Riesenberg | Adversariale Robustheit Neuronaler Netze | E-Book | sack.de
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E-Book, Deutsch, 120 Seiten

Riesenberg Adversariale Robustheit Neuronaler Netze

Verteidigungen gegen Vermeidungsangriffe zur Testzeit
1. Auflage 2020
ISBN: 978-3-96116-396-0
Verlag: Diplom.de
Format: PDF
 Kopierschutz: 0 - No protection

Verteidigungen gegen Vermeidungsangriffe zur Testzeit

E-Book, Deutsch, 120 Seiten

ISBN: 978-3-96116-396-0
Verlag: Diplom.de
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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.

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Autoren/Hrsg.

Riesenberg, Bijan Kianoush
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