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Maschinelles Lernen ermöglicht eine Vielzahl von Innovationen, einschließlich neuer Algorithmen zur Krebsdiagnose und autonomer Fahrzeuge. Der breite Einsatz von maschinellem Lernen macht es wichtig zu verstehen, inwieweit Algorithmen des maschinellen Lernens Angriffen ausgesetzt sind, insbesondere wenn sie in Anwendungen verwendet werden, bei denen die physische Sicherheit oder das Wohlbefinden gefährdet ist.
Sharif et al. (Mon,) haben diese Frage untersucht.
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