Effect of Ambient-Intrinsic Dimension Gap on Adversarial Vulnerability
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Haldar, Rajdeep, Xing, Yue, Song, Qifan |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Adversarial Vulnerability as a Consequence of On-Manifold Inseparibility
par: Haldar, Rajdeep, et autres
Publié: (2024)
par: Haldar, Rajdeep, et autres
Publié: (2024)
Vulnerability-Aware Robust Multimodal Adversarial Training
par: Zhang, Junrui, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Junrui, et autres
Publié: (2025)
A Geometric Framework for Adversarial Vulnerability in Machine Learning
par: Bell, Brian
Publié: (2024)
par: Bell, Brian
Publié: (2024)
How to Enhance Downstream Adversarial Robustness (almost) without Touching the Pre-Trained Foundation Model?
par: Liu, Meiqi, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Meiqi, et autres
Publié: (2025)
Insights and Current Gaps in Open-Source LLM Vulnerability Scanners: A Comparative Analysis
par: Brokman, Jonathan, et autres
Publié: (2024)
par: Brokman, Jonathan, et autres
Publié: (2024)
Bridging the Gap Between Security Metrics and Key Risk Indicators: An Empirical Framework for Vulnerability Prioritization
par: Sherif, Emad, et autres
Publié: (2026)
par: Sherif, Emad, et autres
Publié: (2026)
Adversarial Vulnerabilities in Neural Operator Digital Twins: Gradient-Free Attacks on Nuclear Thermal-Hydraulic Surrogates
par: Roy, Samrendra, et autres
Publié: (2026)
par: Roy, Samrendra, et autres
Publié: (2026)
A Systematic Study of Code Obfuscation Against LLM-based Vulnerability Detection
par: Li, Xiao, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Xiao, et autres
Publié: (2025)
Rectifying Adversarial Examples Using Their Vulnerabilities
par: Morimoto, Fumiya, et autres
Publié: (2026)
par: Morimoto, Fumiya, et autres
Publié: (2026)
Asymmetric Bias in Text-to-Image Generation with Adversarial Attacks
par: Shahgir, Haz Sameen, et autres
Publié: (2023)
par: Shahgir, Haz Sameen, et autres
Publié: (2023)
How Vulnerable Is My Learned Policy? Universal Adversarial Perturbation Attacks On Modern Behavior Cloning Policies
par: Kalra, Akansha, et autres
Publié: (2025)
par: Kalra, Akansha, et autres
Publié: (2025)
Adversarial Contrastive Learning for LLM Quantization Attacks
par: Song, Dinghong, et autres
Publié: (2026)
par: Song, Dinghong, et autres
Publié: (2026)
Adversarial Robustness of Link Sign Prediction in Signed Graphs
par: Zhou, Jialong, et autres
Publié: (2024)
par: Zhou, Jialong, et autres
Publié: (2024)
Adversarial Attacks on Downstream Weather Forecasting Models: Application to Tropical Cyclone Trajectory Prediction
par: Deng, Yue, et autres
Publié: (2025)
par: Deng, Yue, et autres
Publié: (2025)
Exploring the Effect of DNN Depth on Adversarial Attacks in Network Intrusion Detection Systems
par: ElShehaby, Mohamed, et autres
Publié: (2025)
par: ElShehaby, Mohamed, et autres
Publié: (2025)
FABLE: A Localized, Targeted Adversarial Attack on Weather Forecasting Models
par: Deng, Yue, et autres
Publié: (2025)
par: Deng, Yue, et autres
Publié: (2025)
Mind the Gap: Towards Generalizable Autonomous Penetration Testing via Domain Randomization and Meta-Reinforcement Learning
par: Zhou, Shicheng, et autres
Publié: (2024)
par: Zhou, Shicheng, et autres
Publié: (2024)
Towards Secure Intelligent O-RAN Architecture: Vulnerabilities, Threats and Promising Technical Solutions using LLMs
par: Motalleb, Mojdeh Karbalaee, et autres
Publié: (2024)
par: Motalleb, Mojdeh Karbalaee, et autres
Publié: (2024)
Efficient but Vulnerable: Benchmarking and Defending LLM Batch Prompting Attack
par: Yue, Murong, et autres
Publié: (2025)
par: Yue, Murong, et autres
Publié: (2025)
Enhancing Adversarial Attacks via Parameter Adaptive Adversarial Attack
par: Jin, Zhibo, et autres
Publié: (2024)
par: Jin, Zhibo, et autres
Publié: (2024)
