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Fraunhofer-Gesellschaft
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  4. Security of AI-Systems: Fundamentals
 
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2022
Paper (Preprint, Research Paper, Review Paper, White Paper, etc.)
Title

Security of AI-Systems: Fundamentals

Title Supplement
Adversarial Deep Learning
Abstract
We present best practice guidelines for certification and verification of Neural Networks, as well as defense techniques against evasion, poisoning, backdoor, and privacy attacks. Moreover, we provide readers with a broad literature study of the aforementioned fields, enabling them to navigate these broad and fast-paced fields of research.
Author(s)
Adilova, Linara  
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS  
Böttinger, Konstantin  
Fraunhofer-Institut für Angewandte und Integrierte Sicherheit AISEC  
Danos, Vasilios
sl-0
Jacob, Sven
Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik
Langer, Fabian
TÜV Informationstechnik GmbH, Düsseldorf
Markert, Thora
TÜV Informationstechnik GmbH, Düsseldorf
Poretschkin, Maximilian  
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS  
Rosenzweig, Julia  
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS  
Schulze, Jan-Philipp  
Fraunhofer-Institut für Angewandte und Integrierte Sicherheit AISEC  
Sperl, Philip  
Fraunhofer-Institut für Angewandte und Integrierte Sicherheit AISEC  
Corporate Author
Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik -BSI-, Bonn  
DOI
10.24406/publica-1503
File(s)
Security-of-AI-systems_Fundamentals_ADL.pdf (5 MB)
Rights
Under Copyright
Language
English
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS  
Fraunhofer-Institut für Angewandte und Integrierte Sicherheit AISEC  
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