{"id":179313,"date":"2023-07-01T03:23:58","date_gmt":"2023-07-01T02:23:58","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=179313"},"modified":"2023-10-30T12:14:16","modified_gmt":"2023-10-30T11:14:16","slug":"adversarial-attack-definition-und-schutz-vor-dieser-bedrohung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/adversarial-attack-definition-und-schutz-vor-dieser-bedrohung","title":{"rendered":"Adversarial Attack: Definition und Schutz vor dieser Bedrohung"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"179313\" class=\"elementor elementor-179313\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c84addc e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c84addc\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-678a956 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"678a956\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Bei einem Adversarial Attack geht es darum, ein Machine-Learning-Modell mithilfe von Daten zu t\u00e4uschen oder zu entf\u00fchren. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du \u00fcber diese Gei\u00dfel wissen musst, die die K\u00fcnstliche Intelligenz bedroht.\nDer Begriff \"adversarial attack\" bezieht sich auf eine Technik, die als \"adversarial Machine Learning\" bezeichnet wird. Bei dieser Technik wird ein Machine-Learning-Modell mit Lerndaten get\u00e4uscht, um es zu ver\u00e4ndern, zu korrumpieren oder zu missbrauchen.\nEs handelt sich um eine wachsende Bedrohung f\u00fcr die Forschungswelt der K\u00fcnstlichen Intelligenz. In einer Zeit, in der KI immer h\u00e4ufiger eingesetzt wird, ist diese Gefahr nicht auf die leichte Schulter zu nehmen.<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a4e092c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a4e092c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-49233af elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"49233af\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist der Zweck einer Adversarial Attack?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6d0eeba elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6d0eeba\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Eine <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/adversarial-examples\">Adversarial Attack zielt oft darauf ab, ein Machine-Learning-Modell<\/a> zum Scheitern zu bringen. Indem ein Modell auf ungenaue oder absichtlich verf\u00e4lschte Daten trainiert wird, kann seine zuk\u00fcnftige Leistung negativ beeinflusst werden.<\/p><p>Ebenso kann ein bereits trainiertes Modell durch Daten korrumpiert werden. Selbst Systeme, die bereits auf dem Markt sind, k\u00f6nnen f\u00fcr solche Angriffe anf\u00e4llig sein.<\/p><p>Ein paar Sticker auf dem Boden k\u00f6nnen z. B. ein selbstfahrendes Auto dazu bringen, die falsche Spur zu nehmen und in die entgegengesetzte Richtung zu fahren. Ebenso k\u00f6nnen unmerkliche Ver\u00e4nderungen ein<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/clean-das-revolutionaere-neue-data-tool-fuer-die-medizin\"> medizinisches Analysesystem t\u00e4uschen<\/a> und es dazu bringen, einen gutartigen Tumor als b\u00f6sartig zu klassifizieren.<\/p><p>Ein Computer-Vision-System kann ein Stoppschild mit einem Schild f\u00fcr eine Geschwindigkeitsbegrenzung verwechseln, wenn nur ein St\u00fcck Klebeband daran klebt. K\u00fcnstliche Intelligenz ist also derzeit sehr leicht zu t\u00e4uschen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-20b455f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"20b455f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-17681e0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"17681e0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die verschiedenen Arten von Adversarial Attacks<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-357eca9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"357eca9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Es gibt drei Haupttypen von <strong>adversarialen Angriffen.<\/strong> Die erste Art ist ein Angriff, der darauf abzielt, einen Klassifizierer zu beeinflussen, indem das Modell gest\u00f6rt wird, um seine Vorhersagen zu ver\u00e4ndern.<\/p><p>Der zweite Typ besteht darin, die Sicherheit des Modells zu verletzen, um b\u00f6sartige Daten in das Modell einzuschleusen, die als legitim eingestuft werden. Ein gezielter Angriff schlie\u00dflich besteht darin, ein bestimmtes Eindringen oder eine bestimmte St\u00f6rung durchzuf\u00fchren oder eine allgemeine Unordnung zu erzeugen.