Towards Understanding Dual BN In Hybrid Adversarial Training
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Zhang, Chenshuang, Zhang, Chaoning, Zhang, Kang, Niu, Axi, Kim, Junmo, Kweon, In So |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Text-to-image Diffusion Models in Generative AI: A Survey
par: Zhang, Chenshuang, et autres
Publié: (2023)
par: Zhang, Chenshuang, et autres
Publié: (2023)
ImageNet-D: Benchmarking Neural Network Robustness on Diffusion Synthetic Object
par: Zhang, Chenshuang, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Chenshuang, et autres
Publié: (2024)
Video Diffusion Models Excel at Tracking Similar-Looking Objects Without Supervision
par: Zhang, Chenshuang, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Chenshuang, et autres
Publié: (2025)
Efficient Semi-Supervised Adversarial Training via Latent Clustering-Based Data Reduction
par: Ghosh, Somrita, et autres
Publié: (2025)
par: Ghosh, Somrita, et autres
Publié: (2025)
Exploring the Adversarial Frontier: Quantifying Robustness via Adversarial Hypervolume
par: Guo, Ping, et autres
Publié: (2024)
par: Guo, Ping, et autres
Publié: (2024)
Identifying and Understanding Cross-Class Features in Adversarial Training
par: Wei, Zeming, et autres
Publié: (2025)
par: Wei, Zeming, et autres
Publié: (2025)
The Impact of Scaling Training Data on Adversarial Robustness
par: Zimmerli, Marco, et autres
Publié: (2025)
par: Zimmerli, Marco, et autres
Publié: (2025)
GASP: Efficient Black-Box Generation of Adversarial Suffixes for Jailbreaking LLMs
par: Basani, Advik Raj, et autres
Publié: (2024)
par: Basani, Advik Raj, et autres
Publié: (2024)
Improving Adversarial Training using Vulnerability-Aware Perturbation Budget
par: Fakorede, Olukorede, et autres
Publié: (2024)
par: Fakorede, Olukorede, et autres
Publié: (2024)
Understanding Key Point Cloud Features for Development Three-dimensional Adversarial Attacks
par: Naderi, Hanieh, et autres
Publié: (2022)
par: Naderi, Hanieh, et autres
Publié: (2022)
GLEAN: Generative Learning for Eliminating Adversarial Noise
par: Kim, Justin Lyu, et autres
Publié: (2024)
par: Kim, Justin Lyu, et autres
Publié: (2024)
Autoencoder-based Denoising Defense against Adversarial Attacks on Object Detection
par: Song, Min Geun, et autres
Publié: (2025)
par: Song, Min Geun, et autres
Publié: (2025)
Towards Million-Scale Adversarial Robustness Evaluation With Stronger Individual Attacks
par: Xie, Yong, et autres
Publié: (2024)
par: Xie, Yong, et autres
Publié: (2024)
Fingerprinting Image-to-Image Generative Adversarial Networks
par: Li, Guanlin, et autres
Publié: (2021)
par: Li, Guanlin, et autres
Publié: (2021)
DarkLLM: Learning Language-Driven Adversarial Attacks with Large Language Models
par: Sun, Ye, et autres
Publié: (2026)
par: Sun, Ye, et autres
Publié: (2026)
MOS-Attack: A Scalable Multi-objective Adversarial Attack Framework
par: Guo, Ping, et autres
Publié: (2025)
par: Guo, Ping, et autres
Publié: (2025)
L-AutoDA: Leveraging Large Language Models for Automated Decision-based Adversarial Attacks
par: Guo, Ping, et autres
Publié: (2024)
par: Guo, Ping, et autres
Publié: (2024)
DIFFender: Diffusion-Based Adversarial Defense against Patch Attacks
par: Kang, Caixin, et autres
Publié: (2023)
par: Kang, Caixin, et autres
Publié: (2023)
The Adversarial AI-Art: Understanding, Generation, Detection, and Benchmarking
par: Li, Yuying, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Yuying, et autres
Publié: (2024)
PuriDefense: Randomized Local Implicit Adversarial Purification for Defending Black-box Query-based Attacks
par: Guo, Ping, et autres
Publié: (2024)
par: Guo, Ping, et autres
Publié: (2024)
Real-world Adversarial Defense against Patch Attacks based on Diffusion Model
par: Wei, Xingxing, et autres
Publié: (2024)
par: Wei, Xingxing, et autres
Publié: (2024)
Towards Black-Box Membership Inference Attack for Diffusion Models
