Masterarbeit: Aktuelle Backdoor Detektionsverfahren angreifen

Fraunhofer-Gesellschaft; Darmstadt; Vor Ort; EUR 40.000 - 60.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein führendes Forschungsinstitut in Darmstadt sucht engagierte Studierende für eine Masterarbeit zur Untersuchung von Backdoor-Angriffen auf neuronale Netze. Die Aufgaben umfassen die Forschung und Implementierung neuer Ansätze zur Steigerung der Sicherheit von LLMs sowie die Evaluierung und Präsentation der Ergebnisse. Kenntnisse in Machine Learning und gute Python Fähigkeiten sind erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Einblicke in die Forschung werden angeboten.

Leistungen

Selbstständige Arbeitszeiteinteilung

Einblicke in akademische und industrielle Anwendungen

Qualifikationen

• Erfahrung im Training, Inferenz und Optimierung von Transformerarchitekturen.
• Wissenschaftliches Interesse und Interesse an aktuellen Forschungsprojekten.

Aufgaben

• Forschung und Implementierung von neuartigen Machine Learning Ansätzen.
• Evaluierung der Ergebnisse.
• Präsentation der Ergebnisse.
• Anfertigung eines Projektberichts in Form einer Masterarbeit.

Kenntnisse

Kenntnisse im Bereich Machine Learning

Kenntnisse im Bereich ML-Security

Gute Python Kenntnisse

Jobbeschreibung

Hintergrund/Motivation

Backdoor Attacken sind Angriffe auf Neuronale Netze bei denen ein sogenannter Trigger das Entscheidungsverhalten der Netze verändert und dadurch Schwachstellen entstehen. Diese Trigger können in den Trainingsdatensatz eingeschleust werden oder direkt auf die Modellgewichte. Diese nennt man dann vergiftet. Durch Parametereffiziente Finetuning Methoden sind Backdoor Angriffe auf Large Language Modelle (LLMs) wesentlich schwieriger zu detektieren geworden, da ein vergiftetes Parameterupdate schwieriger zu erkennen ist als ein vergifteter Datensatz. Daher wurden in der vergangenen Zeit einige Verfahren entwickelt um vergiftete Modelupdates zu erkennen.

Ziel

Durch die Vielfalt der Backdoor Angriffe können Verfahren oft weitaus weniger Angriffe erkennen als sie vorgeben, da sie oft Annahmen treffen, die nicht der Realität entsprechen. Ziel dieser Arbeit ist es daher, bei Verfahren die in der Literatur vorgestellt wurden, Schwachstellen zu finden und auszunutzen, sodass versprochene Effekte doch nicht wie gewünscht erreicht werden.

Ergebnisse

Die Ergebnisse dieser Arbeit sollen der Forschungscommunity aufzeigen, dass ein grundlegendes Verständnis von den Mechaniken von Backdoor Angriffen zwingend erforderlich ist. Dafür sollen für vorher ausgewählte Detektionsverfahren Modelle, Datensätze oder Finetuning Adapter erstellt und getestet werden, die zuverlässig diese Detektionsverfahren umgehen können.

Hier sorgst Du für Veränderung

• Forschen und Implementieren von neuartigen Machine Learning Ansätzen, die die Sicherheit von LLMs steigern.
• Selbstkritische Evaluierung der gefunden Ergebnisse.
• Präsentieren der Ergebnisse.
• Anfertigen eines Projektberichts in Form einer Masterarbeit.

Hiermit bringst Du Dich ein

• Kenntnisse im Bereich Machine Learning darunter Training, Inferenz und Optimierung von Transformerarchitekturen.
• Kenntnisse im Bereich ML-Security sind wünschenswert.
• Gute Python Kenntnisse im speziellen mit Pytorch sind erforderlich.
• Wissenschaftliches Interesse und Interesse an aktuellen Forschungsprojekten.

Was wir für Dich bereithalten

• Selbstständige Arbeitszeiteinteilung
• Einblicke in das Schnittfeld von akademischer Forschung und industrieller Anwendung

Verwandte Arbeiten

• [1] https://arxiv.org/pdf/2404.09932 (Relevante Abschnitte: 2.7, 3.5, 3.6)
• [2] http://arxiv.org/pdf/2403.00108
• [3] http://arxiv.org/pdf/2411.17453
• [4] http://arxiv.org/pdf/2508.01365

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