From 59ab9bb16768585e2c4bd20c8ae63b12da8dfaad Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Jan Aalmoes <jan.aalmoes@inria.fr>
Date: Mon, 30 Sep 2024 20:03:51 +0200
Subject: synthetid methodo jan

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 background/conf.tex | 1 +
 1 file changed, 1 insertion(+)

(limited to 'background/conf.tex')

diff --git a/background/conf.tex b/background/conf.tex
index 8ad8379..4c22136 100644
--- a/background/conf.tex
+++ b/background/conf.tex
@@ -7,6 +7,7 @@ Dans le cadre d'attaques nous parlerons de \emph{modèle cible} pour désigner l
 
 \FloatBarrier
 \subsubsection{Risque sur les données d'entraînement}
+\label{sec:background-ml-mia}
 L'attaque d'inférence d'appartenance (MIA) consiste à inférer si une donnée a servi à l'entraînement du modèle cible. 
 Cette attaque utilise le fait que les modèles d'apprentissage automatique ont en général une moins bonne performance sur les données qui n'ont pas été utilisées à l'entraînement, c'est le sur-ajustement\footnote{\textit{Overfitting}}~\cite{hawkins2004problem,ying2019overview}.
 Ce problème peut survenir principalement quand le modèle cible est trop complexe par rapport à la tâche qui lui est demandée.
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cgit v1.2.3

