ADBA:Approximation Decision Boundary Approach for Black-Box Adversarial Attacks
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Wang, Feiyang, Zuo, Xingquan, Huang, Hai, Chen, Gang |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Adversarial Detection by Approximation of Ensemble Boundary
di: Windeatt, T.
Pubblicazione: (2022)
di: Windeatt, T.
Pubblicazione: (2022)
Hard-label based Small Query Black-box Adversarial Attack
di: Park, Jeonghwan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Park, Jeonghwan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Prompting the Unseen: Detecting Hidden Backdoors in Black-Box Models
di: Huang, Zi-Xuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huang, Zi-Xuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
SoK: Pitfalls in Evaluating Black-Box Attacks
di: Suya, Fnu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Suya, Fnu, et al.
Pubblicazione: (2023)
Towards Black-Box Membership Inference Attack for Diffusion Models
di: Li, Jingwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Jingwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Crafting Adversarial Inputs for Large Vision-Language Models Using Black-Box Optimization
di: Guan, Jiwei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Guan, Jiwei, et al.
Pubblicazione: (2026)
GASP: Efficient Black-Box Generation of Adversarial Suffixes for Jailbreaking LLMs
di: Basani, Advik Raj, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Basani, Advik Raj, et al.
Pubblicazione: (2024)
Aligning Logits Generatively for Principled Black-Box Knowledge Distillation
di: Ma, Jing, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Ma, Jing, et al.
Pubblicazione: (2022)
Black-Box Adversarial Attack on Vision Language Models for Autonomous Driving
di: Wang, Lu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Lu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Connecting the Dots: Collaborative Fine-tuning for Black-Box Vision-Language Models
di: Wang, Zhengbo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Zhengbo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adversarial Semantic and Label Perturbation Attack for Pedestrian Attribute Recognition
di: Kong, Weizhe, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kong, Weizhe, et al.
Pubblicazione: (2025)
FACL-Attack: Frequency-Aware Contrastive Learning for Transferable Adversarial Attacks
di: Yang, Hunmin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Hunmin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Rewriting the Budget: A General Framework for Black-Box Attacks Under Cost Asymmetry
di: Salmani, Mahdi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Salmani, Mahdi, et al.
Pubblicazione: (2025)
From Attack to Defense: Insights into Deep Learning Security Measures in Black-Box Settings
di: Juraev, Firuz, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Juraev, Firuz, et al.
Pubblicazione: (2024)
Pushing the Frontier of Black-Box LVLM Attacks via Fine-Grained Detail Targeting
di: Zhao, Xiaohan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhao, Xiaohan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Learning to Learn from APIs: Black-Box Data-Free Meta-Learning
di: Hu, Zixuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Hu, Zixuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
What You See is What You Classify: Black Box Attributions
di: Stalder, Steven, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Stalder, Steven, et al.
Pubblicazione: (2022)
eXIAA: eXplainable Injections for Adversarial Attack
di: Pesce, Leonardo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pesce, Leonardo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Impact of Adversarial Attacks on Deep Learning Model Explainability
di: Nur, Gazi Nazia, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nur, Gazi Nazia, et al.
Pubblicazione: (2024)
The Anatomy of Adversarial Attacks: Concept-based XAI Dissection
di: Mikriukov, Georgii, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mikriukov, Georgii, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adversarial Attacks Leverage Interference Between Features in Superposition
di: Stevinson, Edward, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Stevinson, Edward, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reinforcement Learning Platform for Adversarial Black-box Attacks with Custom Distortion Filters
di: Sarkar, Soumyendu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sarkar, Soumyendu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Trust-Region Noise Search for Black-Box Alignment of Diffusion and Flow Models
di: Schweiger, Niklas, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Schweiger, Niklas, et al.
Pubblicazione: (2026)
X-Transfer Attacks: Towards Super Transferable Adversarial Attacks on CLIP
di: Huang, Hanxun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Hanxun, et al.
Pubblicazione: (2025)
SORA: Free Second-Order Attacks in Fast Adversarial Training
di: Teymourian, Mazdak, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Teymourian, Mazdak, et al.
Pubblicazione: (2026)
Transferable Adversarial Attacks on Black-Box Vision-Language Models
di: Hu, Kai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hu, Kai, et al.
Pubblicazione: (2025)
L-AutoDA: Leveraging Large Language Models for Automated Decision-based Adversarial Attacks
di: Guo, Ping, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Guo, Ping, et al.
Pubblicazione: (2024)
RaLiBEV: Radar and LiDAR BEV Fusion Learning for Anchor Box Free Object Detection Systems
di: Yang, Yanlong, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Yang, Yanlong, et al.
Pubblicazione: (2022)
DarkLLM: Learning Language-Driven Adversarial Attacks with Large Language Models
di: Sun, Ye, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sun, Ye, et al.
Pubblicazione: (2026)
Simplex Clustering via sBeta with Applications to Online Adjustment of Black-Box Predictions
di: Chiaroni, Florent, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Chiaroni, Florent, et al.
Pubblicazione: (2022)
A White-Box False Positive Adversarial Attack Method on Contrastive Loss Based Offline Handwritten Signature Verification Models
di: Guo, Zhongliang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Guo, Zhongliang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Efficient Black-box Adversarial Attacks via Bayesian Optimization Guided by a Function Prior
di: Cheng, Shuyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cheng, Shuyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
VidModEx: Interpretable and Efficient Black Box Model Extraction for High-Dimensional Spaces
di: Kumar, Somnath Sendhil, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kumar, Somnath Sendhil, et al.
Pubblicazione: (2024)
Improving the Transferability of Adversarial Attacks by an Input Transpose
di: Wan, Qing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wan, Qing, et al.
Pubblicazione: (2025)
Ask, Attend, Attack: A Effective Decision-Based Black-Box Targeted Attack for Image-to-Text Models
di: Zeng, Qingyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zeng, Qingyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Theoretical Analysis of Relative Errors in Gradient Computations for Adversarial Attacks with CE Loss
di: Yu, Yunrui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yu, Yunrui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Hidden in Plain Sight: Undetectable Adversarial Bias Attacks on Vulnerable Patient Populations
di: Kulkarni, Pranav, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kulkarni, Pranav, et al.
Pubblicazione: (2024)
Memory Efficient Full-gradient Attacks (MEFA) Framework for Adversarial Defense Evaluations
di: Du, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Du, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Break the Visual Perception: Adversarial Attacks Targeting Encoded Visual Tokens of Large Vision-Language Models
di: Wang, Yubo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Yubo, et al.
Pubblicazione: (2024)
MOS-Attack: A Scalable Multi-objective Adversarial Attack Framework
di: Guo, Ping, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guo, Ping, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Adversarial Detection by Approximation of Ensemble Boundary
di: Windeatt, T.
Pubblicazione: (2022) -
Hard-label based Small Query Black-box Adversarial Attack
di: Park, Jeonghwan, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Prompting the Unseen: Detecting Hidden Backdoors in Black-Box Models
di: Huang, Zi-Xuan, et al.
Pubblicazione: (2024) -
SoK: Pitfalls in Evaluating Black-Box Attacks
di: Suya, Fnu, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Towards Black-Box Membership Inference Attack for Diffusion Models
di: Li, Jingwei, et al.
Pubblicazione: (2024)