KI Unter Beschuss: Verwundbarkeiten Entschlüsseln und Resiliente Maschinelles Lernen Aufbauen
Dieses Forschungspapier untersucht das aufkommende Feld des adversarialen maschinellen Lernens und bietet eine umfassende Taxonomie verschiedener Angriffsstrategien und entsprechender Minderungstechniken. Durch die Kategorisierung von Bedrohungen und Abwehrmaßnahmen zielt es darauf ab, das Verständnis dafür zu verbessern, wie vertrauenswürdige und verantwortungsvolle KI-Systeme aufgebaut werden können. Das: