Gegnerische Robustheit

Adversarial Robustness ist die Aufgabe, die Anfälligkeit von maschinelles Lernen-Modellen gegenüber verschiedenen adversären Angriffen zu bewerten. Das Ziel besteht darin, den Widerstand des Modells gegen bösartige Eingaben zu erhöhen, um die Stabilität und Zuverlässigkeit des Modells in praktischen Anwendungen sicherzustellen. Durch diese Aufgabe können Sicherheitslücken im Modell identifiziert und behoben werden, was die gesamte System-Sicherheit verbessert. In adversären Umgebungen ist Adversarial Robustness entscheidend für den Schutz der Datensicherheit und die Verhinderung von Manipulationen am Modell.