37C3 - Hacking Neural Networks (deu)
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- 37C3 - Hacking Neural Networks (deu)
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https://media.ccc.de/v/37c3-12059-hacking_neural_networks
Eine Einführung in das Hacking von Neuronalen Netzen
Ich will den Zuhörerinnen einen Überblick über die aktuellen Möglichkeiten geben, wie Neuronale Netze angegriffen und manipuliert werden können. Das Ziel des Vortrags ist es, verschiedene Angriffe zu erklären und anhand von Beispielen zu veranschaulichen. Dies dient auch dazu, die Funktionsweise neuronaler Netze besser zu verstehen und ihre Limitierungen aufzuzeigen. Abschließend zeige ich, welche Maßnahmen ergriffen werden können, um diese Angriffe zu erkennen oder zu verhindern.
Der Vortrag beginnt mit einer knappen Einführung in die Funktionsweise Neuronaler Netze, um ein allgemeines Verständnis zu schaffen. Anschließend werden verschiedene Angriffe auf Neuronale Netze dargestellt. Die dargestellten Angriffe sind zum größten Teil technisch und ich werde Angriffe wie Prompt Injection nur kurz behandeln. Im Vortrag werden neben Prompt Injection Angriffe wie LastLayer Attack, Back-Dooring, Extracting Information, Brute Forcing, Neural Overflow, Malware Injection, Neural Obfuscation und Model Stealing theoretisch vorgestellt. Um den theoretischen Vortrag aufzulockern, werde ich einige dieser Angriffe anhand von Live-Beispielen veranschaulichen und erklären, wie sie die Funktionsweise Neuronaler Netze ausnutzen bzw. an welchen Stellen diese manipuliert werden können. Während der Erläuterung der Angriffe werde ich auch darauf eingehen, welche Informationen für den Angriff benötigt werden und welche Informationen besonders schützenswert sind. Abschließend werde ich mögliche Verteidigungsstrategien erläutern, auch wenn diese nur einen teilweisen Schutz ermöglichen. Der Vortrag wird einen guten Überblick über Angriffe auf Neuronale Netze geben, wie sie in der aktuellen wissenschaftlichen Literatur bekannt sind.
jate
https://events.ccc.de/congress/2023/hub/event/hacking_neural_networks/
#37c3 #Science
- Video Language:
- German
- Duration:
- 41:43
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