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Artificial neural networks are at the core of recent advances in Artificial Intelligence. One of the main challenges faced today, especially by companies likeThales designing advanced industrial systems is to ensure the safety of newgenerations of products using these technologies. In 2013 in a key observation, neural networks were shown to be sensitive to adversarial perturbations, raising serious concerns about their applicability in critically safe environments. In the last years, publications studying the various aspects of this robustness of neural networks, and rising questions such as "Why adversarial attacks occur?", "How can we make the neural network more robust to adversarial noise?", "How to generate stronger attacks?" etc., have grown exponentially. The contributions of this thesis aim to tackle such problems. The adversarial machine learning community concentrates majorly on classification scenarios, whereas studies on regression tasks are scarce. Our contributions bridge this significant gap between adversarial machine learning and regression applications.The first contribution in Chapter 3 proposes a white-box attackers designed to attack regression models. The presented adversarial attacker is derived from the algebraic properties of the Jacobian of the network. We show that our attacker successfully fools the neural network and measure its effectiveness in reducing the estimation performance. We present our results on various open-source and real industrial tabular datasets. Our analysis relies on the quantification of the fooling error as well as different error metrics. Another noteworthy feature of our attacker is that it allows us to optimally attack a subset of inputs, which may help to analyze the sensitivity of some specific inputs. We also, show the effect of this attacker on spectrally normalised trained models which are known to be more robust in handling attacks.The second contribution of this thesis (Chapter 4) presents a multivariate Lipschitz constant analysis of neural networks. The Lipschitz constant is widely used in the literature to study the internal properties of neural networks. But most works do a single parametric analysis, which do not allow to quantify the effect of individual inputs on the output. We propose a multivariate Lipschitz constant-based stability analysis of fully connected neural networks allowing us to capture the influence of each input or group of inputs on the neural network stability. Our approach relies on a suitable re-normalization of the input space, intending to perform a more precise analysis than the one provided by a global Lipschitz constant. We display the results of this analysis by a new representation designed for machine learning practitioners and safety engineers termed as a Lipschitz star. We perform experiments on various open-access tabular datasets and an actual Thales Air Mobility industrial application subject to certification requirements.The use of spectral normalization in designing a stability control loop is discussed in Chapter 5. A critical part of the optimal model is to behave according to specified performance and stability targets while in operation. But imposing tight Lipschitz constant constraints while training the models usually leads to a reduction of their accuracy. Hence, we design an algorithm to train "stable-by-design" neural network models using our spectral normalization approach, which optimizes the model by taking into account both performance and stability targets. We focus on Small Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). More specifically, we present a novel application of neural networks to detect in real-time elevon positioning faults to allow the remote pilot to take necessary actions to ensure safety.; Les réseaux de neurones artificiels sont au cœur des avancées récentes en Intelligence Artificielle. L'un des principaux défis auxquels on est aujourd'hui confronté, notamment au sein d'entreprises comme Thales concevant des systèmes industriels avancés, est d'assurer la sécurité des nouvelles générations de produits utilisant cette technologie. En 2013, une observation clé a révélé que les réseaux de neurones sont sensibles à des perturbations adverses. Ceci soulève de sérieuses inquiétudes quant à leur applicabilité dans des environnements où la sécurité est critique. Au cours des dernières années, des publications ont étudiées les différents aspects de la robustesse des réseaux de neurones, et des questions telles que ``Pourquoi des attaques adverses se produisent?", ``Comment pouvons-nous rendre les réseaux de neurones plus robustes à ces bruits ?", ``Comment générer des attaques plus fortes", etc., se sont posées avec une acuité croissante. Cette thèse vise à apporter des réponses à de telles questions. La communauté s'intéressant aux attaques adverses en apprentissage automatique travaille principalement sur des scénarios de classification, alors que les études portant sur des tâches de régression sont rares. Nos contributions comblent le fossé existant entre les méthodes adverses en apprentissage et les applications de régression.Notre première contribution, dans le chapitre 3, propose un algorithme de type ``boîte blanche" pour attaquer les modèles de régression. L'attaquant adverse présenté est déduit des propriétés algébriques du Jacobien du réseau. Nous montrons que notre attaquant réussit à tromper le réseau de neurones et évaluons son efficacité à réduire les performances d'estimation. Nous présentons nos résultats sur divers ensembles de données tabulaires industriels en libre accès et réels. Notre analyse repose sur la quantification de l'erreur de tromperie ainsi que différentes métriques. Une autre caractéristique remarquable de notre algorithme est qu'il nous permet d'attaquer de manière optimale un sous-ensemble d'entrées, ce qui peut aider à identifier la sensibilité de certaines d'entre elles. La deuxième contribution de cette thèse (Chapitre 4) présente une analyse de la constante de Lipschitz multivariée des réseaux de neurones. La constante de Lipschitz est largement utilisée dans la littérature pour étudier les propriétés intrinsèques des réseaux de neurones. Mais la plupart des travaux font une analyse mono-paramétrique, qui ne permet pas de quantifier l'effet des entrées individuelles sur la sortie. Nous proposons une analyse multivariée de la stabilité des réseaux de neurones entièrement connectés, reposant sur leur propriétés Lipschitziennes. Cette analyse nous permet de saisir l'influence de chaque entrée ou groupe d'entrées sur la stabilité du réseau de neurones. Notre approche repose sur une re-normalisation appropriée de l'espace d'entrée, visant à effectuer une analyse plus précise que celle fournie par une constante de Lipschitz globale. Nous visualisons les résultats de cette analyse par une nouvelle représentation conçue pour les praticiens de l'apprentissage automatique et les ingénieurs en sécurité appelée étoile de Lipschitz. L'utilisation de la normalisation spectrale dans la conception d'une boucle de contrôle de stabilité est abordée au chapitre 5. Une caractéristique essentielle du modèle optimal consiste à satisfaire aux objectifs de performance et de stabilité spécifiés pour le fonctionnement. Cependant, contraindre la constante de Lipschitz lors de l'apprentissage des modèles conduit généralement à une réduction de leur précision. Par conséquent, nous concevons un algorithme permettant de produire des modèles de réseaux de neurones ``stable dès la conception" en utilisant une nouvelle approche de normalisation spectrale, qui optimise le modèle, en tenant compte à la fois des objectifs de performance et de stabilité. Nous nous concentrons sur les petits drones aériens (UAV). |
