GI-NAS: Boosting Gradient Inversion Attacks Through Adaptive Neural Architecture Search

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Yu, Wenbo, Fang, Hao, Chen, Bin, Sui, Xiaohang, Chen, Chuan, Wu, Hao, Xia, Shu-Tao, Xu, Ke
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Artificial Intelligence Computer Vision and Pattern Recognition
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Enhancing Gradient Inversion Attacks in Federated Learning via Hierarchical Feature Optimization
von: Fang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MIBench: A Comprehensive Framework for Benchmarking Model Inversion Attack and Defense
von: Qiu, Yixiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Privacy Leakage on DNNs: A Survey of Model Inversion Attacks and Defenses
von: Fang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rank Matters: Understanding and Defending Model Inversion Attacks via Low-Rank Feature Filtering
von: Yu, Hongyao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CLIP-Guided Generative Networks for Transferable Targeted Adversarial Attacks
von: Fang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Closer Look at GAN Priors: Exploiting Intermediate Features for Enhanced Model Inversion Attacks
von: Qiu, Yixiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GI-SMN: Gradient Inversion Attack against Federated Learning without Prior Knowledge
von: Qian, Jin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Retrievals Can Be Detrimental: Unveiling the Backdoor Vulnerability of Retrieval-Augmented Diffusion Models
von: Fang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Revisiting the Privacy Risks of Split Inference: A GAN-Based Data Reconstruction Attack via Progressive Feature Optimization
von: Qiu, Yixiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GI-PIP: Do We Require Impractical Auxiliary Dataset for Gradient Inversion Attacks?
von: Sun, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Revisiting Backdoor Attacks on LLMs: A Stealthy and Practical Poisoning Framework via Harmless Inputs
von: Kong, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Boosted Dark Matter From Centaurus A and Its Detection
von: Xia, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

One Perturbation is Enough: On Generating Universal Adversarial Perturbations against Vision-Language Pre-training Models
von: Fang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Neural Antidote: Class-Wise Prompt Tuning for Purifying Backdoors in CLIP
von: Kong, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

No More Guessing: a Verifiable Gradient Inversion Attack in Federated Learning
von: Diana, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Robustifying and Boosting Training-Free Neural Architecture Search
von: He, Zhenfeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Gradient Inversion Attack on Graph Neural Networks
von: Sinha, Divya Anand, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Model Inversion Attacks Through Target-Specific Conditional Diffusion Models
von: Li, Ouxiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Numerical Gradient Inversion Attack in Variational Quantum Neural-Networks
von: Papadopoulos, Georgios, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Delta-NAS: Difference of Architecture Encoding for Predictor-based Evolutionary Neural Architecture Search
von: Sridhar, Arjun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MorphoNAS: Embryogenic Neural Architecture Search Through Morphogen-Guided Development
von: Glybovets, Mykola, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Seeing Through the Chain: Mitigate Hallucination in Multimodal Reasoning Models via CoT Compression and Contrastive Preference Optimization
von: Fang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Editable-DeepSC: Reliable Cross-Modal Semantic Communications for Facial Editing
von: Chen, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TopoNAS: Boosting Search Efficiency of Gradient-based NAS via Topological Simplification
von: Zhao, Danpei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Editable-DeepSC: Cross-Modal Editable Semantic Communication Systems
von: Yu, Wenbo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Mistletoe: Stealthy Acceleration-Collapse Attacks on Speculative Decoding
von: Sun, Shuoyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DMGNN: Detecting and Mitigating Backdoor Attacks in Graph Neural Networks
von: Sui, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MicroNAS: Zero-Shot Neural Architecture Search for MCUs
von: Qiao, Ye, et al.
Veröffentlicht: (2024)

OptiProxy-NAS: Optimization Proxy based End-to-End Neural Architecture Search
von: Lyu, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

G-ICSO-NAS: Shifting Gears between Gradient and Swarm for Robust Neural Architecture Search
von: Du, Xingbang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

G-EvoNAS: Evolutionary Neural Architecture Search Based on Network Growth
von: Zou, Juan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ABG-NAS: Adaptive Bayesian Genetic Neural Architecture Search for Graph Representation Learning
von: Wang, Sixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AGSOA:Graph Neural Network Targeted Attack Based on Average Gradient and Structure Optimization
von: Chen, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Proximal Stochastic Gradient Method with Adaptive Step Size and Variance Reduction for Convex Composite Optimization
von: Fang, Changjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

NAS-BNN: Neural Architecture Search for Binary Neural Networks
von: Lin, Zhihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RBFleX-NAS: Training-Free Neural Architecture Search Using Radial Basis Function Kernel and Hyperparameter Detection
von: Yamasaki, Tomomasa, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SalNAS: Efficient Saliency-prediction Neural Architecture Search with self-knowledge distillation
von: Termritthikun, Chakkrit, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reasoning Matters: Mitigate Hallucination in Multimodal Large Reasoning Models via Reasoning-Conditioned Preference Optimization
von: Kong, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SEval-NAS: A Search-Agnostic Evaluation for Neural Architecture Search
von: Mih, Atah Nuh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Your Language Model Can Secretly Write Like Humans: Contrastive Paraphrase Attacks on LLM-Generated Text Detectors
von: Fang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)