Detecting Adversarial Data using Perturbation Forgery
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Wang, Qian, Li, Chen, Luo, Yuchen, Ling, Hefei, Huang, Shijuan, Jia, Ruoxi, Yu, Ning |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Continual Adversarial Defense
par: Wang, Qian, et autres
Publié: (2023)
par: Wang, Qian, et autres
Publié: (2023)
Adversarial Example Defense via Perturbation Grading Strategy
par: Zhu, Shaowei, et autres
Publié: (2022)
par: Zhu, Shaowei, et autres
Publié: (2022)
ForgerySleuth: Empowering Multimodal Large Language Models for Image Manipulation Detection
par: Sun, Zhihao, et autres
Publié: (2024)
par: Sun, Zhihao, et autres
Publié: (2024)
Improving Generalization of Universal Adversarial Perturbation via Dynamic Maximin Optimization
par: Zhang, Yechao, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Yechao, et autres
Publié: (2025)
AdaDeDup: Adaptive Hybrid Data Pruning for Efficient Large-Scale Object Detection Training
par: Kang, Feiyang, et autres
Publié: (2025)
par: Kang, Feiyang, et autres
Publié: (2025)
Theoretical Understanding of Learning from Adversarial Perturbations
par: Kumano, Soichiro, et autres
Publié: (2024)
par: Kumano, Soichiro, et autres
Publié: (2024)
Adversarial Semantic and Label Perturbation Attack for Pedestrian Attribute Recognition
par: Kong, Weizhe, et autres
Publié: (2025)
par: Kong, Weizhe, et autres
Publié: (2025)
Taming the Long Tail: Rebalancing Adversarial Training via Adaptive Perturbation
par: Zhang, Lilin, et autres
Publié: (2026)
par: Zhang, Lilin, et autres
Publié: (2026)
Visual Perturbation and Adaptive Hard Negative Contrastive Learning for Compositional Reasoning in Vision-Language Models
par: Huang, Xin, et autres
Publié: (2025)
par: Huang, Xin, et autres
Publié: (2025)
Forensics Adapter: Unleashing CLIP for Generalizable Face Forgery Detection
par: Cui, Xinjie, et autres
Publié: (2024)
par: Cui, Xinjie, et autres
Publié: (2024)
Deep Learning with Data Privacy via Residual Perturbation
par: Tao, Wenqi, et autres
Publié: (2024)
par: Tao, Wenqi, et autres
Publié: (2024)
Adversarial Data Augmentation for Single Domain Generalization via Lyapunov Exponent-Guided Optimization
par: Zhang, Zuyu, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Zuyu, et autres
Publié: (2025)
Transcending Adversarial Perturbations: Manifold-Aided Adversarial Examples with Legitimate Semantics
par: Li, Shuai, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Shuai, et autres
Publié: (2024)
Towards Robust Content Watermarking Against Removal and Forgery Attacks
par: Zhu, Yifan, et autres
Publié: (2026)
par: Zhu, Yifan, et autres
Publié: (2026)
Rethinking Impersonation and Dodging Attacks on Face Recognition Systems
par: Zhou, Fengfan, et autres
Publié: (2024)
par: Zhou, Fengfan, et autres
Publié: (2024)
Physically-Induced Atmospheric Adversarial Perturbations: Enhancing Transferability and Robustness in Remote Sensing Image Classification
par: Zhuang, Weiwei, et autres
Publié: (2026)
par: Zhuang, Weiwei, et autres
Publié: (2026)
Boosting Adversarial Transferability via Residual Perturbation Attack
par: Peng, Jinjia, et autres
Publié: (2025)
par: Peng, Jinjia, et autres
Publié: (2025)
Penny Wise, Pixel Foolish: Bypassing Price Constraints in Multimodal Agents via Visual Adversarial Perturbations
par: Qian, Jiachen, et autres
Publié: (2026)
par: Qian, Jiachen, et autres
Publié: (2026)
SRasP: Self-Reorientation Adversarial Style Perturbation for Cross-Domain Few-Shot Learning
par: Li, Wenqian, et autres
Publié: (2026)
par: Li, Wenqian, et autres
Publié: (2026)
SVasP: Self-Versatility Adversarial Style Perturbation for Cross-Domain Few-Shot Learning
par: Li, Wenqian, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Wenqian, et autres
Publié: (2024)
Wide Two-Layer Networks can Learn from Adversarial Perturbations
par: Kumano, Soichiro, et autres
Publié: (2024)
par: Kumano, Soichiro, et autres
