Machine und Deep Learning Seminar

Abstract – Ein neuer Blickwinkel auf die Robustheit von Deep Learning

Trotz ihres beispiellosen Erfolgs weisen Neuronale Netze verschiedene Schwachstellen auf, wenn sie einem Angreifenden gegenüberstehen, die vor ihrem Einsatz in sicherheitskritischen Anwendungen behoben werden sollten. In dieser Arbeit untersuchen wir diese Probleme, um ihre Natur besser zu verstehen und die Neuronalen Netze robuster zu machen. Wir nutzen verschiedene statistische Werkzeuge, um diese Angreifenden zu beschreiben und ihr Verhalten zu erhellen. Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse betrachten wir die Robustheit aus neuen Blickwinkeln und schlagen effiziente Trainingsmethoden vor, die sich gut gegen eine Reihe von Bedrohungen eignen.