Fraunhofer Darmstadt

Master's Thesis: Attacking Current Backdoor Detection Methods

Hessen · Fraunhofer Institute for Secure Information Technology SIT
Befristung befristet
Aufgaben
Entwicklung von Angriffsmodellen zur Umgehung von Backdoor-Detektionsmethoden in LLMs; Implementierung und Test von Machine-Learning-Ansätzen.
Anforderungen
Kenntnisse in Machine Learning, Transformer-Architekturen, Python/PyTorch erforderlich; ML-Sicherheit erwünscht.
Redaktionelle Kurzfassung auf Basis der öffentlich zugänglichen Ausschreibung. Der vollständige Text steht bei der ausschreibenden Einrichtung. Zur Original-Ausschreibung →
Besonderheiten
Master's Thesis: Attacking Current Backdoor Detection MethodsMaster's Thesis: Attacking Current Backdoor Detection MethodsDarmstadtSIT - Secure Information Technology
Schlagworte
Maschinelles LernenBackdoor-AttackenLLM-SicherheitNeural NetworksPyTorchTransformerML-SecurityPythonAdversarial Machine LearningParameter-efficient Fine-tuningPoisoning AttacksWissenschaftliches Arbeiten
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