Fraunhofer-Gesellschaft
Master's Thesis: Robustness of Authorship Verification against Adversarial Obfuscation(m/w/x)
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Darmstadt
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FRFraunhofer-Gesellschaft
Masterarbeit: Robustheit von Autorschaftsverifikation gegenüber Adversarial Obfuscation(m/w/x)
Darmstadt
Full-timeTemporary contractOn-site
AI/ML
Data Science
Nejo AI Summary
Anwendungsorientierte Forschung mit 76 Instituten: Implementierung von Stilverschleierungsangriffen mittels LLM-Umschreibungen; Erforschung robuster Methoden mit Adversarial Training. Machine Learning Kenntnisse, idealerweise NLP/Transformer-Modelle, erforderlich. Masterarbeit in anwendungsorientierter Forschung mit 76 Instituten.
Requirements
- Kenntnisse im Bereich Machine Learning, idealerweise im Bereich NLP und Transformer-Modelle
- Gute Python-Kenntnisse, vorzugsweise Erfahrung mit PyTorch oder HuggingFace
- Wissenschaftliches Interesse an Robustheit, Sicherheit und Evaluationsmetriken in KI-Systemen
- Motivation, sich mit adversarial attacks und modernen AV-Ansätzen auseinanderzusetzen
Tasks
- Angriffe zur Stilverschleierung implementieren und evaluieren
- Paraphrasen, Synonymersetzung, Übersetzungen und LLM-Umschreibungen durchführen
- Robuste AV-Methoden erforschen und implementieren
- Adversarial Training und kontrastives Lernen anwenden
- Selbstkritische Evaluierung und Vergleich mit Baselines durchführen
- Benchmark-Datensätze wie PAN analysieren
- Ergebnisse präsentieren und Schwachstellen aktueller Methoden diskutieren
Education
- Currently in higher educationOR
- Bachelor's degreeOR
- Master's degree
Languages
- German – Business Fluent
Tools & Technologies
- Python
- PyTorch
- HuggingFace
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Not a perfect match?
- Fraunhofer-Gesellschaft
Masterarbeit: Erklärbarkeit von Transformer-Modellen in der Autorschaftsverifikation(m/w/x)
Full-timeInternshipOn-siteDarmstadt - Fraunhofer-Gesellschaft
Masterarbeit: Aktuelle Backdoor Detektionsverfahren angreifen(m/w/x)
Full-timeInternshipOn-siteExperiencedDarmstadt - Fraunhofer-Gesellschaft
Masterarbeit: Lokalisierung von Sicherheitsneuronen in Text2Image-Modellen(m/w/x)
Full-timeOn-siteNot specifiedDarmstadt - Fraunhofer-Gesellschaft
Master's Thesis: Attacking Current Backdoor Detection Methods(m/w/x)
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Masterarbeit: Robustheit von Autorschaftsverifikation gegenüber Adversarial Obfuscation(m/w/x)
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Anwendungsorientierte Forschung mit 76 Instituten: Implementierung von Stilverschleierungsangriffen mittels LLM-Umschreibungen; Erforschung robuster Methoden mit Adversarial Training. Machine Learning Kenntnisse, idealerweise NLP/Transformer-Modelle, erforderlich. Masterarbeit in anwendungsorientierter Forschung mit 76 Instituten.
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- Kenntnisse im Bereich Machine Learning, idealerweise im Bereich NLP und Transformer-Modelle
- Gute Python-Kenntnisse, vorzugsweise Erfahrung mit PyTorch oder HuggingFace
- Wissenschaftliches Interesse an Robustheit, Sicherheit und Evaluationsmetriken in KI-Systemen
- Motivation, sich mit adversarial attacks und modernen AV-Ansätzen auseinanderzusetzen
Tasks
- Angriffe zur Stilverschleierung implementieren und evaluieren
- Paraphrasen, Synonymersetzung, Übersetzungen und LLM-Umschreibungen durchführen
- Robuste AV-Methoden erforschen und implementieren
- Adversarial Training und kontrastives Lernen anwenden
- Selbstkritische Evaluierung und Vergleich mit Baselines durchführen
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About the Company
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Industry
Research
Description
Das Unternehmen ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung mit 76 Instituten in Deutschland.
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Masterarbeit: Erklärbarkeit von Transformer-Modellen in der Autorschaftsverifikation(m/w/x)
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Masterarbeit: Aktuelle Backdoor Detektionsverfahren angreifen(m/w/x)
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Masterarbeit: Lokalisierung von Sicherheitsneuronen in Text2Image-Modellen(m/w/x)
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Master's Thesis: Attacking Current Backdoor Detection Methods(m/w/x)
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