2 Fragen zu Adversarial

Adversariale Angriffe bei einer KI sind Techniken, bei denen absichtlich manipulierte Eingaben verwendet werden, um das Verhalten eines maschinellen Lernmodells zu stören oder zu täuschen. Hier sind einige Beispiele: 1. **Bildklassifikation**: Ein Bild, das für das menschliche Auge wie ein Panda aussieht, kann durch Hinzufügen von geringfügigem Rauschen so verändert werden, dass ein neuronales Netzwerk es als Gibbon klassifiziert. Diese Veränderungen sind für Menschen oft nicht wahrnehmbar, führen aber zu falschen Klassifikationen durch die KI. 2. **Textverarbeitung**: Ein Textklassifikationsmodell kann durch das Einfügen oder Ersetzen von Wörtern mit ähnlichen Bedeutungen oder durch das Einfügen von Rechtschreibfehlern in die Irre geführt werden. Zum Beispiel könnte ein Spam-Filter durch das Einfügen von Sonderzeichen in ein Wort getäuscht werden. 3. **Spracherkennung**: Ein Sprachassistent kann durch das Einfügen von Hintergrundgeräuschen oder durch das Modifizieren der Tonhöhe und Geschwindigkeit der Sprache dazu gebracht werden, falsche Befehle auszuführen oder gesprochene Wörter falsch zu erkennen. 4. **Autonomes Fahren**: Ein autonomes Fahrzeug könnte durch das Anbringen von Aufklebern oder das Malen von Linien auf der Straße dazu gebracht werden, Verkehrszeichen falsch zu interpretieren oder falsche Fahrentscheidungen zu treffen. Diese Beispiele zeigen, wie empfindlich maschinelle Lernmodelle auf kleine, gezielte Veränderungen reagieren können. Adversariale Angriffe sind ein aktives Forschungsgebiet, da sie Sicherheits- und Zuverlässigkeitsprobleme in KI-Systemen aufdecken.

Ein GAN, oder Generative Adversarial Network, ist ein tiefes Lernmodell, das aus zwei neuralen Netzwerken besteht: einem Generator und einem Diskriminator. Der Generator erstellt neue Datenproben, während der Diskriminator versucht zu unterscheiden, ob die Datenproben aus dem echten Datensatz stammen oder vom Generator erzeugt wurden. Diese beiden Netzwerke arbeiten gegeneinander: Der Generator versucht, den Diskriminator zu täuschen, indem er immer realistischere Daten erzeugt, während der Diskriminator lernt, die gefälschten Daten besser zu erkennen. Dieser adversarielle Prozess führt dazu, dass beide Modelle im Laufe der Zeit besser werden. GANs werden häufig in der Bildgenerierung, der Kunstproduktion und in vielen anderen kreativen Anwendungen eingesetzt.