{"id":200154,"date":"2024-10-31T06:30:00","date_gmt":"2024-10-31T05:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=200154"},"modified":"2024-10-25T08:01:17","modified_gmt":"2024-10-25T07:01:17","slug":"was-ist-das","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-ist-das","title":{"rendered":"Adversarial Robustness: Was ist das und warum ist sie wichtig?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"200154\" class=\"elementor elementor-200154\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9f1444b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9f1444b\" 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-96e77e4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"96e77e4\" 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><b>Die Adversarial Robustness konzentriert sich auf die Sicherheit von Machine-Learning-Modellen, indem sie widerstandsf\u00e4hig gegen\u00fcber b\u00f6sartigen Angriffen gemacht werden. Sie zielt darauf ab, Mechanismen zur Verteidigung und Techniken zur Verst\u00e4rkung der Sicherheit zu entwickeln, um sicherzustellen, dass die Modelle ihre Leistung auch in Anwesenheit von <\/b><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/adversarial-attack-definition-und-schutz-vor-dieser-bedrohung\"><b>adversarial attacks<\/b><\/a><b> aufrechterhalten k\u00f6nnen, was die Zuverl\u00e4ssigkeit und Sicherheit von KI-Systemen gew\u00e4hrleistet.<\/b><\/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-b9892d4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b9892d4\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">In dem Bereich der popul\u00e4ren Techniken des <\/span><b>Machine Learning<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> haben High-Level-Fortschritte zu State-of-the-Art-Modellen gef\u00fchrt, die beeindruckende Leistungen vollbringen k\u00f6nnen. Das <\/span><b>Deep Learning<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, ein leistungsf\u00e4higer Rahmen f\u00fcr Machine Learning, hat verschiedene Bereiche von der Bildverarbeitung bis zur Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache revolutioniert. Trotz dieser bemerkenswerten Errungenschaften sind Deep-Learning-Modelle, insbesondere diejenigen, die auf Gradientenoptimierung basieren, oft anf\u00e4llig f\u00fcr <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/adversarial-examples-im-machine-learning\">adversarial attacks<\/a> (Adversarial Attack: Definition und Schutz vor dieser Bedrohung (datascientest.com)). Diese Anf\u00e4lligkeit hat zur Entstehung eines kritischen Forschungsbereichs gef\u00fchrt, der als <\/span><b>Adversarial Robustness<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> bekannt ist und der darauf abzielt, Techniken zur Verbesserung der Resilienz von Machine-Learning-Modellen gegen solche Angriffe zu entwickeln.<\/span><\/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-8054d76 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"8054d76\" 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-daec974 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"daec974\" 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\">Was ist Adversarial Training?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9daf8c8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9daf8c8\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Das <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/adversarial-training\">adversarial training<\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> ist eine der f\u00fchrenden Strategien, die eingesetzt werden, um diese Herausforderung der Robustheit zu bew\u00e4ltigen. Das Konzept des adversarial trainings besteht darin, den Lernprozess mit sorgf\u00e4ltig entwickelten gegnerischen Beispielen zu erweitern. Diese Beispiele sind Eingaben, die absichtlich entworfen wurden, um das <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/einfuehrung-von-stable-diffusion-3-wie-kommt-man-an-die-beta-version\">Machine-Learning-Modell<\/a> zu t\u00e4uschen. Indem das Modell w\u00e4hrend des Trainings diesen gegnerischen Beispielen ausgesetzt wird, wird es robuster und lernt, selbst bei Konfrontation mit \u00e4hnlichen gegnerischen Eingaben in realen Szenarien genaue Vorhersagen zu machen.<\/span><\/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-7fb7e00 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"7fb7e00\" 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\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"571\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/10\/Adversarial_Robustness_DataScientest_1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-200157\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/10\/Adversarial_Robustness_DataScientest_1.webp 1000w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/10\/Adversarial_Robustness_DataScientest_1-300x171.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/10\/Adversarial_Robustness_DataScientest_1-768x439.