Buchumschlag

How to Backdoor Consistency Models?

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wang, Chengen, Kantarcioglu, Murat
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Cryptography and Security Computer Vision and Pattern Recognition Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Backdoor Federated Learning by Poisoning Backdoor-Critical Layers
von: Zhuang, Haomin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Invisible Backdoor Attacks on Diffusion Models
von: Li, Sen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Under-confidence Backdoors Are Resilient and Stealthy Backdoors
von: Peng, Minlong, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Mudjacking: Patching Backdoor Vulnerabilities in Foundation Models
von: Liu, Hongbin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DisDet: Exploring Detectability of Backdoor Attack on Diffusion Models
von: Sui, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Model Supply Chain Poisoning: Backdooring Pre-trained Models via Embedding Indistinguishability
von: Wang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Universal Backdoor Attacks
von: Schneider, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Backdoor Attack with Sparse and Invisible Trigger
von: Gao, Yinghua, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Unveiling and Mitigating Backdoor Vulnerabilities based on Unlearning Weight Changes and Backdoor Activeness
von: Lin, Weilin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

VillanDiffusion: A Unified Backdoor Attack Framework for Diffusion Models
von: Chou, Sheng-Yen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Goal-oriented Backdoor Attack against Vision-Language-Action Models via Physical Objects
von: Zhou, Zirun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Memory Backdoor Attacks on Neural Networks
von: Luzon, Eden, et al.
Veröffentlicht: (2024)

IU: Imperceptible Universal Backdoor Attack
von: Lin, Hsin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

UFID: A Unified Framework for Input-level Backdoor Detection on Diffusion Models
von: Guan, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bad-PFL: Exploring Backdoor Attacks against Personalized Federated Learning
von: Fan, Mingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beating Backdoor Attack at Its Own Game
von: Liu, Min, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Unsupervised Backdoor Detection and Mitigation for Spiking Neural Networks
von: Li, Jiachen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generating Potent Poisons and Backdoors from Scratch with Guided Diffusion
von: Souri, Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Identifying Physically Realizable Triggers for Backdoored Face Recognition Networks
von: Raj, Ankita, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Let the Noise Speak: Harnessing Noise for a Unified Defense Against Adversarial and Backdoor Attacks
von: Shahriar, Md Hasan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Wicked Oddities: Selectively Poisoning for Effective Clean-Label Backdoor Attacks
von: Nguyen, Quang H., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Perturb and Recover: Fine-tuning for Effective Backdoor Removal from CLIP
von: Singh, Naman Deep, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CorruptEncoder: Data Poisoning based Backdoor Attacks to Contrastive Learning
von: Zhang, Jinghuai, et al.
Veröffentlicht: (2022)

PointBA: Towards Backdoor Attacks in 3D Point Cloud
von: Li, Xinke, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Adversarially Guided Stateful Defense Against Backdoor Attacks in Federated Deep Learning
von: Ali, Hassan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DeepBaR: Fault Backdoor Attack on Deep Neural Network Layers
von: Martínez-Mejía, C. A., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Revealing Vulnerabilities of Neural Networks in Parameter Learning and Defense Against Explanation-Aware Backdoors
von: Kadir, Md Abdul, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ToxicTextCLIP: Text-Based Poisoning and Backdoor Attacks on CLIP Pre-training
von: Yao, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sneaky Spikes: Uncovering Stealthy Backdoor Attacks in Spiking Neural Networks with Neuromorphic Data
von: Abad, Gorka, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Not All Prompts Are Secure: A Switchable Backdoor Attack Against Pre-trained Vision Transformers
von: Yang, Sheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RPP: A Certified Poisoned-Sample Detection Framework for Backdoor Attacks under Dataset Imbalance
von: Lin, Miao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Defending Our Privacy With Backdoors
von: Hintersdorf, Dominik, et al.
Veröffentlicht: (2023)

How does Watermarking Affect Visual Language Models in Document Understanding?
von: Xu, Chunxue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Consistent Attack: Universal Adversarial Perturbation on Embodied Vision Navigation
von: Ying, Chengyang, et al.
Veröffentlicht: (2022)

REFINE: Inversion-Free Backdoor Defense via Model Reprogramming
von: Chen, Yukun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BadCM: Invisible Backdoor Attack Against Cross-Modal Learning
von: Zhang, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Test-Time Backdoor Attacks on Multimodal Large Language Models
von: Lu, Dong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Selective Amnesia: On Efficient, High-Fidelity and Blind Suppression of Backdoor Effects in Trojaned Machine Learning Models
von: Zhu, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Erasing Self-Supervised Learning Backdoor by Cluster Activation Masking
von: Qian, Shengsheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

BackWeak: Backdooring Knowledge Distillation Simply with Weak Triggers and Fine-tuning
von: Wang, Shanmin, et al.
Veröffentlicht: (2025)