Adversariale Robustheit Neuronaler Netze. Verteidigungen gegen Vermeidungsangriffe zur Testzeit - Bijan Kianoush Riesenberg

Bijan Kianoush Riesenberg

Adversariale Robustheit Neuronaler Netze. Verteidigungen gegen Vermeidungsangriffe zur Testzeit

eBook Ausgabe. 19 Abbildungen
eBook (pdf), 128 Seiten
EAN 9783961463565
Veröffentlicht September 2021
Verlag/Hersteller Bedey & Thoms Media eBook
Familienlizenz Family Sharing

Auch erhältlich als:

Buch (Softcover)
39,50
29,99 inkl. MwSt.
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Beschreibung

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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Hersteller
Libri GmbH
Friedensallee 273

DE - 22763 Hamburg

E-Mail: GPSR@libri.de

Website: www.libri.de

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