Buchumschlag

Revealing Vulnerabilities of Neural Networks in Parameter Learning and Defense Against Explanation-Aware Backdoors

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Kadir, Md Abdul, Addluri, GowthamKrishna, Sonntag, Daniel
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Cryptography and Security Computer Vision and Pattern Recognition
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Mitigating Backdoor Attack by Injecting Proactive Defensive Backdoor
von: Wei, Shaokui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Let the Noise Speak: Harnessing Noise for a Unified Defense Against Adversarial and Backdoor Attacks
von: Shahriar, Md Hasan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adversarially Guided Stateful Defense Against Backdoor Attacks in Federated Deep Learning
von: Ali, Hassan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BadBone: Backdoor Attacks Against Backbone Models in Visual Prompt Learning
von: Yang, Ziqing, et al.
Veröffentlicht: (2026)

HoneypotNet: Backdoor Attacks Against Model Extraction
von: Wang, Yixu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Nearest is Not Dearest: Towards Practical Defense against Quantization-conditioned Backdoor Attacks
von: Li, Boheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ConSeg: Contextual Backdoor Attack Against Semantic Segmentation
von: Abbasi, Bilal Hussain, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Backdoor Attacks for Deep Neural Networks in Real-world Scenarios
von: Li, Ziqiang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Survey of Trojan Attacks and Defenses to Deep Neural Networks
von: Jin, Lingxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An Effective and Resilient Backdoor Attack Framework against Deep Neural Networks and Vision Transformers
von: Gong, Xueluan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Memory Backdoor Attacks on Neural Networks
von: Luzon, Eden, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unveiling and Mitigating Backdoor Vulnerabilities based on Unlearning Weight Changes and Backdoor Activeness
von: Lin, Weilin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Robust and Transferable Backdoor Attacks Against Deep Image Compression With Selective Frequency Prior
von: Yu, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mudjacking: Patching Backdoor Vulnerabilities in Foundation Models
von: Liu, Hongbin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Advancing Security in AI Systems: A Novel Approach to Detecting Backdoors in Deep Neural Networks
von: Hossain, Khondoker Murad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ODDR: Outlier Detection & Dimension Reduction Based Defense Against Adversarial Patches
von: Chattopadhyay, Nandish, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Backdoor Defense in Diffusion Models via Spatial Attention Unlearning
von: Jha, Abha, et al.
Veröffentlicht: (2025)

UNIT: Backdoor Mitigation via Automated Neural Distribution Tightening
von: Cheng, Siyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FedDefender: Backdoor Attack Defense in Federated Learning
von: Gill, Waris, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Unsupervised Backdoor Detection and Mitigation for Spiking Neural Networks
von: Li, Jiachen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Removing the Trigger, Not the Backdoor: Alternative Triggers and Latent Backdoors
von: Abad, Gorka, et al.
Veröffentlicht: (2026)

INK: Inheritable Natural Backdoor Attack Against Model Distillation
von: Liu, Xiaolei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

BadCM: Invisible Backdoor Attack Against Cross-Modal Learning
von: Zhang, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

IPBA: Imperceptible Perturbation Backdoor Attack in Federated Self-Supervised Learning
von: Wang, Jiayao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CatchBackdoor: Backdoor Detection via Critical Trojan Neural Path Fuzzing
von: Jin, Haibo, et al.
Veröffentlicht: (2021)

DeepBaR: Fault Backdoor Attack on Deep Neural Network Layers
von: Martínez-Mejía, C. A., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Clean-image Backdoor Attacks
von: Rong, Dazhong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Backdoor Directions in Vision Transformers
von: Karayalcin, Sengim, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Training-Free Color-Aware Adversarial Diffusion Sanitization for Diffusion Stegomalware Defense at Security Gateways
von: Frants, Vladimir, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Backdoor Federated Learning by Poisoning Backdoor-Critical Layers
von: Zhuang, Haomin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

PAD-FT: A Lightweight Defense for Backdoor Attacks via Data Purification and Fine-Tuning
von: Xu, Yukai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SSL-OTA: Unveiling Backdoor Threats in Self-Supervised Learning for Object Detection
von: Wang, Qiannan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

FedBlock: A Blockchain Approach to Federated Learning against Backdoor Attacks
von: Nguyen, Duong H., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Backdooring CLIP through Concept Confusion
von: Hu, Lijie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Revocable Backdoor for Deep Model Trading
von: Xu, Yiran, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sneaky Spikes: Uncovering Stealthy Backdoor Attacks in Spiking Neural Networks with Neuromorphic Data
von: Abad, Gorka, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Data-free Defense of Black Box Models Against Adversarial Attacks
von: Nayak, Gaurav Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Robust Anti-Backdoor Instruction Tuning in LVLMs
von: Xun, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Backdoor Attack with Mode Mixture Latent Modification
von: Zhang, Hongwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Backdoor Attack Against Vision Transformers via Attention Gradient-Based Image Erosion
von: Guo, Ji, et al.
Veröffentlicht: (2024)