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/>\t\t\t\t\t\t\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-7fdfa71 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7fdfa71\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Der Kerngedanke des adversarial trainings besteht darin, einen umfassenden Datensatz zu erstellen, der sowohl saubere als auch gegnerische Beispiele umfasst. W\u00e4hrend des Trainings wird das Modell beiden Arten von Beispielen ausgesetzt, was es zwingt, nicht nur die den Daten inh\u00e4renten Muster zu lernen, sondern auch <\/span><b>Perturbationen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> zu erkennen und ihnen zu <\/span><b>widerstehen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Durch die Wiederholung dieses Prozesses wird das Modell allm\u00e4hlich widerstandsf\u00e4higer und f\u00e4hig, die Abwehrmechanismen, die es gelernt hat, auf neue Eingaben zu verallgemeinern.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Einer der Herausforderungen bei der Entwicklung robuster Modelle besteht in der Erzeugung effektiver gegnerischer Beispiele. Diese Beispiele m\u00fcssen sorgf\u00e4ltig gestaltet werden, um die <\/span><b>Vulnerabilit\u00e4ten des Modells auszunutzen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, w\u00e4hrend sie f\u00fcr menschliche Beobachter unauff\u00e4llig bleiben. Forscher haben verschiedene Methoden zur Erzeugung von gegnerischen Beispielen entwickelt, wie beispielsweise die Fast Gradient Sign Method (FGSM) und ihre Varianten. Diese Techniken nutzen die Gradienten des Modells in Bezug auf die Eingabe, um die Eingabe iterativ zu st\u00f6ren und so den Vorhersagefehler des Modells zu maximieren.<\/span><\/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-b9a3c5f elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"b9a3c5f\" 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-md\" 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\">Sich im Bereich Machine Learning weiterbilden<\/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<div class=\"elementor-element elementor-element-eb107da e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"eb107da\" 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-f3c2bfc elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f3c2bfc\" 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:<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-95e40ad elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"95e40ad\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Die adversarial robustness ist besonders entscheidend bei <\/span><b>Aufgaben mit Bildern<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Zum Beispiel werden Bildklassifizierungsmodelle in verschiedenen Bereichen eingesetzt, unter anderem in autonomen Fahrzeugen, medizinischen Diagnosen und Sicherheitssystemen. Doch selbst die aktuellsten Bildklassifizierungsmodelle k\u00f6nnen durch unsichtbare Perturbationen, die dem Eingangsbild hinzugef\u00fcgt wurden, get\u00e4uscht werden, was zu <\/span><b>Klassifizierungsfehlern<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> f\u00fchrt. Techniken der adversarial robustness zielen darauf ab, dieses Problem zu l\u00f6sen, indem Modelle trainiert werden, die solchen bildbasierten <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/adversarial-examples\">adversarial attacks<\/a> widerstehen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die adversarial robustness kann auch auf <\/span><b>Chatbots<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> angewendet werden, um das bekannte Szenario des Chatbots Tay zu vermeiden, der von Microsoft entwickelt und auf Twitter eingesetzt wurde, um mit Benutzern zu interagieren und das Gespr\u00e4ch zu erlernen. \u00dcbelt\u00e4ter hatten das System ausgenutzt, indem sie Tay mit Beleidigungen und anst\u00f6\u00dfigen Bemerkungen f\u00fctterten, was zu unangemessenen Verhaltensweisen des Chatbots f\u00fchrte. Nur sechzehn Stunden nach seiner Einf\u00fchrung musste Microsoft den Chatbot deaktivieren, der rassistische und homophobe Tendenzen entwickelt hatte.<\/span><\/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-0fd9629 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"0fd9629\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"571\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/10\/Adversarial_Robustness_DataScientest_2.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-200161\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/10\/Adversarial_Robustness_DataScientest_2.webp 1000w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/10\/Adversarial_Robustness_DataScientest_2-300x171.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/10\/Adversarial_Robustness_DataScientest_2-768x439.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/>\t\t\t\t\t\t\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-d9fd7b8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d9fd7b8\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Aber heutzutage hat die Forschung zur Entwicklung von <\/span><b>fortgeschrittenen Verteidigungsmechanismen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> gef\u00fchrt, einschlie\u00dflich des Trainings mit verschiedenen Perturbationen. Diese Techniken verbessern die F\u00e4higkeit des Modells, adversarial attacks zu widerstehen, indem zus\u00e4tzliche Verteidigungsschichten eingebaut und die statistischen Eigenschaften der Daten genutzt werden. Die adversarial robustness ist ein sich schnell entwickelnder Bereich, da Forscher kontinuierlich danach streben, die Effektivit\u00e4t der Verteidigung gegen adversarial attacks zu verbessern. Zu den j\u00fcngsten Fortschritten geh\u00f6ren Ans\u00e4tze, die adversarial training mit anderen Regularisierungstechniken kombinieren, Ensemble-Methoden, die die Vielfalt mehrerer Modelle nutzen, und Techniken, die generative Modelle integrieren, um die zugrunde liegende Verteilung der Daten genauer zu lernen.