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SUMMARY:Conférence "Sciences et Société" sur l'IA avec Malik Ghalab
DESCRIPTION:Nos machines peuvent-elles dorénavant prendre des décisions ? \nMalika Ghalab\, directeur de recherche CNRS émérite au LAAS interviendra à la prochaine conférence « Sciences et Société » pour tenter de répondre à cette question. Il vous donne rendez-vous le jeudi 20 septembre dès 20h30 à l’amphi Botté de l’IUT Charlemagne. \nL’Intelligence Artificielle (IA) est un domaine de recherche multi-disciplinaire\, à l’interface de l’informatique\, des mathématiques appliquées et des sciences cognitives. L’objet de l’IA est la mécanisation de tâches qui requièrent des connaissances et des capacités de perception\, de raisonnement et de prise de décision. Ce domaine\, encore jeune bien que sexagénaire\, a fait beaucoup de progrès dont il est fréquemment question dans les médias\, parfois avec exagération sur ses possibilités et dangers. \nNos machines peuvent-elles dorénavant prendre des décisions ? La question mérite être analysée pour les deux sens de « pouvoir décider » :\nBien entendu\, avoir le droit requière en théorie d’avoir la capacité de prendre des décisions\, mais ceci est loin d’être suffisant. Sur le premier volet\, l’exposé résumera l’état de l’art en IA. On illustrera les tâches pour lesquels les capacités des machines à trouver de bonnes décisions sont désormais effectives\, en distinguant la décision autonome de l’aide à la prise de décision humaine. On insistera sur les limites des capacités actuelles\, qui restent spécifiques à des tâches particulières et qui ne se généralisent que difficilement à un large spectre de tâches. Le deuxième volet soulève des risques sociaux et éthiques\, mais également des problèmes scientifiques largement ouverts\, qui aggravent ces risques. \nCette conférence faisant partie du cycle « Sciences et société »  est organisée par l’IUT Charlemagne\, l’Institut Elie Cartan de Lorraine et la Fédération Charles Hermite \n 
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SUMMARY:Séminaire Sécurité Loria : Clémentine Maurice
DESCRIPTION:Next SSL seminar will take place on Thursday\, September 27th at 1.30 pm in room A008. \nClémentine Maurice (CNRS\, IRISA) will give a presentation entitled « Evolution of microarchitectural attacks ». \n \nHardware is often considered as an abstract layer that behaves correctly\, just executing instructions and outputing a result. However\, the internal state of the hardware leaks information about the programs that are executing\, paving the way for covert or side-channel attacks. \nIn this presentation\, we will cover the evolution of microarchitectural attacks. We will first have a look at a historical recap of past attacks and how the field evolved in the last years. We will focus on two recent trends\, that are practical attacks (by demonstrating robust covert channels in the cloud) and the increase of the attack surface. We will conclude with the different challenges and open questions that the field is facing.
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SUMMARY:Seminar : Sandra Strohback and Yang Zhang (CISPA)
DESCRIPTION:Our colleagues from CISPA Saarland\, Sandra Strohback and Yang Zhang will visit us\non friday september\, 28 to give the following talks in room A008 :\n\n\n2pm – 2pm15 :  Sandra Strohback will give a presentation on the next Workshop CISPA-LORIA on Security and Privacy Issues of Big Data:\n\n2pm15 – 3pm: Yang Zhang will give a talk entitled  » ML-Leaks: Model and Data Independent Membership Inference Attacks and Defenses on Machine Learning Models ».\n\n \nAbstract: \nMachine learning (ML) has become a core component of many real-world applications and training data is a key factor that drives current progress. This huge success has led Internet companies to deploy machine learning as a service (MLaaS). Recently\, the first membership inference attack has shown that extraction of information on the training set is possible in such MLaaS settings\, which has severe security and privacy implications. \nHowever\, the early demonstrations of the feasibility of such attacks have many assumptions on the adversary\, such as using multiple so-called shadow models\, knowledge of the target model structure\, and having a dataset from the same distribution as the target model’s training data.\nIn this talk\, I will present our newest results on relaxing all these key assumptions\, thereby showing that such attacks are very broadly applicable at low cost and thereby pose a more severe risk than previously thought. We present the most comprehensive study so far on\nthis emerging and developing threat using eight diverse datasets which show the viability of the proposed attacks across domains. \nIn addition\, we propose the first effective defense mechanisms against such broader class of membership inference attacks that maintain a high level of utility of the ML model.
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