<\/p><p>Diese verschiedenen Kategorien k\u00f6nnen weiter unterteilt werden, je nachdem, ob sie als &#8222;Blackbox&#8220; oder &#8222;Whitebox&#8220; funktionieren. Bei einem White-Box-Angriff hat der Angreifer Zugriff auf die Parameter des Modells. Bei einem Black-Box-Angriff ist dies nicht der Fall.<\/p><p>Ausweichangriffe sind die h\u00e4ufigsten Angriffe. Sie bestehen darin, Daten zu ver\u00e4ndern, um Erkennungssysteme zu umgehen oder um als legitim eingestuft zu werden. Bei diesen Angriffen werden die Daten, die zum Trainieren des Modells verwendet werden, nicht beeinflusst.<\/p><p>Als Beispiel kann Malware oder Spam in einem Bild im Anhang einer E-Mail versteckt werden, um die Erkennung durch die Anti-Spam-Modelle der Mailboxen zu verhindern. In \u00e4hnlicher Weise ist es m\u00f6glich, ein biometrisches Verifizierungssystem zu t\u00e4uschen.<\/p><p><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-poisoning-eine-bedrohung-fuer-machine-learning-modelle\">Eine weitere Angriffsart ist das sogenannte &#8222;Data Poisoning&#8220;<\/a>. Bei dieser Methode werden die Daten verunreinigt, die zum weiteren Training eines Machine-Learning-Modells verwendet werden. Durch das Einspritzen von Mustern in die Daten wird der Prozess gest\u00f6rt und das Modell ver\u00e4ndert.<\/p><p>Beim Modelldiebstahl oder der Modellextraktion wird ein Modell rekonstruiert oder es werden die Daten, mit denen es trainiert wurde, extrahiert. Die Folgen k\u00f6nnen schwerwiegend sein, wenn die Trainingsdaten oder das Modell sensibel und vertraulich sind.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bbfd01c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"bbfd01c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3e24d62c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3e24d62c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Einige Beispiele f\u00fcr adversarial attacks<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7b8111a5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7b8111a5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/kuenstlicher-schlaf-ki-auch-eine-ki-wird-manchmal-muede\">K\u00fcnstliche Intelligenz ist eine neue Technologie,<\/a> aber es gibt bereits zahlreiche Adversarial Attacks. Einem Hacker ist es gelungen, eine Schildkr\u00f6tenfigur in 3D zu drucken, deren Textur die Objekterkennungs-KI von Google dazu bringt, sie als Gewehr zu klassifizieren.<\/p><p>Ein weiteres Beispiel ist ein Bild eines Hundes, das so ver\u00e4ndert wurde, dass es wie eine Katze aussieht &#8211; sowohl f\u00fcr Menschen als auch f\u00fcr Computer.<\/p><p>Angesichts der <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/attgan-ein-tool-zur-veraenderung-von-gesichtsattributen\">Gesichtserkennungssysteme haben viele Menschen &#8222;adversarial patterns&#8220;<\/a> f\u00fcr Brillen und Kleidung entwickelt, die diese KIs t\u00e4uschen k\u00f6nnen. Audio-&#8222;adversarial inputs&#8220; k\u00f6nnen auch i<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-fake-gefahren-massnahmen-und-rechtslage\">ntelligente Assistenten st\u00f6ren und sie daran hindern, Sprachbefehle zu h\u00f6ren.<\/a><\/p><p>In einer im April 2021 ver\u00f6ffentlichten Studie haben Forscher von Google und der University of California in Berkeley nachgewiesen, dass selbst die fortschrittlichsten forensischen Klassifizierer anf\u00e4llig f\u00fcr adversarial attacks sind.<\/p><p>Diese KIs wurden darauf trainiert, zwischen echten und <strong>synthetischen Inhalten zu unterscheiden,<\/strong> insbesondere um Fake News oder Deepfakes zu bek\u00e4mpfen. Leider besteht die Gefahr, dass Adversarial Attacks sie daran hindern, diese Rolle zu erf\u00fcllen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4ad6ba31 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"4ad6ba31\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1520\" height=\"828\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/adversarial-attack-chatbot-scaled-e1639139334720.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-179316\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/adversarial-attack-chatbot-scaled-e1639139334720.jpg 1520w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/adversarial-attack-chatbot-scaled-e1639139334720-300x163.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/adversarial-attack-chatbot-scaled-e1639139334720-1024x558.jpg 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/adversarial-attack-chatbot-scaled-e1639139334720-768x418.