SoK: Unintended Interactions among Machine Learning Defenses and Risks
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Duddu, Vasisht, Szyller, Sebastian, Asokan, N. |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2023
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Combining Machine Learning Defenses without Conflicts
di: Duddu, Vasisht, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Duddu, Vasisht, et al.
Pubblicazione: (2024)
Amulet: a Python Library for Assessing Interactions Among ML Defenses and Risks
di: Waheed, Asim, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Waheed, Asim, et al.
Pubblicazione: (2025)
Locket: Robust Feature-Locking Technique for Language Models
di: He, Lipeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: He, Lipeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Attesting Distributional Properties of Training Data for Machine Learning
di: Duddu, Vasisht, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Duddu, Vasisht, et al.
Pubblicazione: (2023)
SoK: Data Minimization in Machine Learning
di: Staab, Robin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Staab, Robin, et al.
Pubblicazione: (2025)
SoK: Dataset Copyright Auditing in Machine Learning Systems
di: Du, Linkang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Du, Linkang, et al.
Pubblicazione: (2024)
SoK: Benchmarking Poisoning Attacks and Defenses in Federated Learning
di: Zhang, Heyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Heyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
SoK: Machine Unlearning for Large Language Models
di: Ren, Jie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ren, Jie, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Alignment of Group Fairness with Attribute Privacy
di: Aalmoes, Jan, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Aalmoes, Jan, et al.
Pubblicazione: (2022)
SoK: The Pitfalls of Deep Reinforcement Learning for Cybersecurity
di: McFadden, Shae, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: McFadden, Shae, et al.
Pubblicazione: (2026)
SoK: What Makes Private Learning Unfair?
di: Yao, Kai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yao, Kai, et al.
Pubblicazione: (2025)
SoK: Privacy Preserving Machine Learning using Functional Encryption: Opportunities and Challenges
di: Panzade, Prajwal, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Panzade, Prajwal, et al.
Pubblicazione: (2022)
Privacy Bias in Language Models: A Contextual Integrity-based Auditing Metric
di: Shvartzshnaider, Yan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shvartzshnaider, Yan, et al.
Pubblicazione: (2024)
SoK: Security and Privacy Risks of Healthcare AI
di: Chang, Yuanhaur, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chang, Yuanhaur, et al.
Pubblicazione: (2024)
SoK: Data Reconstruction Attacks Against Machine Learning Models: Definition, Metrics, and Benchmark
di: Wen, Rui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wen, Rui, et al.
Pubblicazione: (2025)
SoK: Realistic Adversarial Attacks and Defenses for Intelligent Network Intrusion Detection
di: Vitorino, João, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Vitorino, João, et al.
Pubblicazione: (2023)
Laminator: Verifiable ML Property Cards using Hardware-assisted Attestations
di: Duddu, Vasisht, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Duddu, Vasisht, et al.
Pubblicazione: (2024)
SoK: Can Trajectory Generation Combine Privacy and Utility?
di: Buchholz, Erik, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Buchholz, Erik, et al.
Pubblicazione: (2024)
SoK: Verifiable Cross-Silo FL
di: Korneev, Aleksei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Korneev, Aleksei, et al.
Pubblicazione: (2024)
SoK: Watermarking for AI-Generated Content
di: Zhao, Xuandong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Xuandong, et al.
Pubblicazione: (2024)
SoK: Unlearnability and Unlearning for Model Dememorization
di: Zhang, Mengying, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Mengying, et al.
Pubblicazione: (2026)
SoK: Enhancing Cryptographic Collaborative Learning with Differential Privacy
di: Capano, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Capano, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2026)
SoK: Analyzing Adversarial Examples: A Framework to Study Adversary Knowledge
di: Fenaux, Lucas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fenaux, Lucas, et al.
Pubblicazione: (2024)
SoK: On the Offensive Potential of AI
di: Schröer, Saskia Laura, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schröer, Saskia Laura, et al.
Pubblicazione: (2024)
SoK: Reducing the Vulnerability of Fine-tuned Language Models to Membership Inference Attacks
di: Amit, Guy, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Amit, Guy, et al.
Pubblicazione: (2024)
Espresso: Robust Concept Filtering in Text-to-Image Models
di: Das, Anudeep, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Das, Anudeep, et al.
Pubblicazione: (2024)
SoK: Blockchain-Based Decentralized AI (DeAI)
di: Lui, Elizabeth, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lui, Elizabeth, et al.
Pubblicazione: (2024)
SoK: Privacy-aware LLM in Healthcare: Threat Model, Privacy Techniques, Challenges and Recommendations
di: Tahera, Mohoshin Ara, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tahera, Mohoshin Ara, et al.
Pubblicazione: (2026)
SoK: A Systems Perspective on Compound AI Threats and Countermeasures
di: Banerjee, Sarbartha, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Banerjee, Sarbartha, et al.
Pubblicazione: (2024)
PATCH: Mitigating PII Leakage in Language Models with Privacy-Aware Targeted Circuit PatcHing
di: Hughes, Anthony, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hughes, Anthony, et al.
Pubblicazione: (2025)
PAL*M: Property Attestation for Large Generative Models
di: Chantasantitam, Prach, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chantasantitam, Prach, et al.
Pubblicazione: (2026)
SoK: Membership Inference Attacks on LLMs are Rushing Nowhere (and How to Fix It)
di: Meeus, Matthieu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Meeus, Matthieu, et al.
Pubblicazione: (2024)
SoK: The Last Line of Defense: On Backdoor Defense Evaluation
di: Abad, Gorka, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Abad, Gorka, et al.
Pubblicazione: (2025)
SoK: A Review of Differentially Private Linear Models For High-Dimensional Data
di: Khanna, Amol, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Khanna, Amol, et al.
Pubblicazione: (2024)
SoK: Systematization and Benchmarking of Deepfake Detectors in a Unified Framework
di: Le, Binh M., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Le, Binh M., et al.
Pubblicazione: (2024)
SoK: Stablecoin Designs, Risks, and the Stablecoin LEGO
di: Ling, Shengchen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ling, Shengchen, et al.
Pubblicazione: (2025)
SoK: Pitfalls in Evaluating Black-Box Attacks
di: Suya, Fnu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Suya, Fnu, et al.
Pubblicazione: (2023)
SoK: Critical Evaluation of Quantum Machine Learning for Adversarial Robustness
di: Nowmi, Saeefa Rubaiyet, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nowmi, Saeefa Rubaiyet, et al.
Pubblicazione: (2025)
SoK: A Defense-Oriented Evaluation of Software Supply Chain Security
di: Ishgair, Eman Abu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ishgair, Eman Abu, et al.
Pubblicazione: (2024)
SoK: Runtime Integrity
di: Ammar, Mahmoud, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ammar, Mahmoud, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Combining Machine Learning Defenses without Conflicts
di: Duddu, Vasisht, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Amulet: a Python Library for Assessing Interactions Among ML Defenses and Risks
di: Waheed, Asim, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Locket: Robust Feature-Locking Technique for Language Models
di: He, Lipeng, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Attesting Distributional Properties of Training Data for Machine Learning
di: Duddu, Vasisht, et al.
Pubblicazione: (2023) -
SoK: Data Minimization in Machine Learning
di: Staab, Robin, et al.
Pubblicazione: (2025)