Was bedeutet "Modellintegrität"?
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Modellintegrität bezieht sich auf die Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit eines Machine-Learning-Modells. Sie sorgt dafür, dass das Modell wie erwartet funktioniert und genaue Vorhersagen trifft, ohne von schädlichen Veränderungen oder Angriffen beeinflusst zu werden.
Bedeutung der Modellintegrität
Wenn ein Modell hohe Integrität hat, kann man darauf vertrauen, dass es konsistente und korrekte Ergebnisse liefert. Das ist besonders wichtig für Anwendungen wie die Bildklassifizierung, wo Fehler zu falschen Entscheidungen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Sicherheit und Finanzen führen können.
Bedrohungen der Modellintegrität
Es gibt mehrere Faktoren, die die Modellintegrität gefährden können:
Datenvergiftung: Das passiert, wenn schlechte Daten in den Trainingsprozess eingeführt werden. Schon eine kleine Menge schädlicher Proben kann das Verhalten des Modells im realen Einsatz negativ beeinflussen.
Böswillige Updates: In Systemen, bei denen Modelle durch Updates von mehreren Nutzern verbessert werden, kann jemand mit schlechten Absichten diese Updates manipulieren. Das kann das gesamte Modell schädigen und zu falschen Ergebnissen führen.
Schutz der Modellintegrität
Um die Integrität eines Modells aufrechtzuerhalten, können verschiedene Strategien angewendet werden:
Erkennung: Methoden entwickeln, um festzustellen, ob ein Angriff stattgefunden hat oder ob das Modell von schädlichen Daten beeinflusst wurde.
Reparatur: Möglichkeiten finden, um das Modell zu reparieren, wenn es beschädigt wurde, oft indem saubere oder vertrauenswürdige Daten verwendet werden, um die Leistung zu verbessern.
Durch den Fokus auf sowohl Erkennung als auch Reparatur ist es möglich, die Modellintegrität zu wahren und sicherzustellen, dass es weiterhin zuverlässig arbeitet.