Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Liu, Sheng, Wang, Zihan, Chen, Yuxiao, Lei, Qi |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://arxiv.org/abs/2402.09478 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Optimal Defenses Against Gradient Reconstruction Attacks
von: Chen, Yuxiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Yuxiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Data Reconstruction: Identifiability and Optimization with Sample Splitting
von: Shen, Yujie, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Shen, Yujie, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Synthetic Tabular Data: Methods, Attacks and Defenses
von: Cormode, Graham, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cormode, Graham, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Can Federated Learning Safeguard Private Data in LLM Training? Vulnerabilities, Attacks, and Defense Evaluation
von: Guo, Wenkai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Wenkai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SecureLearn -- An Attack-agnostic Defense for Multiclass Machine Learning Against Data Poisoning Attacks
von: Paracha, Anum, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Paracha, Anum, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Taxonomy of Attacks and Defenses in Split Learning
von: Shabbir, Aqsa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shabbir, Aqsa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Systematic Survey of Security Threats and Defenses in LLM-Based AI Agents: A Layered Attack Surface Framework
von: Chu, Kexin
Veröffentlicht: (2026)
von: Chu, Kexin
Veröffentlicht: (2026)
AgentDojo: A Dynamic Environment to Evaluate Prompt Injection Attacks and Defenses for LLM Agents
von: Debenedetti, Edoardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Debenedetti, Edoardo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A No-Defense Defense Against Gradient-Based Adversarial Attacks on ML-NIDS: Is Less More?
von: elShehaby, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: elShehaby, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Systematic Survey of Model Extraction Attacks and Defenses: State-of-the-Art and Perspectives
von: Zhao, Kaixiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhao, Kaixiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TrojanDam: Detection-Free Backdoor Defense in Federated Learning through Proactive Model Robustification utilizing OOD Data
von: Dai, Yanbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dai, Yanbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Data-Driven Defense against Edge-case Model Poisoning Attacks on Federated Learning
von: Purohit, Kiran, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Purohit, Kiran, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Attack and Defense of Deep Learning Models in the Field of Web Attack Detection
von: Shi, Lijia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shi, Lijia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedSpy-LLM: Towards Scalable and Generalizable Data Reconstruction Attacks from Gradients on LLMs
von: Meerza, Syed Irfan Ali, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Meerza, Syed Irfan Ali, et al.
Veröffentlicht: (2026)
PECAN: A Deterministic Certified Defense Against Backdoor Attacks
von: Zhang, Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Dashed Line Defense: Plug-And-Play Defense Against Adaptive Score-Based Query Attacks
von: Fu, Yanzhang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Fu, Yanzhang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Self-Evaluation as a Defense Against Adversarial Attacks on LLMs
von: Brown, Hannah, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Brown, Hannah, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Attacks Break Defenses Against Indirect Prompt Injection Attacks on LLM Agents
von: Zhan, Qiusi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhan, Qiusi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AutoDefense: Multi-Agent LLM Defense against Jailbreak Attacks
von: Zeng, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zeng, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
HashVFL: Defending Against Data Reconstruction Attacks in Vertical Federated Learning
von: Qiu, Pengyu, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Qiu, Pengyu, et al.
Veröffentlicht: (2022)
URVFL: Undetectable Data Reconstruction Attack on Vertical Federated Learning
von: Yao, Duanyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yao, Duanyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Uncovering Attacks and Defenses in Secure Aggregation for Federated Deep Learning
von: Zhang, Yiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Yiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Linear Reconstruction Approach for Attribute Inference Attacks against Synthetic Data
von: Annamalai, Meenatchi Sundaram Muthu Selva, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Annamalai, Meenatchi Sundaram Muthu Selva, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Dummy-Aware Weighted Attack (DAWA): Breaking the Safe Sink in Dummy Class Defenses
von: Yu, Yunrui, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yu, Yunrui, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Multi-Agent LLM Defense Pipeline Against Prompt Injection Attacks
von: Hossain, S M Asif, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hossain, S M Asif, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Evaluating Efficacy of Model Stealing Attacks and Defenses on Quantum Neural Networks
von: Kundu, Satwik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kundu, Satwik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adversarial Prompt Evaluation: Systematic Benchmarking of Guardrails Against Prompt Input Attacks on LLMs
von: Zizzo, Giulio, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zizzo, Giulio, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SoK: Data Reconstruction Attacks Against Machine Learning Models: Definition, Metrics, and Benchmark
von: Wen, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wen, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Causal Perspective for Enhancing Jailbreak Attack and Defense
von: Pan, Licheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Pan, Licheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Certifiable Black-Box Attacks with Randomized Adversarial Examples: Breaking Defenses with Provable Confidence
von: Hong, Hanbin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Hong, Hanbin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Beyond Gradient and Priors in Privacy Attacks: Leveraging Pooler Layer Inputs of Language Models in Federated Learning
von: Li, Jianwei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Li, Jianwei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Pruning Graphs by Adversarial Robustness Evaluation to Strengthen GNN Defenses
von: Wang, Yongyu
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Yongyu
Veröffentlicht: (2025)
From Theory to Practice: Evaluating Data Poisoning Attacks and Defenses in In-Context Learning on Social Media Health Discourse
von: Jhuma, Rabeya Amin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jhuma, Rabeya Amin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Open-Weight LLM Fine-Tuning Defenses are Susceptible to Simple Attacks
von: Kuo, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kuo, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Poisoning Attacks and Defenses to Federated Unlearning
von: Wang, Wenbin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Wenbin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
UIFV: Data Reconstruction Attack in Vertical Federated Learning
von: Yang, Jirui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Jirui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
KDk: A Defense Mechanism Against Label Inference Attacks in Vertical Federated Learning
von: Arazzi, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Arazzi, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Enhancing Security in Deep Reinforcement Learning: A Comprehensive Survey on Adversarial Attacks and Defenses
von: Yichao, Wu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yichao, Wu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedMID: A Data-Free Method for Using Intermediate Outputs as a Defense Mechanism Against Poisoning Attacks in Federated Learning
von: Han, Sungwon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Han, Sungwon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
RAIFLE: Reconstruction Attacks on Interaction-based Federated Learning with Adversarial Data Manipulation
von: Pham, Dzung, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Pham, Dzung, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Ähnliche Einträge
-
Optimal Defenses Against Gradient Reconstruction Attacks
von: Chen, Yuxiao, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Data Reconstruction: Identifiability and Optimization with Sample Splitting
von: Shen, Yujie, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Synthetic Tabular Data: Methods, Attacks and Defenses
von: Cormode, Graham, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Can Federated Learning Safeguard Private Data in LLM Training? Vulnerabilities, Attacks, and Defense Evaluation
von: Guo, Wenkai, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
SecureLearn -- An Attack-agnostic Defense for Multiclass Machine Learning Against Data Poisoning Attacks
von: Paracha, Anum, et al.
Veröffentlicht: (2025)