Die dunkle Kunst des maschinellen Lernens:
Sicherheitslücken, Angriffe und Verteidigung

Maschinelles Lernen hat Branchen revolutioniert und Innovationen in den Bereichen Automatisierung, Cybersicherheit und Entscheidungsfindung vorangetrieben. Da diese Modelle jedoch an Komplexität und Einfluss zunehmen, werden sie auch zu Hauptzielen für Gegner, die versuchen, ihre Sicherheitslücken auszunutzen. Die Schnittstelle von maschinellem Lernen und Cybersicherheit hat zu neuen Bedrohungen geführt — von Datenvergiftung über gegnerische Angriffe bis hin zu Techniken zur Modellumkehrung.

Dieses Whitepaper untersucht die dunkle Kunst der Sicherheitslücken im Bereich maschinelles Lernen und beleuchtet die verschiedenen Angriffsvektoren, ihre Auswirkungen und die Abwehrmechanismen, die diese Systeme schützen können.