Verhaltenadversarial

Verhaltenadversarial ist ein in der Informatik, Sicherheitsforschung und Verhaltenswissenschaft verwendeter Begriff, der das Phänomen beschreibt, dass Akteure in Interaktionssystemen ihr Verhalten so steuern, dass es gegen die Interessen anderer gerichtet ist oder Systeme ausnutzt. Der Begriff ist kein feststehender Standard, wird aber genutzt, um die Dynamik von adversarialen Handlungen zu analysieren, bei denen Angreifer, Konkurrenten oder Täuschungsversuche das Verhalten anderer beeinflussen.

Anwendungsfelder umfasst maschinelles Lernen, insbesondere die Untersuchung adversarialer Politiken in Lernumgebungen, Cybersicherheit, Finanzmärkte, Robotik und soziale Plattformen. Typische Situationen sind Täuschung, Subversion von Abwehrmechanismen, Verhaltensmanipulation durch soziale Interaktion oder das Ausnutzen von Systemschwächen durch geschickte Verhaltensänderungen.

Zentrale Konzepte schließen Akteure mit gegensätzlichen Zielen, modellbasierte Angriffe, Lern- und Gegenmaßnahmen wie Adversarial Training, Red-Teaming, Robustheitsbewertungen sowie Erkennung von Anomalien ein. Forschungen befassen sich mit der Frage, wie Systeme robust gegenüber adversarialem Verhalten werden, ohne die Nutzbarkeit zu beeinträchtigen.

Herausforderungen umfassen die Vielschichtigkeit von Kontexten, Variabilität menschlichen und maschinellen Verhaltens, ethische Implikationen sowie die Messbarkeit von Schadenpotenzial und Wirksamkeit von Gegenmaßnahmen. Das Thema bleibt interdisziplinär und wird in Verbindung mit Adversarial AI, Spieltheorie und Sicherheitsforschung diskutiert.

Verwandte Begriffe sind adversarial machine learning, adversarial examples, robuste Optimierung und Red-Teaming.