Data Poisoning ist ein Begriff aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Cyberkriminalität und Cybersecurity sowie Big Data und Smart Data. Er beschreibt eine gezielte Manipulation von Daten, die Maschinen und Algorithmen für das Lernen verwenden. Das Ziel von Data Poisoning ist es, die Qualität oder die Ergebnisse dieser Systeme zu verfälschen und so ungewollte oder sogar schädliche Entscheidungen herbeizuführen.
Stellen Sie sich vor, eine Firma nutzt eine Künstliche Intelligenz, um Bewerbungen zu sortieren. Wenn nun jemand absichtlich falsche oder irreführende Daten in das System einschleust – zum Beispiel manipulierte Lebensläufe – kann das dazu führen, dass später ungeeignete Kandidaten als besonders passend ausgesucht werden. Das System ist dann „vergiftet“ und trifft keine zuverlässigen Entscheidungen mehr.
Data Poisoning ist eine große Herausforderung für Unternehmen, die Technik wie KI oder Big Data einsetzen. Wer seine Datenqualität schützt und Zugriffsrechte streng reguliert, kann sich vor solchen Angriffen besser schützen. Awareness im Unternehmen ist daher besonders wichtig, damit potenzielle Schwachstellen schnell erkannt und geschlossen werden.
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