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 1520px) 100vw, 1520px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1defa868 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1defa868\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Ein weiterer bekannter Fall ist der <a href=\"https:\/\/www.sueddeutsche.de\/digital\/microsoft-programm-tay-rassistischer-chat-roboter-mit-falschen-werten-bombardiert-1.2928421\">Chatbot Tay,<\/a> der von Microsoft auf Twitter eingesetzt wurde, um durch Interaktion mit anderen Internetnutzern zu lernen, wie man eine Konversation f\u00fchrt. Leider machten sich Trolle einen Spa\u00df daraus, Tay mit Beleidigungen und beleidigenden \u00c4u\u00dferungen zu f\u00fcttern, um ihn au\u00dfer Kontrolle zu bringen. 16 Stunden nach dem Start war Microsoft gezwungen, seine KI, die rassistisch und homophob geworden war, zu deaktivieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bc6e627 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"bc6e627\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2354da2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2354da2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie kann man sich vor einer Adversarial Attack sch\u00fctzen?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5384f91 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5384f91\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>In den letzten Jahren hat sich die Forschung zu <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/adversarial-training\">Adversarial Attacks<\/a> stark entwickelt. Im Jahr 2014 gab es auf dem Server Arxiv.org keine einzige Studie zu diesem Thema. Im Jahr 2020 gibt es auf dieser Plattform mehr als 1.100 Studien.<\/p><p>Laut dem Bericht der<strong> National Security Commission on Artificial Intelligence<\/strong> aus dem Jahr 2019 richtet sich hingegen nur ein sehr geringer Prozentsatz der KI-Forschung auf die Verteidigung gegen gegnerische Angriffe.<\/p><p>Dennoch werden Schutzmethoden entwickelt, und das Thema nimmt mittlerweile einen wichtigen Platz auf renommierten Konferenzen wie NeurIPS, ICLR, DEF CON, Black Hat oder Usenix ein.<\/p><p>Auch <strong>Start-ups<\/strong> werden gegr\u00fcndet, um diese Plage zu bek\u00e4mpfen. Resistant AI bietet z. B. ein Produkt an, mit dem KI-Algorithmen gegen Angriffe gest\u00e4rkt werden k\u00f6nnen.<\/p><p>Eine gute Verteidigungsma\u00dfnahme ist es, die Widerstandsf\u00e4higkeit von Modellen mit einem Trojanischen Pferd zu testen. Im Falle von Machine Learning besteht diese Art von Angriff darin, das Modell so zu ver\u00e4ndern, dass es falsche Antworten liefert.<\/p><p>Um diese Tests zu vereinfachen und es Unternehmen zu erm\u00f6glichen, sie in gro\u00dfem Ma\u00dfstab durchzuf\u00fchren, haben Forscher der John Hopkins University das TrojAI-Framework entwickelt. Dieses Toolset erzeugt Datens\u00e4tze und Modelle, die bereits von Trojanern manipuliert wurden.<\/p><p>So k\u00f6nnen Forscher ihre Experimente durchf\u00fchren und versuchen, die Auswirkungen der verschiedenen Datens\u00e4tze auf die Modelle zu verstehen. Es wird einfacher, Erkennungsmethoden zu testen, um die KI besser zu st\u00e4rken.<\/p><p>Forscher von Google haben ihrerseits eine Studie ver\u00f6ffentlicht, in der sie ein Framework beschreiben, das Angriffe erkennen kann. Verschiedene Unternehmen bieten Tools an, mit denen man gegnerische Beispiele generieren kann, um die Modelle von Frameworks wie MxNet, Keras, Facebook <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/pytorch\">PyTorch<\/a>, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/tensorflow\">TensorFlow<\/a> oder Caffe2 zu t\u00e4uschen.<\/p><p>Weitere Beispiele sind Baidu Advbox, Microsoft Counterfit, IBM Adversarial Robustness Toolbox oder <a href=\"https:\/\/github.com\/robustness-gym\/robustness-gym\">Salesforce Robustness Gym.<\/a> Das Labor f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz des MIT hat au\u00dferdem das <strong>Tool TextFooler<\/strong> zur St\u00e4rkung von Modellen f\u00fcr die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/nlp-natural-language-processing-eine-einfuhrung\">nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung (NLP) eingef\u00fchrt.<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-04ae70d elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"04ae70d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-machine-learning-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Machine Learning Engineer Weiterbildung<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Bei einem Adversarial Attack geht es darum, ein Machine-Learning-Modell mithilfe von Daten zu t\u00e4uschen oder zu entf\u00fchren. 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