Stealthy Adversarial Attacks on Stochastic Multi-Armed Bandits
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Wang, Zhiwei, Wang, Huazheng, Wang, Hongning |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
FedMABA: Towards Fair Federated Learning through Multi-Armed Bandits Allocation
von: Wang, Zhichao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Zhichao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Practical Adversarial Attacks on Stochastic Bandits via Fake Data Injection
von: Zeng, Qirun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zeng, Qirun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Constructing Adversarial Examples for Vertical Federated Learning: Optimal Client Corruption through Multi-Armed Bandit
von: Yao, Duanyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yao, Duanyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Calibrated Adversarial Sampling: Multi-Armed Bandit-Guided Generalization Against Unforeseen Attacks
von: Wang, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Hard Work Does Not Always Pay Off: Poisoning Attacks on Neural Architecture Search
von: Coalson, Zachary, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Coalson, Zachary, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stealthy Yet Effective: Distribution-Preserving Backdoor Attacks on Graph Classification
von: Wang, Xiaobao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Xiaobao, 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)
Lurking in the shadows: Unveiling Stealthy Backdoor Attacks against Personalized Federated Learning
von: Lyu, Xiaoting, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lyu, Xiaoting, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Attack by Unlearning: Unlearning-Induced Adversarial Attacks on Graph Neural Networks
von: Zhang, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
HGAttack: Transferable Heterogeneous Graph Adversarial Attack
von: Zhao, He, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, He, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adversarial Contrastive Learning for LLM Quantization Attacks
von: Song, Dinghong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Song, Dinghong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Stealthy and Adjustable Text-Guided Backdoor Attacks on Multimodal Pretrained Models
von: Zhang, Yiyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Yiyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Optimal Zero-Shot Detector for Multi-Armed Attacks
von: Granese, Federica, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Granese, Federica, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SDBA: A Stealthy and Long-Lasting Durable Backdoor Attack in Federated Learning
von: Choe, Minyeong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Choe, Minyeong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SilentStriker:Toward Stealthy Bit-Flip Attacks on Large Language Models
von: Xu, Haotian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xu, Haotian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Harmless Yet Harmful: Neutral Prompting Attacks for Stealthy Hallucination Steering in Agent Skills
von: Hsu, Chia-Yi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hsu, Chia-Yi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Rethinking Graph Backdoor Attacks: A Distribution-Preserving Perspective
von: Zhang, Zhiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Zhiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Guiding not Forcing: Enhancing the Transferability of Jailbreaking Attacks on LLMs via Removing Superfluous Constraints
von: Yang, Junxiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Junxiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhancing Adversarial Attacks via Parameter Adaptive Adversarial Attack
von: Jin, Zhibo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jin, Zhibo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stealthy Poisoning Attacks Bypass Defenses in Regression Settings
von: Carnerero-Cano, Javier, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Carnerero-Cano, Javier, et al.
Veröffentlicht: (2026)
DMS: Addressing Information Loss with More Steps for Pragmatic Adversarial Attacks
von: Zhu, Zhiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhu, Zhiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Echoes within the Reasoning: Stealthy and Effective Watermarking via Chain of Thought
von: Lu, Jiacheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lu, Jiacheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Fault Sneaking Attack: a Stealthy Framework for Misleading Deep Neural Networks
von: Zhao, Pu, et al.
Veröffentlicht: (2019)
von: Zhao, Pu, et al.
Veröffentlicht: (2019)
Adversarial Attacks on Combinatorial Multi-Armed Bandits
von: Balasubramanian, Rishab, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Balasubramanian, Rishab, et al.
Veröffentlicht: (2023)
State Backdoor: Towards Stealthy Real-world Poisoning Attack on Vision-Language-Action Model in State Space
von: Guo, Ji, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Guo, Ji, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Are You Using Reliable Graph Prompts? Trojan Prompt Attacks on Graph Neural Networks
von: Lin, Minhua, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lin, Minhua, et al.
Veröffentlicht: (2024)
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)
Shadowcast: Stealthy Data Poisoning Attacks Against Vision-Language Models
von: Xu, Yuancheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Yuancheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SteganoBackdoor: Stealthy and Data-Efficient Backdoor Attacks on Language Models
von: Xue, Eric, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xue, Eric, et al.
Veröffentlicht: (2025)
PGD-Imp: Rethinking and Unleashing Potential of Classic PGD with Dual Strategies for Imperceptible Adversarial Attacks
von: Li, Jin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Jin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adversarial Attacks to Multi-Modal Models
von: Dou, Zhihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dou, Zhihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Short-length Adversarial Training Helps LLMs Defend Long-length Jailbreak Attacks: Theoretical and Empirical Evidence
von: Fu, Shaopeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fu, Shaopeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Unlearning Inversion Attacks for Graph Neural Networks
von: Zhang, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Robustness Against Adversarial Attacks via Learning Confined Adversarial Polytopes
von: Hamidi, Shayan Mohajer, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hamidi, Shayan Mohajer, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Generalization Properties of Adversarial Training for $\ell_0$-Bounded Adversarial Attacks
von: Delgosha, Payam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Delgosha, Payam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Calibration Attacks: A Comprehensive Study of Adversarial Attacks on Model Confidence
von: Obadinma, Stephen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Obadinma, Stephen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MARAGE: Transferable Multi-Model Adversarial Attack for Retrieval-Augmented Generation Data Extraction
von: Hu, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hu, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On the Optimal Regret of Locally Private Linear Contextual Bandit
von: Li, Jiachun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Jiachun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient Adversarial Training in LLMs with Continuous Attacks
von: Xhonneux, Sophie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xhonneux, Sophie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Temporal Analysis of Adversarial Attacks in Federated Learning
von: Mapakshi, Rohit, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mapakshi, Rohit, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
FedMABA: Towards Fair Federated Learning through Multi-Armed Bandits Allocation
von: Wang, Zhichao, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Practical Adversarial Attacks on Stochastic Bandits via Fake Data Injection
von: Zeng, Qirun, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Constructing Adversarial Examples for Vertical Federated Learning: Optimal Client Corruption through Multi-Armed Bandit
von: Yao, Duanyi, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Calibrated Adversarial Sampling: Multi-Armed Bandit-Guided Generalization Against Unforeseen Attacks
von: Wang, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Hard Work Does Not Always Pay Off: Poisoning Attacks on Neural Architecture Search
von: Coalson, Zachary, et al.
Veröffentlicht: (2024)