Detecting Adversarial Data via Provable Adversarial Noise Amplification
par: Mumcu, Furkan, et autres
Publié: (2026)
par: Mumcu, Furkan, et autres
Publié: (2026)
Privacy Vulnerabilities in Marginals-based Synthetic Data
par: Golob, Steven, et autres
Publié: (2024)
par: Golob, Steven, et autres
Publié: (2024)
Can LLMs be Fooled? Investigating Vulnerabilities in LLMs
par: Abdali, Sara, et autres
Publié: (2024)
par: Abdali, Sara, et autres
Publié: (2024)
On Reliability of Efficient Membership Inference Vulnerability Evaluation
par: Jälkö, Joonas, et autres
Publié: (2026)
par: Jälkö, Joonas, et autres
Publié: (2026)
Agentic Vulnerability Reasoning on Windows COM Binaries
par: Lee, Hwiwon, et autres
Publié: (2026)
par: Lee, Hwiwon, et autres
Publié: (2026)
Adversarial Vulnerability Under Temporal Concept Drift: A Longitudinal Study of Android Malware Detection
par: Sabbah, Ahmed, et autres
Publié: (2026)
par: Sabbah, Ahmed, et autres
Publié: (2026)
Robustness Against Adversarial Attacks via Learning Confined Adversarial Polytopes
par: Hamidi, Shayan Mohajer, et autres
Publié: (2024)
par: Hamidi, Shayan Mohajer, et autres
Publié: (2024)
Generalization Properties of Adversarial Training for $\ell_0$-Bounded Adversarial Attacks
par: Delgosha, Payam, et autres
Publié: (2024)
par: Delgosha, Payam, et autres
Publié: (2024)
Double-Adversarial Activation Anomaly Detection: Adversarial Autoencoders are Anomaly Generators
par: Schulze, J. -P., et autres
Publié: (2021)
par: Schulze, J. -P., et autres
Publié: (2021)
Detecting Adversarial Examples
par: Mumcu, Furkan, et autres
Publié: (2024)
par: Mumcu, Furkan, et autres
Publié: (2024)
Adversarial Machine Unlearning
par: Di, Zonglin, et autres
Publié: (2024)
par: Di, Zonglin, et autres
Publié: (2024)
SoK: Analyzing Adversarial Examples: A Framework to Study Adversary Knowledge
par: Fenaux, Lucas, et autres
Publié: (2024)
par: Fenaux, Lucas, et autres
Publié: (2024)
Reconstruction Attacks on Machine Unlearning: Simple Models are Vulnerable
par: Bertran, Martin, et autres
Publié: (2024)
par: Bertran, Martin, et autres
Publié: (2024)
Vulnerability Detection in Smart Contracts: A Comprehensive Survey
par: De Baets, Christopher, et autres
Publié: (2024)
par: De Baets, Christopher, et autres
Publié: (2024)
Vulnerability Detection in C/C++ Code with Deep Learning
par: Huang, Zhen, et autres
Publié: (2024)
par: Huang, Zhen, et autres
Publié: (2024)
Knowledge Migration Framework for Smart Contract Vulnerability Detection
par: Wang, Luqi, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Luqi, et autres
Publié: (2024)
Mitigating Membership Inference Vulnerability in Personalized Federated Learning
par: Jung, Kangsoo, et autres
Publié: (2025)
par: Jung, Kangsoo, et autres
Publié: (2025)
Uncovering the Limits of Machine Learning for Automatic Vulnerability Detection
par: Risse, Niklas, et autres
Publié: (2023)
par: Risse, Niklas, et autres
Publié: (2023)
PIShield: Detecting Prompt Injection Attacks via Intrinsic LLM Features
par: Zou, Wei, et autres
Publié: (2025)
par: Zou, Wei, et autres
Publié: (2025)
Test-time Adversarial Defense with Opposite Adversarial Path and High Attack Time Cost
par: Yeh, Cheng-Han, et autres
Publié: (2024)
par: Yeh, Cheng-Han, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
Adversarial Vulnerability as a Consequence of On-Manifold Inseparibility
par: Haldar, Rajdeep, et autres
Publié: (2024) -
Vulnerability-Aware Robust Multimodal Adversarial Training
par: Zhang, Junrui, et autres
Publié: (2025) -
A Geometric Framework for Adversarial Vulnerability in Machine Learning
par: Bell, Brian
Publié: (2024) -
How to Enhance Downstream Adversarial Robustness (almost) without Touching the Pre-Trained Foundation Model?
par: Liu, Meiqi, et autres
Publié: (2025) -
Insights and Current Gaps in Open-Source LLM Vulnerability Scanners: A Comparative Analysis
par: Brokman, Jonathan, et autres
Publié: (2024)