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Ergebnisse für “Machine Learning”
Forschung

<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
arXiv – cs.LG
Forschung

<p>Übergewicht bei US-Jugendlichen: Vergleich von Statistik und KI</p> <p>Übergewicht und Adipositas bei Kindern und Jugendlichen in den USA bleiben ein drängendes Gesundheitsproblem. Die Ursachen liegen in einer komplexen Wechselwirkung aus Verhaltensweisen, familiären Rahmenbedingungen und Umweltfaktoren.</p> <p>In der aktuellen Studie wurden 18.792 Kinder im Alter von 10 bis 17 Jahren aus der 2021er National Survey of Children’s Health analysiert. Übergewicht wurde anhand der BMI-Kategorien definiert, wä
arXiv – cs.AI
Forschung

<p>Neuer Signatur-Ansatz schützt Graph Neural Networks vor Modellextraktion</p> <p>Ein neues Verfahren namens CITED bietet einen robusten Schutz für Graph Neural Networks (GNNs) gegen Model Extraction Attacks (MEAs). Während GNNs in Bereichen wie Empfehlungssystemen und Finanzrisikomanagement hervorragende Ergebnisse liefern, ist die lokale Bereitstellung großer Modelle wegen hoher Rechen- und Datenanforderungen schwierig. Deshalb greifen viele Nutzer auf Machine Learning as a Service (MLaaS) zurück, wo die
arXiv – cs.LG