Distillation IA : quand des nombres anodins cachent un backdoor
Peut-on corrompre un modèle d'IA sans glisser le moindre mot suspect dans ses données d'entraînement ? Une recherche récente révèle qu'une simple distillation sur des suites de nombres suffit à transférer des backdoors et des réflexes de piratage. Un constat qui bouleverse nos certitudes sur l'audit et la sécurité des données synthétiques.
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