant les états fragiles des qubits, améliorant ainsi la stabilité et la vitesse des systèmes quantiques.

La capacité à gérer plusieurs états simultanément (superposition) rend les ordinateurs quantiques adaptés à des tâches complexes, comme la découverte de médicaments et la cybersécurité.

Cet amplificateur, fonctionnant par impulsions, ne consomme d’énergie que lors de son activation, minimisant ainsi la chaleur générée, facteur limitant dans l’évolution des ordinateurs quantiques.

Les chercheurs ont développé des solutions algorithmiques pour garantir que l’amplificateur réagisse rapidement aux signaux des qubits.