par: Li, Jingwei, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Jingwei, et autres
Publié: (2024)
Image-based Prompt Injection: Hijacking Multimodal LLMs through Visually Embedded Adversarial Instructions
par: Nagaraja, Neha, et autres
Publié: (2026)
par: Nagaraja, Neha, et autres
Publié: (2026)
On the Adversarial Robustness of Large Vision-Language Models under Visual Token Compression
par: Zhang, Xinwei, et autres
Publié: (2026)
par: Zhang, Xinwei, et autres
Publié: (2026)
Disrupting Vision-Language Model-Driven Navigation Services via Adversarial Object Fusion
par: Xie, Chunlong, et autres
Publié: (2025)
par: Xie, Chunlong, et autres
Publié: (2025)
Adversarial Attacks and Defenses on Text-to-Image Diffusion Models: A Survey
par: Zhang, Chenyu, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Chenyu, et autres
Publié: (2024)
FLARE: Toward Universal Dataset Purification against Backdoor Attacks
par: Hou, Linshan, et autres
Publié: (2024)
par: Hou, Linshan, et autres
Publié: (2024)
Towards Understanding Unsafe Video Generation
par: Pang, Yan, et autres
Publié: (2024)
par: Pang, Yan, et autres
Publié: (2024)
Adversarial Detection by Approximation of Ensemble Boundary
par: Windeatt, T.
Publié: (2022)
par: Windeatt, T.
Publié: (2022)
Taught Well Learned Ill: Towards Distillation-conditional Backdoor Attack
par: Chen, Yukun, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Yukun, et autres
Publié: (2025)
On the Importance of Backbone to the Adversarial Robustness of Object Detectors
par: Li, Xiao, et autres
Publié: (2023)
par: Li, Xiao, et autres
Publié: (2023)
Evaluating the Evaluators: Trust in Adversarial Robustness Tests
par: Cinà, Antonio Emanuele, et autres
Publié: (2025)
par: Cinà, Antonio Emanuele, et autres
Publié: (2025)
Improving the Transferability of Adversarial Attacks by an Input Transpose
par: Wan, Qing, et autres
Publié: (2025)
par: Wan, Qing, et autres
Publié: (2025)
AR-GAN: Generative Adversarial Network-Based Defense Method Against Adversarial Attacks on the Traffic Sign Classification System of Autonomous Vehicles
par: Salek, M Sabbir, et autres
Publié: (2023)
par: Salek, M Sabbir, et autres
Publié: (2023)
Towards Resilient Safety-driven Unlearning for Diffusion Models against Downstream Fine-tuning
par: Li, Boheng, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Boheng, et autres
Publié: (2025)
Sy-FAR: Symmetry-based Fair Adversarial Robustness
par: Najjar, Haneen, et autres
Publié: (2025)
par: Najjar, Haneen, et autres
Publié: (2025)
Standard-Deviation-Inspired Regularization for Improving Adversarial Robustness
par: Fakorede, Olukorede, et autres
Publié: (2024)
par: Fakorede, Olukorede, et autres
Publié: (2024)
Impact of Architectural Modifications on Deep Learning Adversarial Robustness
par: Juraev, Firuz, et autres
Publié: (2024)
par: Juraev, Firuz, et autres
Publié: (2024)
Interpretation of Neural Networks is Susceptible to Universal Adversarial Perturbations
par: Oskouie, Haniyeh Ehsani, et autres
Publié: (2022)
par: Oskouie, Haniyeh Ehsani, et autres
Publié: (2022)
GUIGuard-Bench: Toward a General Evaluation for Privacy-Preserving GUI Agents
par: Wang, Yanxi, et autres
Publié: (2026)
par: Wang, Yanxi, et autres
Publié: (2026)
Documents similaires
-
Text-to-image Diffusion Models in Generative AI: A Survey
par: Zhang, Chenshuang, et autres
Publié: (2023) -
ImageNet-D: Benchmarking Neural Network Robustness on Diffusion Synthetic Object
par: Zhang, Chenshuang, et autres
Publié: (2024) -
Video Diffusion Models Excel at Tracking Similar-Looking Objects Without Supervision
par: Zhang, Chenshuang, et autres
Publié: (2025) -
Efficient Semi-Supervised Adversarial Training via Latent Clustering-Based Data Reduction
par: Ghosh, Somrita, et autres
Publié: (2025) -
Exploring the Adversarial Frontier: Quantifying Robustness via Adversarial Hypervolume
par: Guo, Ping, et autres
Publié: (2024)