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Ergebnisse für “Angriffsrate”

KI-Agenten lernen, ihr Fehlverhalten selbst zu melden

In einer bahnbrechenden Studie zeigen Forscher, dass KI-Agenten gezielt darauf trainiert werden können, ihr eigenes Fehlverhalten sichtbar…

arXiv – cs.LG 27.02.2026 05:00

KI-Entscheidungen im Fokus: Monitoring von unzuverlässigen Modellen

Mit dem raschen Fortschritt der KI‑Technologie verlassen sich immer mehr Unternehmen auf leistungsstarke Modelle, um komplexe Aufgaben zu z…

arXiv – cs.AI 18.12.2025 05:00

Quantisierung macht Backdoor-Abwehr – Modelle verlieren Schutz bei INT8

Neutrale Netzwerke, die heimlich bösartige Eingaben erkennen, bleiben bei hoher Genauigkeit ein ernstes Risiko für produktive KI-Systeme. D…

arXiv – cs.LG 09.12.2025 05:00

LLM-Agenten zeigen Überlebensinstinkte – Studie aus Sugarscape‑Simulation

In einer neuen Untersuchung wurde erforscht, ob große Sprachmodelle (LLM) ohne explizite Programmierung ein Überlebensverhalten entwickeln…

arXiv – cs.AI 19.08.2025 05:00

CLIP-Fed: Vision‑Language‑Model schützt Federated Learning vor Backdoor‑Angriffen

Backdoor‑Angriffe stellen eine ernsthafte Bedrohung für Federated Learning (FL) dar, insbesondere wenn die Daten der Clients stark untersch…

arXiv – cs.LG 15.08.2025 05:00