PaTAS: Paralleles Trust-Assessment-System für KI-Netzwerke
In der heutigen Zeit, in der künstliche Intelligenz in sicherheitskritischen Bereichen eingesetzt wird, ist die Vertrauenswürdigkeit von Modellen entscheidend. Traditionelle Kennzahlen wie Genauigkeit oder Präzision erfassen jedoch weder Unsicherheit noch die Zuverlässigkeit von Vorhersagen, besonders wenn Modelle Angriffen oder degradierter Daten ausgesetzt sind.
