Description
Les attaques adversaires ont rencontré un fort écho dans la communauté de vision par ordinateur. Pour autant, via ce type d’attaque, un hacker ne peut modifier le comportement de l’algorithme ciblé que localement. Inversement, l’empoisonnement de données est en mesure de modifier globalement le comportement de l’algorithme visé, et, il n’est pas forcément détectable par un opérateur notamment si on considère un empoisonnement invisible comme celui introduit dans “poison frogs” (arxiv.org/abs/1804.00792). Cependant, il apparaît que ces empoisonnements invisibles sont parfois inopérants face à un apprentissage robuste. Cela amène à relativer le risque réel d’une telle attaque.
Prochains exposés
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CHERIoT RTOS: An OS for Fine-Grained Memory-Safe Compartments on Low-Cost Embedded Devices
Orateur : Hugo Lefeuvre - The University of British Columbia
Embedded systems do not benefit from strong memory protection, because they are designed to minimize cost. At the same time, there is increasing pressure to connect embedded devices to the internet, where their vulnerable nature makes them routinely subject to compromise. This fundamental tension leads to the current status-quo where exploitable devices put individuals and critical infrastructure[…]-
SoSysec
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Compartmentalization
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Operating system and virtualization
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Hardware/software co-design
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Hardware architecture
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