Vérification de la vulnérabilité aux attaques par inversion de modèle, où un adversaire reconstruit des données d’entraînement ou des entrées privées à partir de sorties, de gradients ou de représentations intermédiaires. Couvre les techniques de test pour l’inversion de modèle, la reconstruction basée sur les gradients et les attaques exploitant le surapprentissage ou la mémorisation involontaire d’informations sensibles dans le modèle entraîné.