<\/span><\/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-f68d27c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f68d27c\" 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-92e636c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"92e636c\" 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\">Schlussfolgerung<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5b01987 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5b01987\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Obwohl <strong>Deep-Learning-Modelle<\/strong> in verschiedenen Bereichen gro\u00dfe Erfolge erzielt haben, bleibt ihre Anf\u00e4lligkeit f\u00fcr adversarial attacks eine gro\u00dfe Sorge. Die adversarial robustness, durch Techniken wie das adversarial training, zielt darauf ab, die Resilienz von Machine-Learning-Modellen gegen adversarial attacks zu verbessern. Indem Modelle w\u00e4hrend der Ausbildung gegnerischen Beispielen ausgesetzt werden, entwickeln Forscher Strategien, um <\/span><b>diese Modelle zu st\u00e4rken und ihre Zuverl\u00e4ssigkeit in realen Szenarios zu gew\u00e4hrleisten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Dieser Bereich entwickelt sich weiter und verspricht die Schaffung robusterer und sichererer Machine-Learning-Modelle, was eine breitere Anwendung von k\u00fcnstlicher Intelligenz in kritischen Anwendungen erm\u00f6glichen wird.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Du m\u00f6chtest mehr \u00fcber die Herausforderungen der K\u00fcnstlichen Intelligenz erfahren? Du m\u00f6chtest die im Artikel erw\u00e4hnten Deep-Learning-Techniken beherrschen? Informiere Dich \u00fcber unsere <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-poisoning-eine-bedrohung-fuer-machine-learning-modelle\">Data Scientist-Weiterbildung<\/a>.\u00a0<\/span><\/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-3934c03 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"3934c03\" 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-md\" 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\">Bilde Dich mit DataScientest weiter<\/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<div class=\"elementor-element elementor-element-c02fdaa e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c02fdaa\" 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-e040d22 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"e040d22\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Was ist Adversarial Robustness?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Adversarial Robustness bezieht sich auf die F\u00e4higkeit eines maschinellen Lernmodells, widerstandsf\u00e4hig gegen\u00fcber adversarialen Beispielen zu sein. Dabei handelt es sich um absichtlich ver\u00e4nderte Eingaben, die das Modell t\u00e4uschen sollen, um falsche Vorhersagen zu erzeugen. Dies tr\u00e4gt zur Verbesserung der Sicherheit und Zuverl\u00e4ssigkeit von Modellen bei, insbesondere in kritischen Bereichen wie der Computer Vision und der Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Welche Risiken sind mit adversarialen Beispielen verbunden?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Adversariale Beispiele k\u00f6nnen zu kostspieligen Vorhersagefehlern in sensiblen Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen, biometrischen Sicherheitssystemen oder medizinischen Diagnosen f\u00fchren. Angreifer k\u00f6nnen Schw\u00e4chen des Modells ausnutzen, um unerw\u00fcnschte Verhaltensweisen hervorzurufen oder die Zuverl\u00e4ssigkeit intelligenter Systeme zu beeintr\u00e4chtigen.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Wie kann die Adversarial Robustness eines maschinellen Lernmodells verbessert werden?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Um die Adversarial Robustness zu verbessern, k\u00f6nnen mehrere Techniken angewendet werden, wie das Training mit adversarialen Beispielen, die Anwendung von Regularisierung, der Einsatz von defensiven neuronalen Netzwerken oder die Erkennung adversarieller Angriffe. Diese Methoden zielen darauf ab, Modelle widerstandsf\u00e4higer gegen\u00fcber absichtlichen St\u00f6rungen zu machen.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Welche Branchen sind von Adversarial Robustness betroffen?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Adversarial Robustness ist in mehreren kritischen Bereichen von entscheidender Bedeutung, wie der Cybersicherheit, der Finanzbranche, der Automobilindustrie (f\u00fcr autonome Fahrzeuge), dem Gesundheitswesen (automatisierte Diagnosen) und der Verteidigungstechnologie. Jede Anwendung, die KI in hochsensiblen Kontexten einsetzt, muss diese potenziellen Schwachstellen ber\u00fccksichtigen.\"\r\n      }\r\n    }\r\n  ]\r\n}\r\n<\/script>\r\n\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>Die Adversarial Robustness konzentriert sich auf die Sicherheit von Machine-Learning-Modellen, indem sie widerstandsf\u00e4hig gegen\u00fcber b\u00f6sartigen Angriffen gemacht werden. 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