# Data Poisoning / Datenvergiftung

Eintrag: term-data-poisoning · Typ: Begriff · Ausgabe: 0.20.0 · Quellenstichtag: 2026-09-15

[Im Atlas lesen](https://theaiatlas.org/de/ideas/data-poisoning/) · [Vollständige Quellennotizen](https://theaiatlas.org/de/evidence.html#idea-data-poisoning) · [JSON](https://theaiatlas.org/records/term-data-poisoning.json) · [Festgehaltenes vollständiges Datenpaket](https://theaiatlas.org/editions/e74392d479c0e7da8636a7d6a0454d03510df86ffca9931eb86babd952665ca5/data.json)

Pfad im Datenpaket: `/glossary/117`. Geprüft: 2026-09-15.

> Dieser redaktionell ausgewählte Atlas entstand mit KI-Unterstützung. Er ist keine Vollerhebung, ordnet keine Zugehörigkeiten zu und wurde nicht unabhängig auf Richtigkeit geprüft.

> Koordinaten und Bereiche fassen öffentliche Positionen zusammen. Sie sind keine Wahrscheinlichkeiten, Ranglisten, statistischen Intervalle oder Maße für die Sicherheit eines Unternehmens.

> Behalte Quellenzuordnung, Genauigkeit der Veröffentlichungsdaten, Abrufhinweise, Gegenargumente und Einschränkungen bei. Das Lesen einer Quelle beweist nicht die Richtigkeit ihrer Aussagen.

> Gelesen bezieht sich auf das in retrieval.scope und notes beschriebene Material. Ein Verweis auf einen Originalbeitrag ist keine gelesene Quelle. Fehlende Archivangaben bedeuten, dass keine Prüfung dokumentiert ist; eine Archivkopie kann dennoch existieren.

> Nicht eingeordnete Akteure haben den Positionswert null, weil die Belege unvollständig sind. Eine Person und ein Unternehmen bleiben getrennte Einträge.

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> Der Quellenstichtag der Ausgabe, das Prüfdatum eines Akteurs und das Veröffentlichungsdatum einer Quelle haben unterschiedliche Bedeutungen. Null bedeutet nicht verfügbar, nicht den Zahlenwert null.

## Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen

Mindestens eine Quelle wurde innerhalb des 18-Monats-Zeitraums veröffentlicht.

Neueste datierte Quelle: 2025-03-24. Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.

Das Alter einer Veröffentlichung belegt weder die Gültigkeit einer Aussage noch ein erneutes Lesen der Quelle. Fehlende Daten und nur auf Monat oder Jahr genaue Angaben bleiben im JSON-Eintrag ausdrücklich erkennbar.

## /summary

Trainingsmaterial absichtlich verändern, um späteres Modellverhalten im Interesse eines Angreifers zu beeinflussen.

Aussage: claim-term-data-poisoning-1a5192ba3d7825ca26b24a72. Einordnung: Zusammenfassung.

[glossary-eval-aml-taxonomy](https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.100-2e2025.pdf)

## /definition

Ein Angreifer fügt Trainingsbeispiele ein oder verändert sie, etwa um bestimmte Fehler auszulösen oder Ausgaben durch einen versteckten Auslöser zu beeinflussen. Die Manipulation kann das erste Training oder spätere Trainingsphasen betreffen.

Aussage: claim-term-data-poisoning-1e4c26398ee834b2e16dc7b8. Einordnung: Zusammenfassung.

[glossary-eval-aml-taxonomy](https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.100-2e2025.pdf)

## /placement

Lesefrage im Atlas: Wie werden Herkunft und Unversehrtheit des Trainingsmaterials geprüft?

Aussage: claim-term-data-poisoning-25f52a21ad9f2e54a62ed1b2. Einordnung: redaktionell.

[glossary-eval-aml-taxonomy](https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.100-2e2025.pdf)

## /distinction

Versehentlich minderwertige Daten sind nicht zwangsläufig Datenvergiftung. Datenprüfungen und Filter können helfen; NIST weist jedoch darauf hin, dass bösartige Beispiele in großen Trainingssammlungen schwer zu finden sein können.

Aussage: claim-term-data-poisoning-09422ce4d5c74cb753a9bb98. Einordnung: Zusammenfassung.

[glossary-eval-aml-taxonomy](https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.100-2e2025.pdf)

## Herkunft der Quellen

### glossary-eval-aml-taxonomy

[Adversarial Machine Learning: A Taxonomy and Terminology of Attacks and Mitigations](https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.100-2e2025.pdf)

NIST · Quelle aus erster Hand (Originalquelle) · Veröffentlicht: 2025-03-24 · Material zuletzt gelesen: 2026-09-15 · Quellenprüfung: gelesen

Was genau gelesen wurde, steht im Quellenhinweis.

Zusammenfassung für Entscheidungsträger, Definitionen der Angriffsphasen sowie Abschnitte 3.2.1 bis 3.2.3 zu Manipulationen generativer Modelle und Gegenmaßnahmen gelesen. Das Veröffentlichungsdatum stammt aus dem NIST-Publikationseintrag. Es wird nicht behauptet, dass eine einzelne Schutzmaßnahme alle Angriffe stoppt.

Keine Archivprüfung dokumentiert.