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