Zitao Chen

Présentation d'un nouveau mécanisme de défense contre les attaques par inférence d'appartenance dans les modèles d'apprentissage automatique.

Le poisoning de code augmente les risques d'attaques par inférence de membres sur des données sensibles.

Un outil aide les utilisateurs à vérifier si leurs données ont été utilisées dans des modèles d'apprentissage profond.