CIFAR-10: Zielgerichtete Datenvergiftung durch Label‑Flip mit PyTorch demonstriert

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.