Masterarbeit: Aktuelle Backdoor Detektionsverfahren angreifen

Über die Position

Masterarbeit: Aktuelle Backdoor Detektionsverfahren angreifen

Die Fraunhofer-Gesellschaft ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 74 Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft – genauer: 30.000 Menschen aus Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT. Sie wissen: Wer zu Fraunhofer kommt, will und kann etwas verändern. Für sich, für uns und die Märkte von heute und morgen.

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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.

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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.

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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.

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Deine Aufgaben

• 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.

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Dein Profil

• Sehr gute Studienleistungen mit einer Durchschnittsnote von maximal 2,2
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python sind zwingend erforderlich und werden im Rahmen des Auswahlverfahrens anhand praktischer Aufgaben überprüft
• 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.

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Was wir für Dich bereithalten

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

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Über das Unternehmen

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Unsere Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber*innen mit Behinderung finden wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten optimal fördern.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.

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Bewerbung

Bereit für Veränderung? Dann bewirb Dich jetzt, und mach einen Unterschied! Nach Eingang Deiner Online-Bewerbung erhältst Du eine automatische Empfangsbestätigung. Dann melden wir uns schnellstmöglich und sagen Dir, wie es weitergeht.

Ort: Darmstadt, Germany

Datum: 18.10.2026

Stellensegment: Neurology, Healthcare

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Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie SIT

www.sit.fraunhofer.de

Kennziffer: 82689

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