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»Quantum and Classical AI Security: How to Build Robust Models Against Adversarial Attacks«
Quantenbasierte und klassische KI-Sicherheit: Wie man robuste Modelle gegen Adversarial Attacks entwickelt
Der Fortschritt im Quantum Machine Learning (QML) bringt spannende Entwicklungen mit sich, wie z. B. höhere Effizienz oder das Potenzial, Probleme zu lösen, die für klassische Computer unlösbar sind. Doch wie sicher sind quantenbasierte KI-Systeme im Vergleich zu klassischen KI-Modellen gegen Adversarial Attacks? Eine vom Fraunhofer AISEC durchgeführte Studie geht dieser Frage nach, indem sie die Robustheit von Quanten- und klassischen Machine-Learning-Modellen in Angriffssituationen analysiert und vergleicht. Unsere Erkenntnisse über Schwachstellen und Robustheit von Machine-Learning-Modellen bilden die Grundlage für praktische Methoden zum Schutz vor solchen Angriffen, die in diesem Artikel vorgestellt werden.
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