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Adversariale Robustheit Neuronaler Netze. Verteidigungen gegen Vermeidungsangriffe zur Testzeit
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eBook
Adversariale Robustheit Neuronaler Netze. Verteidigungen gegen Vermeidungsangriffe zur Testzeit
2021
Overview
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.
Publisher
Diplomica Verlag
Subject
ISBN
9783961463565, 3961463565, 9783961468560, 3961468567
