Im spannenden Interview mit dem SCY Club-Team, das beim IEEE SaTML 2025 LLMail-Inject-Wettbewerb den 11. Platz unter 224 Teams erreichte, erfahren Sie aus erster Hand, wie verwundbar selbst Microsofts modernste KI-Sicherheitssysteme sind.
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DeepSeek trainiert ein kleineres Modell (DeepSeek-R1-Zero), um optimierte Daten für das leistungsstärkere DeepSeek-R1 zu generieren, wodurch kostengünstige und effiziente LLMs entstehen.
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Eine Sicherheitslücke in Hugging Face zeigte, wie bösartige Modelle Schwachstellen in Python ausnutzen – was das für die Zukunft der LLM-Sicherheit bedeutet.
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LLMs und KI-Agenten sind anfällig für Manipulationen, weshalb robuste Sicherheitsmaßnahmen, kontinuierliche Überwachung und die Einhaltung neuer regulatorischer Anforderungen wie dem EU AI Act entscheidend sind.
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