Forschung
arXiv – cs.LG
<p>Physische Angriffe auf ML-Wahlmaschinen: Manipulation von Stimmzetteln</p> <p>Moderne Machine‑Learning‑Modelle können Wahlzettel mit über 99 % Genauigkeit klassifizieren. Gleichzeitig zeigen neue Forschungsergebnisse, dass diese Systeme durch gezielte, physisch gedruckte Angriffe ausgenutzt werden können. In einer kürzlich veröffentlichten Studie wird untersucht, wie ein Angreifer mithilfe von adversarialen Stimmzetteln ein US‑Wahlverfahren manipulieren könnte.</p> <p>Die Autoren entwickeln ein probabili
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Dieses Thema ist relevant, weil es zeigt, wie sich KI-Produkte, Modelle oder Rahmenbedingungen in der Praxis verschieben.
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