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Kuratierter Index zu Deep-Learning-Latenz-, Energie-Latenz- und Timing-(Verfügbarkeits-)Angriffen und -Verteidigungen — Begleitmaterial zur Einreichung bei ACM Computing Surveys.

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Awesome Deep Learning Latency Attacks & Defenses Awesome License: CC BY 4.0

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Dieses Repository wird als begleitende Ressource für die Survey „Deep Learning Latency Attacks and Defenses: A Cross-Domain Survey“ gepflegt. Es indexiert Paper, Code-Links, Taxonomie-Notizen und Abbildungen zu latenzorientierten Verfügbarkeitsbedrohungen in eingesetzten KI-Systemen.

Die Liste konzentriert sich auf Angriffe und Verteidigungen, die die Inferenzzeit oder die Kosten auf Systemebene beeinflussen — Latenz, Energie, Durchsatzdruck und verpasste Deadlines — und nicht auf Angriffe, die nur die Modellvorhersagen verändern. Sie umfasst derzeit 110 Arbeiten (71 Angriffe in der Inferenzphase, 13 Angriffe in der Trainingsphase, 26 Verteidigungen).

Durchsuchen und filtern Sie den Katalog in der interaktiven Tabelle auf GitHub Pages.


Überblick

Abbildung 1. Überblick über die Struktur der Survey.

Abbildung 2. Latenzangriffe als Verfügbarkeitsbedrohungen auf Systemebene.

Latenzangriffe sind Verfügbarkeitsangriffe: Statt eine Vorhersage zu verfälschen, bläht der Angreifer die Inferenzzeit-Berechnung, den Energieverbrauch oder die Wall-Clock-Latenz eines Modells auf, sodass ein Echtzeit-Konsument (ein Fahrzeugcontroller, ein interaktiver Dienst, ein batteriebetriebener Sensor) seine Deadline verpasst oder seine Ressourcen erschöpft — oft während die Vorhersage selbst nominell korrekt bleibt. Es verbindet eingesetzte KI-Systeme, durch Angriffe ausgenutzte Engpässe, die Verstärkung von Zwischenarbeit, Ausfälle auf Systemebene und Kontrollpunkte für Verteidigungen.

Jede Angriffsfamilie teilt einen Mechanismus, den wir Verstärkung von Zwischenarbeit nennen: Der Angreifer zwingt eine nachgelagerte Stufe (NMS, Self-Attention, autoregressive Dekodierung, Expert-Routing) dazu, mehr Zwischenobjekte, Tokens oder Schritte zu verarbeiten, als eine gutartige Eingabe erzeugen würde. Da diese Stufen eine superlineare Worst-Case-Komplexität aufweisen, führt eine moderate Erhöhung der Anzahl zu einem unverhältnismäßigen Kostenanstieg. Die natürliche domänenübergreifende Verteidigung ist ein Arbeitsbudget — eine erzwungene Obergrenze für Zwischenobjekte/-tokens pro Zeiteinheit.


Angriffe in der Inferenzphase

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