DIESES PIXEL verwirrt KÜNSTLICHE INTELLIGENZ! 🔎🔍
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📺Florian Dalwigk
🧠 · 03.08.2024 · 06:08:06 ··· Samstag
😎 · 04.08.2024 · 22:27:33 ··· Sonntag
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Inhalt 📚
Deep Neural Networks (DNNs) haben in der Vergangenheit bereits bemerkenswerte Fähigkeiten in verschiedenen Aufgaben wie Bildklassifikation und Objekterkennung gezeigt. Trotz dieser Fortschritte sind diese Modelle anfällig für Angriffe, bei denen kleine Änderungen an den Eingabedaten vorgenommen werden, um das Modell zu täuschen und falsche Vorhersagen zu erzwingen. Im Kontext von LLMs kennt man solche Angriffe unter der Bezeichnung „Model Poisoning“. Dabei werden bereits die Trainingsdaten „vergiftet“, um ein Fehlverhalten des Modells auszulösen. Bei der Bildklassifikation gibt es eine besondere Angriffsform, die „Ein-Pixel-Angriff“ bzw. „One Pixel Attack“ heißt, bei dem bereits die Änderung eines einzigen Pixels in einem Bild zu einer erheblichen Fehlklassifizierung durch das DNN führen kann. In diesem Video werden wir uns die Ergebnisse eines Papers anschauen, das sich mit diesem Angriffsvektor auseinandergesetzt hat.
#DNN #KI #Algorithmus
Dieses Video ist ausschließlich zu Bildungszwecken gedacht (for educational purposes only). Begehe KEINE Straftaten und halte dich an Recht und Gesetz. Vielen Dank.
00:00 | Einführung
00:55 | Disclaimer
01:04 | Abstract
01:57 | Testedich!
03:26 | Methodik
04:33 | Gefahrenpotenzial
05:20 | Schutz vor One Pixel Attacks
Quelle des Papers: Jiawei Su*, Danilo Vasconcellos Vargas*, Sakurai, "One Pixel Attack for Fooling Deep Neural Networks", https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/1710.08864v1 [Stand: 14.07.2024].
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