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

Maschinelles Lernen hat zahlreiche Branchen revolutioniert und Innovationen in den Bereichen Automatisierung, Cybersicherheit und Entscheidungsfindung vorangetrieben. Mit zunehmender Komplexität und Bedeutung dieser Modelle werden sie jedoch auch zu bevorzugten Zielen für Angreifer, die ihre Schwachstellen ausnutzen wollen. Die Schnittstelle zwischen maschinellem Lernen und Cybersicherheit hat eine neue Bedrohungslandschaft hervorgebracht – von Datenvergiftung und adversarialen Angriffen bis hin zu Modellinversionstechniken.

Dieses Whitepaper beleuchtet die dunkle Kunst der Schwachstellen im maschinellen Lernen, wirft ein Licht auf die verschiedenen Angriffsvektoren, ihre Auswirkungen und die Abwehrmechanismen, die diese Systeme schützen können.