Gegnerischer Angriff
Techniken, die AI-Modelle durch das Einführen täuschender Eingaben manipulieren, um fehlerhafte Ergebnisse zu verursachen.
Bewusste, oft unmerkliche Modifikationen von Eingangsdaten—Bilder, Text oder Audio—die Schwachstellen in den Entscheidungsgrenzen eines KI-Modells ausnutzen. Solche Angriffe verdeutlichen die Schwächen von Black-Box-Systemen und unterstreichen die Notwendigkeit proaktiver Abwehrmaßnahmen: adversarial-Training (Einschleusen gezielt gestalteter Beispiele während des Trainings), Eingabe-Säuberungsschichten und fortlaufende „Red-Teaming“-Penetrationstests.
Sicherheitsforscher platzieren winzige, kunstvolle Aufkleber auf einem Stoppschild, sodass das Erkennungssystem eines selbstfahrenden Autos es fälschlicherweise als „Geschwindigkeitsbegrenzung 45“ liest. Der Autohersteller reagiert darauf, indem er Detektoren für gegnerische Beispiele integriert und das Modell durch zufällige Vorverarbeitung von Eingaben verbessert.
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