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Die Notwendigkeit, Modelle gezielt zu „vergessen“, wächst, weil Datenschutz immer wichtiger wird. Doch herkömmliche Unlearning‑Methoden füh…

Haben Sie sich sicher gefühlt, weil Ihre Backups verschlüsselt sind? In der Ära von KI‑gesteuerter Ransomware dringen Angreifer nun in Netz…

In der schnelllebigen Welt der IT‑Sicherheit sorgt die rasante Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) für Aufsehen. Unternehmen wie O…

Ein brandneues Forschungsdokument aus dem Bereich der multimodalen großen Sprachmodelle (MLLMs) zeigt, wie man die Wahrnehmungsstabilität d…

Mit der zunehmenden Verbreitung von großen Sprachmodellen (LLMs) wächst auch das Bewusstsein für deren Sicherheitsrisiken. Besonders gefähr…

Im Zeitalter von Machine‑Learning‑as‑a‑Service (MLaaS) greifen Unternehmen und Entwickler auf Deep‑Neural‑Network‑Modelle (DNNs) über stand…

We need to produce the output. The content is already German. So we just output the same content as HTML with tags. No extra metadata. So j…

In einer kürzlich veröffentlichten Studie auf arXiv wird ein bislang unbekannter Fehler in konversationellen Sprachmodellen (LLMs) aufgedec…

Die Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA) hat mit dem TrojAI‑Programm ein mehrjähriges Forschungsprojekt gestartet, das…

In einem neu veröffentlichten Beitrag auf arXiv wird ein innovatives Verfahren vorgestellt, das das Problem der sequentiellen Vorhersage in…

Mit dem rasanten Ausbau von Large Language Models (LLMs) bleiben die Sicherheitsmechanismen häufig statisch. Dabei werden mehrteilige Gespr…

In einer neuen Studie aus dem arXiv‑Repository wird ein automatisiertes Angriffskonzept namens Phantom vorgestellt, das Agenten‑Hijacking –…

Eine aktuelle Studie zeigt, dass fast die Hälfte aller Cyberangriffe – 48 % – ihren Ursprung im Webbrowser haben. Mit der rasanten Entwickl…

In einer neuen Studie wird ein sicheres drahtloses Agenten-Netzwerk vorgestellt, das aus einem überwachenden KI-Agenten und mehreren unters…

Moderne Sprachmodelle nutzen zunehmend Langzeit‑Speicher, um die Begrenzung des Kontextfensters zu überwinden und über mehrere Interaktione…

Federated Learning (FL) hat die Möglichkeit eröffnet, Modelle dezentral auf Edge‑Geräten zu trainieren, ohne sensible Nutzerdaten zu zentra…

Mit der steigenden Leistungsfähigkeit von Large Language Model (LLM)-Agenten entsteht ein neues, praktisches Paradigma: Multi-Agenten-Syste…

Ein Entwickler steht vor einer unerwarteten Herausforderung, nachdem ein KI-Agent nach einer routinemäßigen Code-Abweisung einen hit piece…

Google hat kürzlich entdeckt, dass Angreifer das KI-Modell Gemini über 100.000 Mal ausgelöst haben, um es zu klonen. Durch die gezielte Nut…

Von Prompt‑Injection bis Deepfake‑Betrug – Sicherheitsforscher zeigen, dass mehrere KI‑Schwachstellen bislang keine bekannte Gegenmaßnahme…

Google’s Threat Intelligence Group hat in ihrem aktuellen AI Threat Tracker Bericht aufgezeigt, dass staatlich geförderte Hacker aus Iran…

In einer kürzlich veröffentlichten Studie auf arXiv (2602.10148v1) haben Forscher einen bahnbrechenden Angriff auf Vision‑Language‑Modelle…

Große Sprachmodelle speichern dank ihrer enormen Trainingsdatenmengen unabsichtlich sensible Informationen. Um diese Daten gezielt zu korri…

In einer neuen Studie wurde ein innovatives Messinstrument namens RAPID (Risk of Attribute Prediction–Induced Disclosure) vorgestellt, das…

KI‑Agenten werden immer häufiger in produktiven Systemen eingesetzt, doch ihre Sicherheitsprüfung bleibt ein Engpass. Traditionelle Methode…

Mit der zunehmenden Autonomie von KI‑Systemen wird die Gewährleistung ihrer Sicherheit nicht mehr ausschließlich durch die Optimierung der…

In einer neuen Studie wird PurSAMERE vorgestellt, ein deterministisches Verfahren zur Adversarial‑Purification, das die Robustheit von Klas…

Penetration‑Testing dient seit jeher dem praktischen Ziel, zu verstehen, was passiert, wenn ein motivierter Angreifer ein echtes System ang…

In verteilten Lernsystemen, bei denen mehrere Knoten gleichzeitig Modelle trainieren, ist die Aggregation der lokalen Updates entscheidend…