Investigating Imperceptibility of Adversarial Attacks on Tabular Data: An Empirical Analysis
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | He, Zhipeng, Ouyang, Chun, Alzubaidi, Laith, Barros, Alistair, Moreira, Catarina |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Crafting Imperceptible On-Manifold Adversarial Attacks for Tabular Data
von: He, Zhipeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: He, Zhipeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TabAttackBench: A Benchmark for Adversarial Attacks on Tabular Data
von: He, Zhipeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: He, Zhipeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Practical Adversarial Attacks on Stochastic Bandits via Fake Data Injection
von: Zeng, Qirun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zeng, Qirun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Diffusion-Driven Synthetic Tabular Data Generation for Enhanced DoS/DDoS Attack Classification
von: B, Aravind, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: B, Aravind, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Empirical Analysis of Adversarial Robustness and Explainability Drift in Cybersecurity Classifiers
von: Rajhans, Mona, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rajhans, Mona, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Winning the MIDST Challenge: New Membership Inference Attacks on Diffusion Models for Tabular Data Synthesis
von: Wu, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhancing Security in Deep Reinforcement Learning: A Comprehensive Survey on Adversarial Attacks and Defenses
von: Yichao, Wu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yichao, Wu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Can Adversarial Code Comments Fool AI Security Reviewers -- Large-Scale Empirical Study of Comment-Based Attacks and Defenses Against LLM Code Analysis
von: Thornton, Scott
Veröffentlicht: (2026)
von: Thornton, Scott
Veröffentlicht: (2026)
Adversarial Attacks on Parts of Speech: An Empirical Study in Text-to-Image Generation
von: Shahariar, G M, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shahariar, G M, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MoJE: Mixture of Jailbreak Experts, Naive Tabular Classifiers as Guard for Prompt Attacks
von: Cornacchia, Giandomenico, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cornacchia, Giandomenico, et al.
Veröffentlicht: (2024)
PASA: Attack Agnostic Unsupervised Adversarial Detection using Prediction & Attribution Sensitivity Analysis
von: Bhusal, Dipkamal, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bhusal, Dipkamal, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Differentially Private In-Context Learning with Nearest Neighbor Search
von: Koskela, Antti, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Koskela, Antti, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Untargeted Adversarial Attack on Knowledge Graph Embeddings
von: Zhao, Tianzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Tianzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Relationship between Uncertainty in DNNs and Adversarial Attacks
von: Ogonna, Mabel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ogonna, Mabel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Robustness of Bayesian Neural Networks to Adversarial Attacks
von: Bortolussi, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Bortolussi, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Adversarial Attacks on Transformers-Based Malware Detectors
von: Jakhotiya, Yash, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Jakhotiya, Yash, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Investigating the Impact of Quantization on Adversarial Robustness
von: Li, Qun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Qun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning-Based Difficulty Calibration for Enhanced Membership Inference Attacks
von: Shi, Haonan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shi, Haonan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Vision Transformer with Adversarial Indicator Token against Adversarial Attacks in Radio Signal Classifications
von: Zhang, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Quantifying the Noise of Structural Perturbations on Graph Adversarial Attacks
von: Fang, Junyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fang, Junyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
PGD-Imp: Rethinking and Unleashing Potential of Classic PGD with Dual Strategies for Imperceptible Adversarial Attacks
von: Li, Jin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Jin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Backdoor Attacks on Transformers for Tabular Data: An Empirical Study
von: Pleiter, Bart, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Pleiter, Bart, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Disttack: Graph Adversarial Attacks Toward Distributed GNN Training
von: Zhang, Yuxiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Yuxiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DP-TabICL: In-Context Learning with Differentially Private Tabular Data
von: Carey, Alycia N., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Carey, Alycia N., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Membership Inference over Diffusion-models-based Synthetic Tabular Data
von: Cheng, Peini, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cheng, Peini, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MF-CLIP: Leveraging CLIP as Surrogate Models for No-box Adversarial Attacks
von: Zhang, Jiaming, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Jiaming, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A White-Box Adversarial Attack Against a Digital Twin
von: Patterson, Wilson, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Patterson, Wilson, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Claudini: Autoresearch Discovers State-of-the-Art Adversarial Attack Algorithms for LLMs
von: Panfilov, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Panfilov, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Remote Rowhammer Attack using Adversarial Observations on Federated Learning Clients
von: Yuan, Jinsheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yuan, Jinsheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Frequency maps reveal the correlation between Adversarial Attacks and Implicit Bias
von: Basile, Lorenzo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Basile, Lorenzo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Runtime Detection of Adversarial Attacks in AI Accelerators Using Performance Counters
von: Rahaman, Habibur, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rahaman, Habibur, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning from Anonymized and Incomplete Tabular Data
von: Lange, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lange, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Counter-Samples: A Stateless Strategy to Neutralize Black Box Adversarial Attacks
von: Bokobza, Roey, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bokobza, Roey, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Dark Side of Digital Twins: Adversarial Attacks on AI-Driven Water Forecasting
von: Homaei, Mohammadhossein, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Homaei, Mohammadhossein, et al.
Veröffentlicht: (2025)
UNDREAM: Bridging Differentiable Rendering and Photorealistic Simulation for End-to-end Adversarial Attacks
von: Phute, Mansi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Phute, Mansi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Jailbreaking GPT-4V via Self-Adversarial Attacks with System Prompts
von: Wu, Yuanwei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wu, Yuanwei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
MoCo-EA: Exploiting Adversarial Mode Connectivity for Efficient Evolutionary Attacks
von: Kim, Hyo Seo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kim, Hyo Seo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
dpmm: Differentially Private Marginal Models, a Library for Synthetic Tabular Data Generation
von: Mahiou, Sofiane, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mahiou, Sofiane, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A General Black-box Adversarial Attack on Graph-based Fake News Detectors
von: Zhu, Peican, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhu, Peican, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Medusa: Cross-Modal Transferable Adversarial Attacks on Multimodal Medical Retrieval-Augmented Generation
von: Shang, Yingjia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shang, Yingjia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Crafting Imperceptible On-Manifold Adversarial Attacks for Tabular Data
von: He, Zhipeng, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
TabAttackBench: A Benchmark for Adversarial Attacks on Tabular Data
von: He, Zhipeng, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Practical Adversarial Attacks on Stochastic Bandits via Fake Data Injection
von: Zeng, Qirun, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Diffusion-Driven Synthetic Tabular Data Generation for Enhanced DoS/DDoS Attack Classification
von: B, Aravind, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Empirical Analysis of Adversarial Robustness and Explainability Drift in Cybersecurity Classifiers
von: Rajhans, Mona, et al.
Veröffentlicht: (2026)