Fraunhofer Darmstadt

Master's Thesis: Robustness of Authorship Verification against Adversarial Obfuscation

Hessen · Fraunhofer Institute for Secure Information Technology SIT
Aufgaben
Implementierung und Evaluierung von Angriffen zur Stilverberung, Erforschung robuster Authorship-Verification-Methoden, Evaluation auf Benchmark-Datensätzen.
Anforderungen
Machine-Learning- und NLP-Kenntnisse, Python-Fähigkeiten mit PyTorch/HuggingFace, Interesse an Robustheit und Adversarial Attacks.
Redaktionelle Kurzfassung auf Basis der öffentlich zugänglichen Ausschreibung. Der vollständige Text steht bei der ausschreibenden Einrichtung. Zur Original-Ausschreibung →
Besonderheiten
Master's Thesis: Robustness of Authorship Verification against Adversarial ObfuscationMaster's Thesis: Robustness of Authorship Verification against Adversarial ObfuscationDarmstadtSIT - Secure Information Technology
Schlagworte
Authorship VerificationAdversarial AttacksNLPMachine LearningTransformerPyTorchHuggingFaceRobustnessStylometryContrastive LearningPythonAdversarial TrainingMaster's ThesisSicherheit
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