Adversarial Learning and Secure AI

**Adversarial Learning and Secure AI** Die Welt der Künstlichen Intelligenz steht vor neuen Herausforderungen, insbesondere im Hinblick auf Sicherheit und Robustheit. „Adversarial Learning and Secure AI“ bietet einen tiefen Einblick in die Methoden und Techniken, die erforderlich sind, um KI-Modelle gegen Angriffe abzusichern und ihre Integrität zu gewährleisten. Dieses Werk beleuchtet die Grundlagen des adversarialen Lernens und beschreibt, wie Angreifer gezielt Schwächen in KI-Systemen ausnutzen können. Durch die Analyse realer Anwendungsfälle und Fallstudien werden die potenziellen Risiken und Bedrohungen aufgezeigt, die mit der Implementierung von KI-Technologien einhergehen. Zusätzlich werden innovative Strategien zur Verbesserung der Sicherheit von KI-Modellen vorgestellt. Dazu gehören Techniken zur Erkennung und Abwehr von adversarialen Angriffen sowie Methoden zur Verbesserung der Robustheit von Lernalgorithmen. Für Fachleute aus den Bereichen Informatik, Datenwissenschaft und Cybersicherheit ist dieses Buch eine unverzichtbare Ressource. Es bietet nicht nur theoretische Grundlagen, sondern auch praktische Ansätze, um die Herausforderungen der modernen KI-Sicherheit zu meistern. Ideal für alle, die sich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich der sicheren Künstlichen Intelligenz auseinandersetzen möchten.

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