From 411624f6f259084641deb92f20d512908c8b7d4f Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Jan Aalmoes <jan.aalmoes@inria.fr>
Date: Sat, 5 Oct 2024 19:25:34 +0200
Subject: Correction maman

---
 synthetic/methodology.tex | 8 ++++----
 1 file changed, 4 insertions(+), 4 deletions(-)

(limited to 'synthetic/methodology.tex')

diff --git a/synthetic/methodology.tex b/synthetic/methodology.tex
index 9fd6703..34b5e96 100644
--- a/synthetic/methodology.tex
+++ b/synthetic/methodology.tex
@@ -33,16 +33,16 @@ Dans nos expériences, nous utilisons l'implémentation de CTGAN du \textit{Synt
 Nous utilisons une forêt aléatoire avec cent arbres pour la tâche de classification du modèle cible : inféré si la personne a un travail.
 Nous utilisons l'implémentation de scikit-learn de la forêt aléatoire.
 
-Pour évaluer les tâches de classification, nous utilisons l'exactitude équilibrée que nous avons présenté en Section~\ref{sec:background-ml-classif}.
+Pour évaluer les tâches de classification, nous utilisons l'exactitude équilibrée que nous avons présentée en Section~\ref{sec:background-ml-classif}.
 
 \subsection{Modèle d'attaque} 
 Nous étudions deux notions de confidentialité : l'AIA et la MIA.
-Concernant l'AIA nous n'étudions ici que la version de l'attaque qui utilise les logits, celle que nous avons présenté à la Section~\ref{sec:aia-soft}.
+Concernant l'AIA nous n'étudions ici que la version de l'attaque qui utilise les logits, celle que nous avons présentée à la Section~\ref{sec:aia-soft}.
 
 \subsubsection{Inférence de l'appartenance  (MIA)}
 Concernant la MIA, nous n'utilisons pas des modèles miroirs, nous adoptons plutôt une approche similaire à celle de Yeom et al.~\cite{yeom}.
 Nous considérons que l'adversaire a à sa disposition une base de données qui contient les coûts et leur statut d'appartenance correspondant ($m$ or $\bar{m}$).
-C'est donc la même méthodologie que celle que nous avons utilisé pour présenter la MIA à la Section~\ref{sec:background-ml-mia}.
+C'est donc la même méthodologie que celle que nous avons utilisée pour présenter la MIA à la Section~\ref{sec:background-ml-mia}.
 Cette méthodologie entraîne un risque plus élevé pour la confidentialité que l'utilisation de modèles miroirs ; c'est donc une évaluation qui permet d'avoir des garanties relativement fortes de protection par rapport aux attaques pratiques.
 Comme cette étude se concentre sur les données synthétiques, les membres ($m$) sont les points utilisés pour entraîner le générateur et non pas les points utilisés pour entraîner le modèle cible comme nous pouvons le voir sur la Figure~\ref{fig:synth-split}.
 
@@ -63,7 +63,7 @@ Nous appliquons OVR CTRL à la fois sur les données synthétiques et sur les do
     \label{fig:aia-ovr}
 \end{figure}
 
-Avant d'utiliser les données réelles pour entraîner le générateur, nous leurs appliquons la fonction OVR CTRL.
+Avant d'utiliser les données réelles pour entraîner le générateur, nous leur appliquons la fonction OVR CTRL.
 Cette fonction contrôle le niveau de sur-ajustement du générateur
 par de l'échantillonnage, de la répétition et une permutation aléatoire~\footnote{shuffle}.
 Nous décrivons en détail le fonctionnement de cette fonction dans la Figure~\ref{fig:aia-ovr}.
-- 
cgit v1.2.3

