~ formation conjointe d'un modèle d'IA en préservant la confidentialité, dans ce cas, les données sont envoyées sous forme de gradients, dont les longueurs sont limitées et auxquels du bruit est ajouté. ~ vérification de la stabilité des fonctions de hachage : une fonction de hachage doit modifier la sortie lorsqu'un paramètre initial est modifié en entrée ; les chercheurs construisent des fonctions de recherche → si le gradient dans les modèles est lisse/possède un vecteur de mouvement clair, cela signifie que le modèle présente des zones faibles (en raison de régularités).
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