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Adversariale Robustheit Neuronaler Netze
Verteidigungen gegen Vermeidungsangriffe zur Testzeit
ISBN/EAN: 9783961168965
Umbreit-Nr.: 1428643
Sprache:
Deutsch
Umfang: 124 S., 8 farbige Illustr.
Format in cm: 0.9 x 21 x 14.8
Einband:
kartoniertes Buch
Erschienen am 08.03.2021
Auflage: 1/2021
- Zusatztext
- Gelernte Klassifikationsverfahren sind nicht sicher, wenn Angreifer gezielte Veränderungen an der Eingabe vornehmen. Obwohl diese Änderungen für den Menschen kaum wahrnehmbar sind, ändert sich die Klassifikation. Um gelernte Modelle in sicherheitskritischen Bereichen anwenden zu können, ist es erforderlich, Methoden zu entwickeln, die Robustheit gegen adversariale Angriffe gewährleisten können. Hier wird eine Übersicht über verschiedene Anwendungsfälle, Angriffe, die daraus entstehenden Problemstellungen, Ansätze zur Verteidigung sowie Gefahren bei der Evaluation dieser gegeben und die Notwendigkeit korrekter Verfahren aufgezeigt.