Lernprozesse und Modelle für Maschinelles Lernen haben Schwachstellen, die Angreifer ausnutzen können. Ziel der Angriffe ist es, die Aussagen einer KI-Anwendung in eine bestimmte Richtung zu lenken. So kommt es zu gezielten Falschaussagen, die zum Beispiel durch das Einschleusen manipulierter Daten verursacht werden.
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