Publié: (2024)
Uncertainty Quantification for Collaborative Object Detection Under Adversarial Attacks
par: Huang, Huiqun, et autres
Publié: (2025)
par: Huang, Huiqun, et autres
Publié: (2025)
Wavelet-Driven Generalizable Framework for Deepfake Face Forgery Detection
par: Baru, Lalith Bharadwaj, et autres
Publié: (2024)
par: Baru, Lalith Bharadwaj, et autres
Publié: (2024)
DeepfakeArt Challenge: A Benchmark Dataset for Generative AI Art Forgery and Data Poisoning Detection
par: Aboutalebi, Hossein, et autres
Publié: (2023)
par: Aboutalebi, Hossein, et autres
Publié: (2023)
Improving Visual Quality and Transferability of Adversarial Attacks on Face Recognition Simultaneously with Adversarial Restoration
par: Zhou, Fengfan, et autres
Publié: (2023)
par: Zhou, Fengfan, et autres
Publié: (2023)
Improving Transformation-based Defenses against Adversarial Examples with First-order Perturbations
par: Zhang, Haimin, et autres
Publié: (2021)
par: Zhang, Haimin, et autres
Publié: (2021)
SeFAR: Semi-supervised Fine-grained Action Recognition with Temporal Perturbation and Learning Stabilization
par: Huang, Yongle, et autres
Publié: (2025)
par: Huang, Yongle, et autres
Publié: (2025)
Intriguing Frequency Interpretation of Adversarial Robustness for CNNs and ViTs
par: Chen, Lu, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Lu, et autres
Publié: (2025)
Dynamic Epsilon Scheduling: A Multi-Factor Adaptive Perturbation Budget for Adversarial Training
par: Mitkiy, Alan, et autres
Publié: (2025)
par: Mitkiy, Alan, et autres
Publié: (2025)
Adversarial-Robust Transfer Learning for Medical Imaging via Domain Assimilation
par: Chen, Xiaohui, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Xiaohui, et autres
Publié: (2024)
Enhancing Adversarial Example Detection Through Model Explanation
par: Ma, Qian, et autres
Publié: (2025)
par: Ma, Qian, et autres
Publié: (2025)
AutoJoin: Efficient Adversarial Training against Gradient-Free Perturbations for Robust Maneuvering via Denoising Autoencoder and Joint Learning
par: Villarreal, Michael, et autres
Publié: (2022)
par: Villarreal, Michael, et autres
Publié: (2022)
On the Adversarial Risk of Test Time Adaptation: An Investigation into Realistic Test-Time Data Poisoning
par: Su, Yongyi, et autres
Publié: (2024)
par: Su, Yongyi, et autres
Publié: (2024)
Adversarial Examples Detection with Bayesian Neural Network
par: Li, Yao, et autres
Publié: (2021)
par: Li, Yao, et autres
Publié: (2021)
MEAT: Median-Ensemble Adversarial Training for Improving Robustness and Generalization
par: Hu, Zhaozhe, et autres
Publié: (2024)
par: Hu, Zhaozhe, et autres
Publié: (2024)
Adversarially Robust Industrial Anomaly Detection Through Diffusion Model
par: Cao, Yuanpu, et autres
Publié: (2024)
par: Cao, Yuanpu, et autres
Publié: (2024)
Structure-Guided Adversarial Training of Diffusion Models
par: Yang, Ling, et autres
Publié: (2024)
par: Yang, Ling, 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)
SemBind: Binding Diffusion Watermarks to Semantics Against Black-Box Forgery Attacks
par: Zhang, Xin, et autres
Publié: (2026)
par: Zhang, Xin, et autres
Publié: (2026)
Evaluating the Adversarial Robustness of Detection Transformers
par: Nazeri, Amirhossein, et autres
Publié: (2024)
par: Nazeri, Amirhossein, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
Continual Adversarial Defense
par: Wang, Qian, et autres
Publié: (2023) -
Adversarial Example Defense via Perturbation Grading Strategy
par: Zhu, Shaowei, et autres
Publié: (2022) -
ForgerySleuth: Empowering Multimodal Large Language Models for Image Manipulation Detection
par: Sun, Zhihao, et autres
Publié: (2024) -
Improving Generalization of Universal Adversarial Perturbation via Dynamic Maximin Optimization
par: Zhang, Yechao, et autres
Publié: (2025) -
AdaDeDup: Adaptive Hybrid Data Pruning for Efficient Large-Scale Object Detection Training
par: Kang, Feiyang, et autres
Publié: (2025)