Benjamin I. P. Rubinstein

Améliorer la sécurité des modèles d'apprentissage automatique contre les attaques adverses grâce à une robustesse certifiée.

La recherche met en avant les vulnérabilités des systèmes MNMT face aux attaques par backdoor.

Une méthode pour améliorer la fiabilité des modèles de régression face aux attaques.

S'attaquer aux problèmes de surapprentissage et de confidentialité dans les ensembles de données évolutifs.