L’utilisateur veut comprendre l’empoisonnement des données dans le contexte de la sécurité des LLM et l’appliquer à des travaux pratiques de gouvernance ou de conformité de l’IA.
L’empoisonnement des données est une attaque adversariale dans laquelle un acteur malveillant interfère avec les données ou le processus d’entraînement utilisés pour construire un modèle. En insérant, modifiant ou corrompant des exemples d’entraînement, l’attaquant cherche à manipuler le comportement du modèle, à dégrader ses performances ou à créer des défaillances ciblées.
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