Salvato in:
| Autori principali: | Maeshima, Hiroaki, Otsuka, Akira |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2403.01896 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Cutting through buggy adversarial example defenses: fixing 1 line of code breaks Sabre
di: Carlini, Nicholas
Pubblicazione: (2024)
di: Carlini, Nicholas
Pubblicazione: (2024)
AutoAdvExBench: Benchmarking autonomous exploitation of adversarial example defenses
di: Carlini, Nicholas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Carlini, Nicholas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enhancing the Robustness of QMIX against State-adversarial Attacks
di: Guo, Weiran, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Guo, Weiran, et al.
Pubblicazione: (2023)
Robust LLM safeguarding via refusal feature adversarial training
di: Yu, Lei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yu, Lei, et al.
Pubblicazione: (2024)
SHLIME: Foiling adversarial attacks fooling SHAP and LIME
di: Chauhan, Sam, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chauhan, Sam, et al.
Pubblicazione: (2025)
Robust width: A lightweight and certifiable adversarial defense
di: Peck, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Peck, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Performance Evaluation of Knowledge Graph Embedding Approaches under Non-adversarial Attacks
di: Kapoor, Sourabh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kapoor, Sourabh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Power side-channel leakage localization through adversarial training of deep neural networks
di: Gammell, Jimmy, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gammell, Jimmy, et al.
Pubblicazione: (2024)
Robust Backdoor Removal by Reconstructing Trigger-Activated Changes in Latent Representation
di: Iwahana, Kazuki, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Iwahana, Kazuki, et al.
Pubblicazione: (2025)
FedDCL: a federated data collaboration learning as a hybrid-type privacy-preserving framework based on federated learning and data collaboration
di: Imakura, Akira, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Imakura, Akira, et al.
Pubblicazione: (2024)
Nonideality-aware training makes memristive networks more robust to adversarial attacks
di: Joksas, Dovydas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Joksas, Dovydas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Are aligned neural networks adversarially aligned?
di: Carlini, Nicholas, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Carlini, Nicholas, et al.
Pubblicazione: (2023)
Is the Hard-Label Cryptanalytic Model Extraction Really Polynomial?
di: Ito, Akira, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ito, Akira, et al.
Pubblicazione: (2025)
D2R: dual regularization loss with collaborative adversarial generation for model robustness
di: Liu, Zhenyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Zhenyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Beyond Laplace and Gaussian: Exploring the Generalized Gaussian Mechanism for Private Machine Learning
di: Rinberg, Roy, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rinberg, Roy, et al.
Pubblicazione: (2025)
Trainwreck: A damaging adversarial attack on image classifiers
di: Zahálka, Jan
Pubblicazione: (2023)
di: Zahálka, Jan
Pubblicazione: (2023)
Malacopula: adversarial automatic speaker verification attacks using a neural-based generalised Hammerstein model
di: Todisco, Massimiliano, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Todisco, Massimiliano, et al.
Pubblicazione: (2024)
Precision-Varying Prediction (PVP): Robustifying ASR systems against adversarial attacks
di: Pizarro, Matías, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pizarro, Matías, et al.
Pubblicazione: (2026)
Accuracy of TextFooler black box adversarial attacks on 01 loss sign activation neural network ensemble
di: Xue, Yunzhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xue, Yunzhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
RAB$^2$-DEF: Dynamic and explainable defense against adversarial attacks in Federated Learning to fair poor clients
di: Rodríguez-Barroso, Nuria, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rodríguez-Barroso, Nuria, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the Privacy of Selection Mechanisms with Gaussian Noise
di: Lebensold, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lebensold, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy-aware Gaussian Process Regression
di: Tuo, Rui, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Tuo, Rui, et al.
Pubblicazione: (2023)
ZKBoost: Zero-Knowledge Verifiable Training for XGBoost
di: Melissaris, Nikolas, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Melissaris, Nikolas, et al.
Pubblicazione: (2026)
Blending adversarial training and representation-conditional purification via aggregation improves adversarial robustness
di: Ballarin, Emanuele, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ballarin, Emanuele, et al.
Pubblicazione: (2023)
Text-to-Image Models Leave Identifiable Signatures: Implications for Leaderboard Security
di: Naseh, Ali, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Naseh, Ali, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the existence of consistent adversarial attacks in high-dimensional linear classification
di: Vilucchio, Matteo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Vilucchio, Matteo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Privacy Amplification for the Gaussian Mechanism via Bounded Support
di: Hu, Shengyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Shengyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Feature compression is the root cause of adversarial fragility in neural network classifiers
di: Gao, Jingchao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gao, Jingchao, et al.
Pubblicazione: (2024)
RAMP: Boosting Adversarial Robustness Against Multiple $l_p$ Perturbations for Universal Robustness
di: Jiang, Enyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiang, Enyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Purifying Approximate Differential Privacy with Randomized Post-processing
di: Lin, Yingyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lin, Yingyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Is The Watermarking Of LLM-Generated Code Robust?
di: Suresh, Tarun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Suresh, Tarun, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the Robustness of Malware Detectors to Adversarial Samples
di: Salman, Muhammad, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Salman, Muhammad, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards Scalable and Robust Model Versioning
di: Ding, Wenxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ding, Wenxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Robustness Inspired Graph Backdoor Defense
di: Zhang, Zhiwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Zhiwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Private Truly-Everlasting Robust-Prediction
di: Stemmer, Uri
Pubblicazione: (2024)
di: Stemmer, Uri
Pubblicazione: (2024)
DistriBlock: Identifying adversarial audio samples by leveraging characteristics of the output distribution
di: Pizarro, Matías, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Pizarro, Matías, et al.
Pubblicazione: (2023)
Data Poisoning Attacks to Locally Differentially Private Range Query Protocols
di: Liao, Ting-Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liao, Ting-Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Robustness of Graph Reduction Against GNN Backdoor
di: Zhu, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhu, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
On Using Certified Training towards Empirical Robustness
di: De Palma, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: De Palma, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the Conflict of Robustness and Learning in Collaborative Machine Learning
di: Raynal, Mathilde, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Raynal, Mathilde, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Cutting through buggy adversarial example defenses: fixing 1 line of code breaks Sabre
di: Carlini, Nicholas
Pubblicazione: (2024) -
AutoAdvExBench: Benchmarking autonomous exploitation of adversarial example defenses
di: Carlini, Nicholas, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Enhancing the Robustness of QMIX against State-adversarial Attacks
di: Guo, Weiran, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Robust LLM safeguarding via refusal feature adversarial training
di: Yu, Lei, et al.
Pubblicazione: (2024) -
SHLIME: Foiling adversarial attacks fooling SHAP and LIME
di: Chauhan, Sam, et al.
Pubblicazione: (2025)