Das National Institute of Standards and Technology (NIST) hat einen umfassenden Bericht über adversarial maschinelles Lernen (AML) veröffentlicht, der eine Taxonomie von Konzepten, Terminologie und Abhilfemethoden für die KI-Sicherheit enthält. Der Bericht, der von Experten des NIST, der Northeastern University und Robust Intelligence verfasst wurde, untersucht die AML-Literatur und ordnet die wichtigsten Arten von ML-Methoden, Zielen und Fähigkeiten von Angreifern in eine konzeptionelle Hierarchie ein. Darüber hinaus werden Methoden zur Abschwächung und Bewältigung der Auswirkungen von Angriffen vorgestellt und offene Herausforderungen im Lebenszyklus von KI-Systemen aufgezeigt. Mit einem Glossar für nicht-technische Leser zielt der Bericht darauf ab, eine gemeinsame Sprache für zukünftige KI-Sicherheitsstandards und Best Practices zu schaffen. Der vollständige 106-seitige Bericht ist sehr detailliert und bezieht sich auf reale Angriffe wie Prompt Injections. Der Bericht ist kostenlos erhältlich.
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