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Eine neue Studie liefert die erste exakte Formel für die minimalen Gewichtsstörungen in tiefen neuronalen Netzen, die einen gewünschten Ausgabewertwechsel bewirken. Die Autoren zeigen, dass die Größe dieser Störungen von klar definierten Faktoren abhängt und vergleichen die Ein‑Schicht‑Formel mit generellen Lipschitz‑basierten Robustheitsgarantien. Beide Ansätze liegen im selben Größenordnungsbereich, was auf eine vergleichbare Wirksamkeit hinweist.

Kontrastives Lernen hat sich als führende selbstüberwachte Methode für die Repräsentationsgewinnung in Bereichen wie Bildverarbeitung, multimodalen Systemen, Graphen und föderiertem Lernen etabliert. Doch neue Untersuchungen zeigen, dass diese Technik anfällig für Backdoor- und Datenvergiftungsangriffe ist.

Neuste Forschung aus dem arXiv-Repository präsentiert einen theoretisch fundierten Ansatz, um Deep‑Neural‑Networks (DNNs) mit extrem geringer Giftmenge zu kompromittieren. Während bisherige Backdoor‑Angriffe stark auf heuristische, brute‑force‑Methoden setzen, fehlt ihnen eine solide theoretische Basis, die die Mechanismen hinter ihrer Wirksamkeit erklärt.

In einer bahnbrechenden Veröffentlichung auf arXiv wird das neue Framework AutoBackdoor vorgestellt, das Backdoor-Angriffe auf große Sprachmodelle (LLMs) vollständig automatisiert. Durch den Einsatz eines leistungsstarken Sprachmodell-Agenten generiert AutoBackdoor semantisch konsistente, kontextabhängige Triggerphrasen und erstellt damit gezielt kompromittierte Trainingsdaten – alles ohne manuellen Aufwand.

Maschinelles Lernen steht vor einer ernsthaften Bedrohung: Backdoor-Angriffe lassen Modelle bei sauberem Input normal arbeiten, während sie auf manipulierten Daten gezielt falsche Entscheidungen treffen. Traditionelle Abwehrstrategien versuchen, die dafür verantwortlichen Neuronen anhand von Trigger‑Activated Changes (TAC) zu identifizieren, stoßen jedoch häufig an ihre Grenzen, weil die TAC‑Werte ungenau geschätzt werden.

In der Welt der maschinellen Lernverfahren spielt die submodulare Maximierung eine zentrale Rolle, wenn es darum geht, aus riesigen Datensätzen eine kleine, aber aussagekräftige Teilmenge zu extrahieren. Das neue Verfahren RobustFSM richtet sich speziell an das federated Learning, bei dem die Daten bei dezentralen Clients verbleiben und diese selbst bestimmen, wie gut ein Teilmenge ihre Daten repräsentiert.

Backdoor‑Angriffe stellen eine ernsthafte Bedrohung für Federated Learning (FL) dar, insbesondere wenn die Daten der Clients stark unterschiedlich verteilt sind. Traditionelle Verteidigungsansätze setzen häufig auf homogene Datenverteilungen oder auf die Verfügbarkeit sauberer Server‑Datensätze – Voraussetzungen, die in der Praxis selten gegeben sind.