Cybersécurité
L’approche topologique identifie les attaques contradictoires dans les systèmes d’IA multimodaux.
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 recherche, qui met en avant l’importance de ces approches topologiques, a été présentée lors d’une conférence internationale, soulignant son potentiel transformateur pour sécuriser les systèmes d’IA futurs.