KI News: Kurz und klar.

In der Welt des maschinellen Lernens gewinnt das Phänomen der Datenvergiftung zunehmend an Bedeutung. Dabei handelt es sich um gezielte Manipulationen von Trainingsdatensätzen, die darauf abzielen, die Leistung von Modellen zu verschlechtern oder sie in gewünschte Richtungen zu lenken. Die Bedrohung ist nicht nur theoretisch, sondern hat bereits in mehreren realen Szenarien nachgewiesen, dass Angreifer durch das Einbringen fehlerhafter oder sogar böswilliger Daten signifikante Schäden verursachen können.

In einem praxisnahen Tutorial wird gezeigt, wie ein gezielter Datenvergiftungssatz durch gezielte Label‑Umkehr im CIFAR‑10‑Datensatz realisiert werden kann. Dabei werden gleichzeitig ein sauberer und ein manipulierter Trainingsablauf aufgebaut, wobei ein ResNet‑ähnliches Convolutional‑Netz verwendet wird, um stabile und vergleichbare Lernverläufe zu gewährleisten. Durch das selektive Flipping eines Anteils der Trainingsbeispiele lässt sich deutlich erkennen, wie stark die Modellleistung und das Verhalten des Netzwerks beeinträchtigt werden. Das Vorgehen liefert wertvolle Einblicke in die Anfälligkeit moderner Deep‑Learning‑Modelle gegenüber solchen Angriffen und bietet zugleich eine klare Anleitung für die Implementierung und Analyse solcher Tests in PyTorch.

Die rasante Verbreitung von generativen Modellen wie Stable Diffusion und ChatGPT hat sie zu begehrten Zielen für böswillige Angriffe gemacht. Besonders gefährlich sind Datenvergiftungen, die die Qualität der erzeugten Inhalte mindern oder die Trainingsprozesse manipulieren.