The Victim and The Beneficiary: Exploiting a Poisoned Model to Train a Clean Model on Poisoned Data
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Zhu, Zixuan, Wang, Rui, Zou, Cong, Jing, Lihua |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Clean Image May be Dangerous: Data Poisoning Attacks Against Deep Hashing
di: Li, Shuai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Shuai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exploiting Supervised Poison Vulnerability to Strengthen Self-Supervised Defense
di: Styborski, Jeremy, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Styborski, Jeremy, et al.
Pubblicazione: (2024)
MakeupAttack: Feature Space Black-box Backdoor Attack on Face Recognition via Makeup Transfer
di: Sun, Ming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Ming, et al.
Pubblicazione: (2024)
DP^2-VL: Private Photo Dataset Protection by Data Poisoning for Vision-Language Models
di: Miao, Hongyi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Miao, Hongyi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Certified Robustness to Clean-Label Poisoning Using Diffusion Denoising
di: Hong, Sanghyun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hong, Sanghyun, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedPoisonTTP: A Threat Model and Poisoning Attack for Federated Test-Time Personalization
di: Iftee, Md Akil Raihan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Iftee, Md Akil Raihan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Certified Robustness to Data Poisoning in Gradient-Based Training
di: Sosnin, Philip, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sosnin, Philip, et al.
Pubblicazione: (2024)
Poisoning Prompt-Guided Sampling in Video Large Language Models
di: Cao, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cao, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Wicked Oddities: Selectively Poisoning for Effective Clean-Label Backdoor Attacks
di: Nguyen, Quang H., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nguyen, Quang H., et al.
Pubblicazione: (2024)
PAD: Patch-Agnostic Defense against Adversarial Patch Attacks
di: Jing, Lihua, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jing, Lihua, et al.
Pubblicazione: (2024)
ECLIPSE: Expunging Clean-label Indiscriminate Poisons via Sparse Diffusion Purification
di: Wang, Xianlong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Xianlong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Cure or Poison? Embedding Instructions Visually Alters Hallucination in Vision-Language Models
di: Wang, Zhaochen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Zhaochen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reliable Poisoned Sample Detection against Backdoor Attacks Enhanced by Sharpness Aware Minimization
di: Zhang, Mingda, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Mingda, et al.
Pubblicazione: (2024)
Poison as Cure: Visual Noise for Mitigating Object Hallucinations in LVMs
di: Zhang, Kejia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Kejia, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Generative Victim Model for Segmentation
di: Li, Aixuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Aixuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
REDEditing: Relationship-Driven Precise Backdoor Poisoning on Text-to-Image Diffusion Models
di: Guo, Chongye, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guo, Chongye, et al.
Pubblicazione: (2025)
Machine Learning Security against Data Poisoning: Are We There Yet?
di: Cinà, Antonio Emanuele, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Cinà, Antonio Emanuele, et al.
Pubblicazione: (2022)
Checkerboard: A Simple, Effective, Efficient and Learning-free Clean Label Backdoor Attack with Low Poisoning Budget
di: Yang, Yi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yang, Yi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Pre-training CLIP against Data Poisoning with Optimal Transport-based Matching and Alignment
di: Zhang, Tong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Tong, et al.
Pubblicazione: (2025)
PatchPoison: Poisoning Multi-View Datasets to Degrade 3D Reconstruction
di: Wadekar, Prajas, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wadekar, Prajas, et al.
Pubblicazione: (2026)
Exploiting Contextual Uncertainty of Visual Data for Efficient Training of Deep Models
di: Agarwal, Sharat
Pubblicazione: (2024)
di: Agarwal, Sharat
Pubblicazione: (2024)
Sonic: Fast and Transferable Data Poisoning on Clustering Algorithms
di: Villani, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Villani, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2024)
Semantic Shield: Defending Vision-Language Models Against Backdooring and Poisoning via Fine-grained Knowledge Alignment
di: Ishmam, Alvi Md, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ishmam, Alvi Md, et al.
Pubblicazione: (2024)
Poisoned Forgery Face: Towards Backdoor Attacks on Face Forgery Detection
di: Liang, Jiawei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liang, Jiawei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Backdoor Poisoning Attack Against Face Spoofing Attack Detection Methods
di: Iwamatsu, Shota, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Iwamatsu, Shota, et al.
Pubblicazione: (2025)
Accuracy is Not Enough: Poisoning Interpretability in Federated Learning via Color Skew
di: Riya, Farhin Farhad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Riya, Farhin Farhad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Model Supply Chain Poisoning: Backdooring Pre-trained Models via Embedding Indistinguishability
di: Wang, Hao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Hao, et al.
Pubblicazione: (2024)
PUREVQ-GAN: Defending Data Poisoning Attacks through Vector-Quantized Bottlenecks
di: Branch, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Branch, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2025)
Silent Branding Attack: Trigger-free Data Poisoning Attack on Text-to-Image Diffusion Models
di: Jang, Sangwon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jang, Sangwon, et al.
Pubblicazione: (2025)
An Expectation-Maximization Algorithm for Training Clean Diffusion Models from Corrupted Observations
di: Bai, Weimin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bai, Weimin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Maximizing Uncertainty for Federated learning via Bayesian Optimisation-based Model Poisoning
di: Aristodemou, Marios, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Aristodemou, Marios, et al.
Pubblicazione: (2025)
Generalizable Targeted Data Poisoning against Varying Physical Objects
di: Chen, Zhizhen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Zhizhen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deferred Poisoning: Making the Model More Vulnerable via Hessian Singularization
di: He, Yuhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: He, Yuhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
MM-PoisonRAG: Disrupting Multimodal RAG with Local and Global Poisoning Attacks
di: Ha, Hyeonjeong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ha, Hyeonjeong, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Adversarial Risk of Test Time Adaptation: An Investigation into Realistic Test-Time Data Poisoning
di: Su, Yongyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Su, Yongyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Synthetic Poisoning Attacks: The Impact of Poisoned MRI Image on U-Net Brain Tumor Segmentation
di: Li, Tianhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Tianhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Proxy Attack-Free Strategy for Practically Improving the Poisoning Efficiency in Backdoor Attacks
di: Li, Ziqiang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Ziqiang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Adversarial Data Poisoning Attacks on Quantum Machine Learning in the NISQ Era
di: Kundu, Satwik, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kundu, Satwik, et al.
Pubblicazione: (2024)
CorruptEncoder: Data Poisoning based Backdoor Attacks to Contrastive Learning
di: Zhang, Jinghuai, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Zhang, Jinghuai, et al.
Pubblicazione: (2022)
Tracing Back the Malicious Clients in Poisoning Attacks to Federated Learning
di: Jia, Yuqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jia, Yuqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Clean Image May be Dangerous: Data Poisoning Attacks Against Deep Hashing
di: Li, Shuai, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Exploiting Supervised Poison Vulnerability to Strengthen Self-Supervised Defense
di: Styborski, Jeremy, et al.
Pubblicazione: (2024) -
MakeupAttack: Feature Space Black-box Backdoor Attack on Face Recognition via Makeup Transfer
di: Sun, Ming, et al.
Pubblicazione: (2024) -
DP^2-VL: Private Photo Dataset Protection by Data Poisoning for Vision-Language Models
di: Miao, Hongyi, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Certified Robustness to Clean-Label Poisoning Using Diffusion Denoising
di: Hong, Sanghyun, et al.
Pubblicazione: (2024)